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flume 的配置总结

flume的配置无非就是四步：1、创建一个配置文件 2、在其中配置source，sink，Channel 的各项参数 3、连接各个组件 4、调用启动命令

配置参考官网http://flume.apache.org/releases/content/1.9.0/FlumeUserGuide.html

1、针对NetCat的配置

1.1选用NetCat TCP Source

　　这个source可以打开一个端口号，监听端口号收到的消息！将消息的每行，封装为一个event!

配置必要的参数

1.2选用Logger Sink

采用 logger以info级别将event输出到（文件或控制台）默认输出到日志文件中，可在启动命令中加入

-Dflume.root.logger=DEBUG,console

这样就可以打印到控制台，方便测试。

配置必要参数

1.3 选用Memory Channel

　　将event存储在内存中的队列中！一般适用于高吞吐量的场景，但是如果agent故障，会损失阶段性的数据！

配置必要参数

1.4编写配置文件

# 命名每个组件 a1代表agent的名称 
#a1.sources代表a1中配置的source,多个使用空格间隔
#a1.sinks代表a1中配置的sink,多个使用空格间隔
#a1.channels代表a1中配置的channel,多个使用空格间隔
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1

# 配置source
a1.sources.r1.type = netcat
a1.sources.r1.bind = hadoop103
a1.sources.r1.port = 44444

# 配置sink
a1.sinks.k1.type = logger
a1.sinks.k1.maxBytesToLog=100

# 配置channel
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000

# 绑定和连接组件
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

1.5启动命令

bin/flume-ng agent -c conf/ -n a1 -f flumeagents/netcatSource-loggersink.conf -Dflume.root.logger=DEBUG,console

#参数说明：
    --conf/-c：表示配置文件存储在conf/目录
    --name/-n：表示给agent起名为a1
    --conf-file/-f：flume本次启动读取的配置文件是在job文件夹下的flume-telnet.conf文件。
    -Dflume.root.logger=INFO,console ：-D表示flume运行时动态修改flume.root.logger参数属性值，并将控制台日志打印级别设置为INFO级别。
　　　　日志级别包括:log、info、warn、error。console是将结果打印到控制台，方便测试

2、针对读取日志文件的配置

2.1.1选用Exec Source（因为在异常情况下，Exec Source无法把从客户端读取的event进行缓存，有丢失数据的风险的,建议使用 Spooling Directory Source, Taildir Source来替换ExecSource!）

Exec Source在启动后执行一个linux命令

配置必要参数

示例：

# 配置source
a1.sources.r1.type = exec
a1.sources.r1.command = tail -f /opt/module/hive/logs/hive.log

2.1.2 Spooling Directory Source（自动收集文件）

SpoolingDirSource在监控一个目录中新放入的文件的数据，一旦发现，就数据封装为event! 在目录中，已经传输完成的数据，会使用重命名或删除来标识这些文件已经传输完成！

适用于：已经在一个目录中生成了大量的离线日志，且日志不会再进行写入和修改！

必要配置

可选配置

示例

# 配置 spoolsource
a1.sources.r1.type = spooldir
a1.sources.r1.spoolDir = /home/sun9/work

2.1.3 TailDirSource（实时更新文件）

　　TailDirSource以接近实时的速度监控文件中写入的新行！

　　TailDirSource检测文件中写入的新行，并且将每个文件tail的位置记录在一个JSON的文件中！即便agent挂掉，重启后，source从上次记录的位置继续执行tail操作！

　　用户可以通过修改Position文件的参数，来改变source继续读取的位置！如果postion文件丢失了，那么source会重新从每个文件的第一行开始读取(重复读)！

必须配置

可选配置

示例

# 配置source
a1.sources.r1.type = TAILDIR
#多个文件用空格分开
a1.sources.r1.filegroups = f1 f2
a1.sources.r1.filegroups.f1 = /home/atguigu/a.txt
a1.sources.r1.filegroups.f2 = /home/atguigu/b.txt
a1.sources.r1.positionFile=/home/atguigu/taildir_position.json

2.2选用HDFS Sink

HDFS Sink负责将数据写到HDFS。

目前支持创建 text和SequnceFile文件！
以上两种文件格式，都可以使用压缩
文件可以基于时间周期性滚动或基于文件大小滚动或基于events的数量滚动
可以根据数据产生的时间戳或主机名对数据进行分桶或分区
上传的路径名可以包含格式化的转义序列，转义序列会在文件/目录真正上传时被替换，如：hdfs://hadoop102:9000/flume/%Y%m%d/%H%M
如果要使用这个sink，必须已经安装了hadoop，这样flume才能使用Jar包和hdfs通信

必要配置

推荐配置

文件滚动策略

文件的类型和压缩类型：

目录的滚动策略：

时间戳设置：

注意：所有和时间相关的转义序列，都要求event的header中有timestamp的属性名，值为时间戳

示例：

# 配置sink
a1.sinks.k1.type = hdfs
    #转义序列
a1.sinks.k1.hdfs.path = hdfs://hadoop102:9000/flume/%Y%m%d/%H%M
#上传文件的前缀
a1.sinks.k1.hdfs.filePrefix = logs-
#滚动目录 一分钟滚动一次目录
a1.sinks.k1.hdfs.round = true
a1.sinks.k1.hdfs.roundValue = 1
a1.sinks.k1.hdfs.roundUnit = minute
#是否使用本地时间戳
a1.sinks.k1.hdfs.useLocalTimeStamp = true
#配置文件滚动
a1.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 30
a1.sinks.k1.hdfs.rollSize = 134217700
a1.sinks.k1.hdfs.rollCount = 0
#使用文件格式存储数据
a1.sinks.k1.hdfs.fileType=DataStream

3、针对多路复用的配置

需求如下，同一个数据，既要上传到HDFS上，也要保存到本地，这就涉及到了多个flume串联的问题

3.1 flume之间传输需选用Avro Sink （Avro Sink和Avro Source是搭配使用的！）

sink将event以avro序列化的格式发送到另外一台机器的指定进程！

必要配置

# 配置sink
a1.sinks.k1.type = avro
a1.sinks.k1.hostname=hadoop102
a1.sinks.k1.port=12345

3.2Avro Source

source读取avro格式的数据，反序列化为event对象！

必要配置

示例

# 配置source
a1.sources.r1.type = avro
a1.sources.r1.bind = hadoop102
a1.sources.r1.port = 12345

注意：在接收数据的Agent里有俩个Channel，这时还需要配置使用复制的channel选择器，此选择器会选中所有的channel,每个channel复制一个event（可以省略，默认）

a1.sources.r1.selector.type = replicating

3.3写入本地 File Roll Sink

将event写入到本地磁盘！

必要配置

可选配置

示例

# 配置sink
a1.sinks.k1.type = file_roll
a1.sinks.k1.sink.directory=/home/atguigu/flume
a1.sinks.k1.sink.rollInterval=600

四、针对故障转移及负载均衡的配置

实质是一个Channel对应俩个Sink的配置，这里当然也会用到Avro Source ，Avro Sink ，但最关键的是Sink选择器

注意：启动时要先启动从机，再启动主机

4.1Failover Sink Processor（故障转移）

故障转移的sink处理器！这个sink处理器会维护一组有优先级的sink！默认挑选优先级最高（数值越大）的sink来处理数据！故障的sink会放入池中冷却一段时间，恢复后，重新加入到存活的池中，此时在live pool(存活的池)中选优先级最高的，接替工作！

必要配置

可选配置

示例：

a1.sinkgroups = g1
a1.sinkgroups.g1.sinks = k1 k2
a1.sinkgroups.g1.processor.type = failover
a1.sinkgroups.g1.processor.priority.k1 = 5
a1.sinkgroups.g1.processor.priority.k2 = 10
a1.sinkgroups.g1.processor.maxpenalty = 10000

4.2Load balancing Sink Processor（负载均衡）

使用round_robinorrandom两种算法，让多个激活的sink间的负载均衡(多个sink轮流干活)！

必要配置

可选配置

示例：

a1.sinkgroups = g1
a1.sinkgroups.g1.sinks = k1 k2
a1.sinkgroups.g1.processor.type = load_balance
a1.sinkgroups.g1.processor.selector = random

五、读取event header中的值来决定Channel

5.1 Multiplexing Channel Selector

根据配置读取event header中指定key的value，根据value的映射，分配到不同的channel!

必要配置

示例

a1.sources = r1
a1.channels = c1 c2 c3 c4
a1.sources.r1.selector.type = multiplexing
a1.sources.r1.selector.header = state
a1.sources.r1.selector.mapping.CZ = c1
a1.sources.r1.selector.mapping.US = c2 c3
a1.sources.r1.selector.default = c4

5.3 Static Interceptor

允许用户向event添加一个静态的key-value!

必要配置

示例

a1.sources.r1.interceptors = i1
a1.sources.r1.interceptors.i1.type = static
a1.sources.r1.interceptors.i1.key = mykey
a1.sources.r1.interceptors.i1.value = agent2

六、与Kafka对接

6.1 Kafka Sink

必要配置

可选配置

示例：

#如果要实现自动分区，往往会在拦截器处设置topic的值

　　a1.sources.r1.interceptors = i1
　　a1.sources.r1.interceptors.i1.type = Interceptor.MyInterceptor$Builder

# 配置sink
a1.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink
a1.sinks.k1.kafka.bootstrap.servers=hadoop102:9092,hadoop103:9092,hadoop104:9092
a1.sinks.k1.kafka.topic=test3
a1.sinks.k1.useFlumeEventFormat=false

自定义拦截器代码

public class MyInterceptor implements Interceptor {
    @Override
    public void initialize() {

    }

    @Override
    public Event intercept(Event event) {
        byte[] body = event.getBody();
        String s = new String(body);
        Map<String, String> headers = event.getHeaders();
        if(s.contains("hello")){

            headers.put("topic","hello");

        }else{
            headers.put("topic","other");
        }
        event.setHeaders(headers);
        return event;
    }

    @Override
    public List<Event> intercept(List<Event> list) {
        for (Event event : list) {
            intercept(event);
        }

        return list;
    }

    @Override
    public void close() {

    }
    public static class Builder implements org.apache.flume.interceptor.Interceptor.Builder{

        @Override
        public Interceptor build() {
            return new MyInterceptor();
        }

        @Override
        public void configure(Context context) {

        }
    }
}

6.2 Kafka Channel

为什么选择Kafkachannel: 因为kafka集群有高可用和副本机制！这样即便agent挂掉，或某个broker宕机，sink也可以立刻从新的leader上继续拉取event!

必要配置

可选配置

示例：

a1.channels.c1.type = org.apache.flume.channel.kafka.KafkaChannel
a1.channels.c1.kafka.bootstrap.servers = hadoop102:9092,hadoop103:9092,hadoop104:9092
a1.channels.c1.kafka.topic = topic_start
a1.channels.c1.parseAsFlumeEvent = false

6.3Kafka Source

KafkaSource本质是一个可以从kafka集群的主题上消费数据的消费者！如果希望提高消费者速率，可以配置多个KafkaSource，指定多个KafkaSource有相同的组id！

必要配置

可选配置

示例：

# 配置source
a1.sources.r1.type =org.apache.flume.source.kafka.KafkaSource
a1.sources.r1.kafka.bootstrap.servers = hadoop102:9092,hadoop103:9092,hadoop104:9092
a1.sources.r1.kafka.topics = topic_start
a1.sources.r1.kafka.consumer.group.id=CG_start
#kafka消费者默认从分区的最后一个位置消费，当前分区中已经有170条数据，如果不配置，只会从170之后消费
#控制kafka消费者从主题的最早的位置消费，此参数只会在一个从未提交过offset的组中生效
a1.sources.r1.kafka.consumer.auto.offset.reset=earliest

6.4File Channel

FileChannel将event存储在文件中！与memory channel 相比，不易丢数据，但效率低！

可选配置

示例：

a1.channels.c1.type = file
a1.channels.c1.dataDirs = /opt/module/flumedata/c1
a1.channels.c1.checkpointDir=/opt/module/flumedata/c1checkpoint
a1.channels.c1.useDualCheckpoints=true
a1.channels.c1.backupCheckpointDir=/opt/module/flumedata/c1backupcheckpoint

优化

正如上文提到的，

通过配置dataDirs指向多个路径，每个路径对应不同的硬盘，增大Flume吞吐量。，

checkpointDir和backupCheckpointDir也尽量配置在不同硬盘对应的目录中，保证checkpoint坏掉后，可以快速使用backupCheckpointDir恢复数据

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原文地址：https://www.cnblogs.com/yangxusun9/p/12461904.html

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