一、Flume安装

保证安装Flume的Linux服务器的环境变量中有JAVA_HOME

1、在hadoop102服务器上安装

将apache-flume-1.7.0-bin.tar.gz上传到linux的/opt/soft目录下，解压apache-flume-1.7.0-bin.tar.gz到/opt/module/目录下

[wyr@hadoop102 software]$ tar -zxf apache-flume-1.7.0-bin.tar.gz -C /opt/module/

修改apache-flume-1.7.0-bin的名称为flume

[wyr@hadoop102 module]$ ll
total 20
drwxrwxr-x.  7 wyr wyr 4096 Jan 31 12:14 apache-flume-1.7.0-bin
drwxr-xr-x. 11 wyr wyr 4096 Jan 31 10:43 hadoop-2.7.2
drwxrwxr-x.  9 wyr wyr 4096 Jan 30 19:27 hive
drwxr-xr-x.  8 wyr wyr 4096 Dec 13  2016 jdk1.8.0_121
drwxr-xr-x. 11 wyr wyr 4096 Jan 29 22:01 zookeeper-3.4.10
[wyr@hadoop102 module]$ mv apache-flume-1.7.0-bin/ flume
[wyr@hadoop102 module]$ ll
drwxrwxr-x.  7 wyr wyr 4096 Jan 31 12:14 flume
drwxr-xr-x. 11 wyr wyr 4096 Jan 31 10:43 hadoop-2.7.2
drwxrwxr-x.  9 wyr wyr 4096 Jan 30 19:27 hive
drwxr-xr-x.  8 wyr wyr 4096 Dec 13  2016 jdk1.8.0_121
drwxr-xr-x. 11 wyr wyr 4096 Jan 29 22:01 zookeeper-3.4.10
[wyr@hadoop102 module]$ 

将flume配置到系统环境变量中

[wyr@hadoop102 module]$ cd flume
[wyr@hadoop102 flume]$ pwd
/opt/module/flume
[wyr@hadoop102 flume]$ vim /etc/profile
[wyr@hadoop102 flume]$ 

JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_121
HADOOP_HOME=/opt/module/hadoop-2.7.2
HIVE_HOME=/opt/module/hive
FLUME_HOME=/opt/module/flume
PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$HIVE_HOME/bin:$FLUME_HOME/bin

export JAVA_HOME HADOOP_HOME HIVE_HOME FLUME_HOME PATH

[wyr@hadoop102 flume]$ source /etc/profile
[wyr@hadoop102 flume]$

2、将Flume目录、环境变量文件分发到hadoop103、hadoop104上

[wyr@hadoop102 module]$ xsync.sh flume

[wyr@hadoop102 etc]$ xsync.sh profile

二、编写Agent的配置文件

Flume是Java写的系统，所以agent的配置文件的本质是一个Properties文件！格式为 属性名=属性值

Flume根据数据源类型和目的存储类型选择合适的source、sink，编写对应的配置文件即可。

在配置文件中需要编写：

1. 定义当前配置文件中agent的名称
2. 定义source、channel、sink等组件的别名
3. 指定source、channel、sink等组件的类型
4. 指定source、channel、sink等组件的配置，配置参数名和值都需要参考flume到官方用户手册
5. 指定source与channel的对应关系，以及channel与sink的对应关系，来连接组件！

在/opt/module/flume目录下新创建一个文件夹myagests来存放各种不同配置的Agent

[wyr@hadoop102 flume]$ mkdir myagents
[wyr@hadoop102 flume]$ ll
total 152
drwxr-xr-x.  2 wyr wyr  4096 Jan 31 12:14 bin
-rw-r--r--.  1 wyr wyr 77387 Oct 11  2016 CHANGELOG
drwxr-xr-x.  2 wyr wyr  4096 Jan 31 12:14 conf
-rw-r--r--.  1 wyr wyr  6172 Sep 26  2016 DEVNOTES
-rw-r--r--.  1 wyr wyr  2873 Sep 26  2016 doap_Flume.rdf
drwxr-xr-x. 10 wyr wyr  4096 Oct 13  2016 docs
drwxrwxr-x.  2 wyr wyr  4096 Jan 31 12:14 lib
-rw-r--r--.  1 wyr wyr 27625 Oct 13  2016 LICENSE
drwxrwxr-x.  2 wyr wyr  4096 Jan 31 12:58 myagents
-rw-r--r--.  1 wyr wyr   249 Sep 26  2016 NOTICE
-rw-r--r--.  1 wyr wyr  2520 Sep 26  2016 README.md
-rw-r--r--.  1 wyr wyr  1585 Oct 11  2016 RELEASE-NOTES
drwxrwxr-x.  2 wyr wyr  4096 Jan 31 12:14 tools
[wyr@hadoop102 flume]$ 

创建Agent配置文件

[wyr@hadoop102 flume]$ cd myagents/
[wyr@hadoop102 myagents]$ ll
total 0
[wyr@hadoop102 myagents]$ touch netcatsource-loggersink.conf
[wyr@hadoop102 myagents]$ touch execsource-hdfssink.conf
[wyr@hadoop102 myagents]$ ll
total 0
-rw-rw-r--. 1 wyr wyr 0 Jan 31 13:01 execsource-hdfssink.conf
-rw-rw-r--. 1 wyr wyr 0 Jan 31 13:00 netcatsource-loggersink.conf
[wyr@hadoop102 myagents]$ 

三、Flume的使用

1、Agent01(netcatsource)：监听某个tcp端口手动的数据，然后将数据输出到控制台

1.1 Agent01配置文件：netcatsource-loggersink.conf

• netcat source: 作用就是监听某个tcp端口手动的数据，将每行数据封装为一个event。 工作原理类似于nc -l 端口
  • 必须属性：
    • type – The component type name, needs to be netcat
    • bind – Host name or IP address to bind to
    • port – Port # to bind to
• logger sink: 作用使用logger(日志输出器)将event输出到文件或控制台,使用info级别记录event!
  • 必须属性：
    • type – The component type name, needs to be logger
  • 可选属性：
    • maxBytesToLog 16 Maximum number of bytes of the Event body to log
• memery channel
  • 必须属性：
    • channels
    • type – The component type name, needs to be memory
  • 可选属性：
    • capacity 100 The maximum number of events stored in the channel
    • transactionCapacity 100 The maximum number of events the channel will take from a source or give to a sink per transaction

#一、定义Agent中各个组件的名称：a1是agent的名称，a1中定义了一个叫r1的source，如果有多个，使用空格间隔
# r1:表示a1的Source的名称
a1.sources = r1		
# k1:表示a1的Sink的名称
a1.sinks = k1	
# c1:表示a1的Channel的名称
a1.channels = c1	

#二、配置source：组名名.属性名=属性值
# 表示a1的输入源类型为netcat端口类型
a1.sources.r1.type=netcat	
# 表示a1的监听的主机
a1.sources.r1.bind=hadoop102	
# 表示a1的监听的端口号
a1.sources.r1.port=44444	

#三、配置chanel：Use a channel which buffers events in memory
# 表示a1的channel类型是memory内存型
a1.channels.c1.type=memory	
# 表示a1的channel总容量10000个event
a1.channels.c1.capacity=1000	
# 表示a1的channel传输时收集到了1000条event以后再去提交事务
#a1.channels.c1.transactionCapacity = 1000	

#四、配置sink
# 表示a1的输出目的地是控制台logger类型
a1.sinks.k1.type=logger	
# 规定每行最大接收字节数
a1.sinks.k1.maxBytesToLog=100	

#五、连接组件：同一个source可以对接多个channel，一个sink只能从一个channel拿数据！
# 表示将r1和c1连接起来
a1.sources.r1.channels=c1	
# 表示将k1和c1连接起来
a1.sinks.k1.channel=c1	

1.2 启动 Agent01

flume-ng  agent -c 其他配置文件所在的目录 -n agent的名称  -f agent配置文件   -Dproperty=value -Dflume.root.logger=info,console

在命令行中加上 -Dflume.root.logger=info,consloe 可以临时指定sink的输出级别、输出位置

[wyr@hadoop102 flume]$ flume-ng agent -c conf/ -n a1 -f myagents/netcatsource-loggersink.conf  -Dflume.root.logger=info,console

开启Agent01之后，就开始监控hadoop102节点的44444端口收到的信息

在hadoop103机器上给hadoop102节点的44444端口发送信息：

[wyr@hadoop103 ~]$ nc hadoop102 44444
hello wyr
OK
how are you
OK
fine, thanks
OK
abcdefghijklmnopqrstuvwxyz
OK

hadoop102节点上就会收到：

2、Agent02(execsource)：实时监控单个本机文件的内容，将内容写入到HDFS

2.1 配置文件：execsource-hdfssink.conf

• exec source
  • exec source会在agent启动时，运行一个linux命令，运行linux命令的进程要求是一个可以持续产生数据的进程！
  • 将标准输出的数据封装为event!
  • 通常情况下，如果指定的命令退出了，那么source也会退出并且不会再封装任何的数据！
  • 所以使用这个source一般推荐类似cat ,tail -f 这种命令，而不是date这种只会返回一个数据，并且执行完就退出的命令！
  • 必须配置：
    • type – The component type name, needs to be exec
    • command – The command to execute
  • exec source的缺点
    • exec source和异步的source一样，无法在source向channel中放入event故障时及时通知客户端让其暂停生成数据，客户端此时依旧生产数据，但是此时客户端生产的数据无法通过Agent进行保存，会造成数据丢失
    • 解决方案：
      • 需要在发生故障时，及时通知客户端。
      • 如果客户端无法暂停，必须有一个数据的缓存机制。
      • 如果希望数据有强的可靠性保证，可以考虑使用SpoolingDirSource或TailDirSource或自己写Source自己控制。
• hdfs sink
  • hdfssink将event写入到HDFS！目前只支持生成两种类型的文件： text | sequenceFile,这两种文件都可以使用压缩。
  • 写入到HDFS的文件可以自动滚动（关闭当前正在写的文件，创建一个新文件）。基于时间、events的数量、数据大小进行周期性的滚动！(比如基于数据大小进行周期性的滚动：设定每写128M的数据就新创建一个新文件来继续写数据)
  • 支持基于时间和采集数据的机器进行分桶和分区操作！
  • HDFS数据所上传的目录或文件名可以包含一个格式化的转义序列，这个路径或文件名会在上传event时，被自动替换，替换为完整的路径名！
  • 使用此Sink要求本机已经安装了hadoop，或持有hadoop的jar包！
  • 必须配置：
    • channels
    • type – The component type name, needs to be hdfs
    • hdfs.path – HDFS directory path (eg hdfs://namenode/flume/webdata/)

#一、定义Agent中各个组件的名称：a2是agent的名称，a2中定义了一个叫r1的source，如果有多个，使用空格间隔
a2.sources = r1
a2.sinks = k1
a2.channels = c1

#二、配置source：组名名.属性名=属性值
a2.sources.r1.type=exec
a2.sources.r1.command=tail -f /opt/module/hive/logs/hive.log

#三、配置chanel：Use a channel which buffers events in memory
a2.channels.c1.type=memory
a2.channels.c1.capacity=1000

#四、配置sink
a2.sinks.k1.type = hdfs
#一旦路径中含有基于时间的转义序列，要求event的header中必须有timestamp=时间戳，如果event的header中必须有timestamp=时间戳，需要设置useLocalTimeStamp = true
a2.sinks.k1.hdfs.path = hdfs://hadoop103:9000/flume/%Y%m%d/%H/%M	
#是否使用本地(Agent运行所在的机器)时间戳
a2.sinks.k1.hdfs.useLocalTimeStamp = true
#上传后的文件统一添加的前缀
a2.sinks.k1.hdfs.filePrefix = wyr-exec-logs-	

#积攒多少个Event才flush到HDFS一次
a2.sinks.k1.hdfs.batchSize = 100	

#以下三个和目录的滚动相关，目录一旦设置了时间转义序列，基于时间戳滚动
#是否将时间戳向下舍
a2.sinks.k1.hdfs.round = true	
#多少时间单位创建一个新的文件夹
a2.sinks.k1.hdfs.roundValue = 1	
#重新定义时间单位
a2.sinks.k1.hdfs.roundUnit = minute	

#以下三个和文件的滚动相关，以下三个参数是或的关系！以下三个参数如果值为0都代表禁用！
# 每10秒滚动生成一个新的文件
a2.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 10	
#设置每个文件到128M时滚动
a2.sinks.k1.hdfs.rollSize = 134217700	
#每写多少个event滚动一次
a2.sinks.k1.hdfs.rollCount = 0	

#五、连接组件：同一个source可以对接多个channel，一个sink只能从一个channel拿数据！
a2.sources.r1.channels=c1
a2.sinks.k1.channel=c1

2.2 启动 Agent02

flume-ng  agent -c 其他配置文件所在的目录 -n agent的名称  -f agent配置文件   -Dproperty=value -Dflume.root.logger=info,console

[wyr@hadoop102 flume]$ flume-ng agent -c conf/ -n a2 -f myagents/execsource-hdfssink.conf  -Dflume.root.logger=info,console

3、Agent03(spoolingdirsource)：实时监控多个本机文件的内容，将内容写入到HDFS

3.1 配置文件：spoolingdirsource-hdfssink.conf

• SpoolingDirSource：指定本地磁盘的一个目录为"Spooling(自动收集)"的目录！这个source可以读取目录中新增的文件，将文件的内容封装为event。
• SpoolingDirSource在读取一整个文件到channel之后，它会采取策略，要么删除文件(是否可以删除取决于配置)，要么对文件进程一个完成状态的重命名，这样可以保证source持续监控新的文件。
• SpoolingDirSource和execsource不同，SpoolingDirSource是可靠的！即使flume被杀死或重启，依然不丢数据！但是为了保证这个特性，付出的代价是，一旦flume发现以下情况，flume就会报错，停止！
  1. 一个文件已经被放入目录，在采集文件时，不能被修改（注意：采集完毕后可以修改，但是修改后需要重命名）
  2. 文件的名在放入目录后又被重新使用（出现了重名的文件）
• 要求： 必须已经封闭的文件才能放入到SpoolingDirSource，在同一个SpoolingDirSource中都不能出现重名的文件！
• 必需配置：
  • type – The component type name, needs to be spooldir.
  • spoolDir – The directory from which to read files from.

#一、定义Agent中各个组件的名称：a3是agent的名称，a3中定义了一个叫r1的source，如果有多个，使用空格间隔
a3.sources = r1
a3.sinks = k1
a3.channels = c1

#二、配置source：组名名.属性名=属性值
a3.sources.r1.type=spooldir
a3.sources.r1.spoolDir=/home/wyr/flumedir/spooldir

#三、配置chanel：Use a channel which buffers events in memory
a3.channels.c1.type=memory
a3.channels.c1.capacity=1000

#四、配置sink
a3.sinks.k1.type = hdfs
#一旦路径中含有基于时间的转义序列，要求event的header中必须有timestamp=时间戳，如果event的header中必须有timestamp=时间戳，需要设置useLocalTimeStamp = true
a3.sinks.k1.hdfs.path = hdfs://hadoop103:9000/flume/%Y%m%d/%H/%M	
#是否使用本地(Agent运行所在的机器)时间戳
a3.sinks.k1.hdfs.useLocalTimeStamp = true
#上传后的文件统一添加的前缀
a3.sinks.k1.hdfs.filePrefix = wyr-spooldir-logs-	

#积攒多少个Event才flush到HDFS一次
a3.sinks.k1.hdfs.batchSize = 100
#以不压缩的文本形式保存数据
a3.sinks.k1.hdfs.fileType=DataStream 	

#以下三个和目录的滚动相关，目录一旦设置了时间转义序列，基于时间戳滚动
#是否将时间戳向下舍
a3.sinks.k1.hdfs.round = true	
#多少时间单位创建一个新的文件夹
a3.sinks.k1.hdfs.roundValue = 1	
#重新定义时间单位
a3.sinks.k1.hdfs.roundUnit = minute	

#以下三个和文件的滚动相关，以下三个参数是或的关系！以下三个参数如果值为0都代表禁用！
# 每30秒滚动生成一个新的文件
a3.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 30	
#设置每个文件到128M时滚动
a3.sinks.k1.hdfs.rollSize = 134217700	
#每写多少个event滚动一次
a3.sinks.k1.hdfs.rollCount = 0	

#五、连接组件：同一个source可以对接多个channel，一个sink只能从一个channel拿数据！
a3.sources.r1.channels=c1
a3.sinks.k1.channel=c1

3.2 启动 Agent03

flume-ng  agent -c 其他配置文件所在的目录 -n agent的名称  -f agent配置文件   -Dproperty=value -Dflume.root.logger=info,console

[wyr@hadoop102 flume]$ flume-ng agent -n a3 -c conf/ -f myagents/spoolingdirsource-hdfssink.conf -Dflume.root.logger=info,console

4、Agent04(taildirsource)：实时监控多个本机文件的内容，将内容写入到HDFS

4.1 配置文件：taildirsource-loggersink.conf

• flume ng 1.7版本后提供！

• 常见问题： TailDirSource采集的文件，不能随意重命名！如果日志在正在写入时，名称为 xxxx.tmp，写入完成后，滚动，改名为xxx.log，此时一旦匹配规则可以匹配上述名称，就会发生数据的重复采集！

• Taildir Source 可以读取多个文件最新追加写入的内容！

• Taildir Source是可靠的，即使flume出现了故障或挂掉。Taildir Source在工作时，会将读取文件的最后的位置记录在一个json文件中，一旦agent重启，会从之前已经记录的位置，继续执行tail操作！

• Json文件中，位置是可以修改，修改后，Taildir Source会从修改的位置进行tail操作！如果JSON文件丢失了，此时会重新从每个文件的第一行，重新读取，这会造成数据的重复！

• Taildir Source目前只能读文本文件！

• 必需配置：

  • channels
  • type – The component type name, needs to be TAILDIR.
  • filegroups – Space-separated list of file groups. Each file group indicates a set of files to be tailed.
  • filegroups. – Absolute path of the file group. Regular expression (and not file system patterns) can be used for filename only.

#一、定义Agent中各个组件的名称：a4是agent的名称，a4中定义了一个叫r1的source，如果有多个，使用空格间隔
a4.sources = r1
a4.sinks = k1
a4.channels = c1


#二、配置source：组名名.属性名=属性值
a4.sources.r1.type=taildir
a4.sources.r1.filegroups=f1 f2
a4.sources.r1.filegroups.f1=/home/wyr/flumedir/taildir/test01
a4.sources.r1.filegroups.f2=/home/wyr/flumedir/taildir/test02

#三、配置chanel：Use a channel which buffers events in memory
a4.channels.c1.type=memory
a4.channels.c1.capacity=1000


#四、配置sink
a4.sinks.k1.type=logger
a4.sinks.k1.maxBytesToLog=100



#五、连接组件：同一个source可以对接多个channel，一个sink只能从一个channel拿数据！
a4.sources.r1.channels=c1
a4.sinks.k1.channel=c1

4.2 启动 Agent04

flume-ng  agent -c 其他配置文件所在的目录 -n agent的名称  -f agent配置文件   -Dproperty=value -Dflume.root.logger=info,console

flume-ng agent -n a4 -c conf/ -f myagents/taildirsource-loggersink.conf  -Dflume.root.logger=info,console

在/home/wyr/flumedir/taildir目录新建test01文件，并输入文字


在/home/wyr/flumedir/taildir目录新建test02文件

在test02中输入第一行文字：this is test02 file 保存

5、Agent05 & Agent06简单串联

5.1 配置文件

5.1.1 Agent05 配置文件：netcatsource-avrosink.conf（在hadoop103服务器上）

#一、定义Agent中各个组件的名称：a5是agent的名称，a5中定义了一个叫r1的source，如果有多个，使用空格间隔
# r1:表示a5的Source的名称
a5.sources = r1		
# k1:表示a5的Sink的名称
a5.sinks = k1	
# c1:表示a5的Channel的名称
a5.channels = c1	

#二、配置source：组名名.属性名=属性值
# 表示a5的输入源类型为netcat端口类型
a5.sources.r1.type=netcat	
# 表示a5的监听的主机
a5.sources.r1.bind=hadoop103	
# 表示a5的监听的端口号
a5.sources.r1.port=44444	

#三、配置chanel：Use a channel which buffers events in memory
# 表示a5的channel类型是memory内存型
a5.channels.c1.type=memory	
# 表示a5的channel总容量10000个event
a5.channels.c1.capacity=1000	
# 表示a5的channel传输时收集到了1000条event以后再去提交事务
#a5.channels.c1.transactionCapacity = 1000	

#四、配置sink
# 表示a5将event序列化之后传给另一个sink
a5.sinks.k1.type=avro	
# 规定sink数据接收主机
a5.sinks.k1.hostname=hadoop102
# 规定sink数据接收端口
a5.sinks.k1.port=33333

#五、连接组件：同一个source可以对接多个channel，一个sink只能从一个channel拿数据！
# 表示将r1和c1连接起来
a5.sources.r1.channels=c1	
# 表示将k1和c1连接起来
a5.sinks.k1.channel=c1	

5.1.2 Agent06 配置文件：avrosource-loggersink.conf（在hadoop102服务器上）

#一、定义Agent中各个组件的名称：a6是agent的名称，a6中定义了一个叫r1的source，如果有多个，使用空格间隔
# r1:表示a6的Source的名称
a6.sources = r1		
# k1:表示a6的Sink的名称
a6.sinks = k1	
# c1:表示a6的Channel的名称
a6.channels = c1	

#二、配置source：组名名.属性名=属性值
# 表示a6的输入源类型为avro序列化event
a6.sources.r1.type=avro	
# 表示a6的监听的主机
a6.sources.r1.bind=hadoop102	
# 表示a6的监听的端口号
a6.sources.r1.port=33333	

#三、配置chanel：Use a channel which buffers events in memory
# 表示a6的channel类型是memory内存型
a6.channels.c1.type=memory	
# 表示a6的channel总容量10000个event
a6.channels.c1.capacity=1000	
# 表示a6的channel传输时收集到了1000条event以后再去提交事务
#a6.channels.c1.transactionCapacity = 1000	

#四、配置sink
# 表示a6的输出目的地是控制台logger类型
a6.sinks.k1.type=logger	


#五、连接组件：同一个source可以对接多个channel，一个sink只能从一个channel拿数据！
# 表示将r1和c1连接起来
a6.sources.r1.channels=c1	
# 表示将k1和c1连接起来
a6.sinks.k1.channel=c1	

5.2 启动 Agent

5.2.1 先在hadoop102上启动Agent6

flume-ng  agent -c 其他配置文件所在的目录 -n agent的名称  -f agent配置文件   -Dproperty=value -Dflume.root.logger=info,console

flume-ng agent -n a6 -c conf/ -f myagents/avrosource-loggersink.conf  -Dflume.root.logger=info,console

5.2.2 在hadoop103上启动Agent5

flume-ng agent -n a5 -c conf/ -f myagents/netcatsource-avrosink.conf  -Dflume.root.logger=info,console

5.3 测试 Agent

在hadoop01服务器上输入：

[wyr@hadoop103 ~]$ nc hadoop103 44444
hello0000
OK
hello1111
OK
heoo^H^Hu^H^[[D
OK
hello3333
OK

在hadoop02服务器上收到：

2021-01-31 22:19:10,003 (SinkRunner-PollingRunner-DefaultSinkProcessor) [INFO - org.apache.flume.sink.LoggerSink.process(LoggerSink.java:95)] Event: {
     headers:{
    } body: 68 65 6C 6C 6F 30 30 30 30                      hello0000 }
2021-01-31 22:19:14,005 (SinkRunner-PollingRunner-DefaultSinkProcessor) [INFO - org.apache.flume.sink.LoggerSink.process(LoggerSink.java:95)] Event: {
     headers:{
    } body: 68 65 6C 6C 6F 31 31 31 31                      hello1111 }
2021-01-31 22:19:36,011 (SinkRunner-PollingRunner-DefaultSinkProcessor) [INFO - org.apache.flume.sink.LoggerSink.process(LoggerSink.java:95)] Event: {
     headers:{
    } body: 68 65 6F 6F 08 08 75 08 1B 5B 44                heoo..u..[D }
2021-01-31 22:19:36,085 (SinkRunner-PollingRunner-DefaultSinkProcessor) [INFO - org.apache.flume.sink.LoggerSink.process(LoggerSink.java:95)] Event: {
     headers:{
    } body: 68 65 6C 6C 6F 33 33 33 33                      hello3333 }

6、Channel选择器：单数据源多出口案例(复制和多路复用)

6.1 Replicating channel选择器

• Replicating Channel Selector：复制的channel选择器，也是默认的选择器！当一个source使用此选择器选择多个channel时，source会将event在每个channel都复制一份！
  • 可选的channel: 向可选的channel写入event时，即便发生异常，也会忽略！
• File Roll Sink：存储event到本地文件系统！
  • 必需配置：
    • type – The component type name, needs to be file_roll.
    • sink.directory – The directory where files will be stored

6.1.1 Agent01 配置文件：agent01-execsource-avrosink-replicating.conf（在hadoop103服务器上）

#一、定义Agent中各个组件的名称：agent01是agent的名称，
#agent01中定义了一个叫r1的source
agent01.sources = r1
#agent01定义了2个sink，如果有多个，使用空格间隔；
agent01.sinks = k1 k2
#agent01定义了2个channel，如果有多个，使用空格间隔；
agent01.channels = c1 c2

#二、配置source：组名名.属性名=属性值
agent01.sources.r1.type=exec
agent01.sources.r1.command=tail -f /home/wyr/flumedir/exectest.txt

#三、配置r1的channel选择器
agent01.sources.r1.selector.type = replicating

#四、配置chanel
agent01.channels.c1.type=memory
agent01.channels.c1.capacity=1000
agent01.channels.c2.type=memory
agent01.channels.c2.capacity=1000

#五、配置sink
agent01.sinks.k1.type=avro
agent01.sinks.k1.hostname=hadoop102
agent01.sinks.k1.port=22222

agent01.sinks.k2.type=avro
agent01.sinks.k2.hostname=hadoop104
agent01.sinks.k2.port=33333

#六、连接组件：同一个source可以对接多个channel，一个sink只能从一个channel拿数据！
agent01.sources.r1.channels=c1 c2
agent01.sinks.k1.channel=c1
agent01.sinks.k2.channel=c2

6.1.2 Agent02 配置文件：agent02-avrosource-loggersink-replicating.conf（在hadoop102服务器上）

#一、定义Agent中各个组件的名称：agent02是agent的名称
#agent02中定义了一个叫r1的source，如果有多个，使用空格间隔
agent02.sources = r1
# k1:表示agent02的Sink的名称
agent02.sinks = k1
# c1:表示agent02的Channel的名称
agent02.channels = c1

#二、配置source：组名名.属性名=属性值
agent02.sources.r1.type=avro
agent02.sources.r1.bind=hadoop102
agent02.sources.r1.port=22222

#三、配置chanel
agent02.channels.c1.type=memory
agent02.channels.c1.capacity=1000

#四、配置sink
agent02.sinks.k1.type=logger

#五、连接组件 同一个source可以对接多个channel，一个sink只能从一个channel拿数据！
agent02.sources.r1.channels=c1
agent02.sinks.k1.channel=c1

6.1.3 Agent-3 配置文件：agent03-avrosource-filerollsink-replicating.conf（在hadoop104服务器上）

#一、定义Agent中各个组件的名称：agent03是agent的名称
#agent03中定义了一个叫r1的source，如果有多个，使用空格间隔
agent03.sources = r1
# k1:表示agent03的Sink的名称
agent03.sinks = k1
# c1:表示agent03的Channel的名称
agent03.channels = c1


#二、配置source：组名名.属性名=属性值
agent03.sources.r1.type=avro
agent03.sources.r1.bind=hadoop104
agent03.sources.r1.port=33333

#三、配置chanel
agent03.channels.c1.type=memory
agent03.channels.c1.capacity=1000

#四、配置sink
agent03.sinks.k1.type=file_roll
agent03.sinks.k1.sink.directory=/home/wyr/flumedir/agent3

#五、连接组件 同一个source可以对接多个channel，一个sink只能从一个channel拿数据！
agent03.sources.r1.channels=c1
agent03.sinks.k1.channel=c1

6.1.4 启动 Agent并测试

先在hadoop104上启动Agent03

flume-ng  agent -c 其他配置文件所在的目录 -n agent的名称  -f agent配置文件   -Dproperty=value -Dflume.root.logger=info,console

[wyr@hadoop104 flume]$ flume-ng agent -n agent03 -c conf/ -f myagents/agent03-avrosource-filerollsink-replicating.conf  -Dflume.root.logger=info,console

在hadoop102上启动Agent02

[wyr@hadoop102 flume]$ flume-ng agent -n agent02 -c conf/ -f myagents/agent02-avrosource-loggersink-replicating.conf  -Dflume.root.logger=info,console

最后在hadoop102上启动Agent01

[wyr@hadoop103 flume]$ flume-ng agent -n agent01 -c conf/ -f myagents/agent01-execsource-avrosink-replicating.conf  -Dflume.root.logger=info,console

测试 Agent：在hadoop01服务器/home/wyr/flumedir/execdir目录下创建文件test01

6.2 MultiPlexing channel选择器

Multiplexing Channel Selector根据evnet header中属性，参考用户自己配置的映射信息，将event发送到指定的channel!

6.2.1 Agent01 配置文件：agent01-execsource-avrosink-multiplexing.conf（在hadoop103服务器上）

#一、定义Agent中各个组件的名称：agent01是agent的名称，
#agent01中定义了一个叫r1的source
agent01.sources = r1
#agent01定义了2个sink，如果有多个，使用空格间隔；
agent01.sinks = k1 k2
#agent01定义了2个channel，如果有多个，使用空格间隔；
agent01.channels = c1 c2

#二、配置source：组名名.属性名=属性值
agent01.sources.r1.type=exec
agent01.sources.r1.command=tail -f /home/wyr/flumedir/exectest.txt

#三、配置r1的channel选择器
agent01.sources.r1.selector.type = multiplexing
agent01.sources.r1.selector.header = state
agent01.sources.r1.selector.mapping.CZ = c1
agent01.sources.r1.selector.mapping.US = c2

#使用拦截器为event加上某个header：模拟source中带有不同key-value的数据
agent01.sources.r1.interceptors = i1
agent01.sources.r1.interceptors.i1.type = static
agent01.sources.r1.interceptors.i1.key = state
agent01.sources.r1.interceptors.i1.value = CZ

#四、配置chanel
agent01.channels.c1.type=memory
agent01.channels.c1.capacity=1000
agent01.channels.c2.type=memory
agent01.channels.c2.capacity=1000

#五、配置sink
agent01.sinks.k1.type=avro
agent01.sinks.k1.hostname=hadoop102
agent01.sinks.k1.port=22222

agent01.sinks.k2.type=avro
agent01.sinks.k2.hostname=hadoop104
agent01.sinks.k2.port=33333

#六、连接组件：同一个source可以对接多个channel，一个sink只能从一个channel拿数据！
agent01.sources.r1.channels=c1 c2
agent01.sinks.k1.channel=c1
agent01.sinks.k2.channel=c2

6.2.2 Agent02 配置文件：agent02-avrosource-loggersink-multiplexing.conf（在hadoop102服务器上）

#一、定义Agent中各个组件的名称：agent02是agent的名称
#agent02中定义了一个叫r1的source，如果有多个，使用空格间隔
agent02.sources = r1
# k1:表示agent02的Sink的名称
agent02.sinks = k1
# c1:表示agent02的Channel的名称
agent02.channels = c1

#二、配置source：组名名.属性名=属性值
agent02.sources.r1.type=avro
agent02.sources.r1.bind=hadoop102
agent02.sources.r1.port=22222

#三、配置chanel
agent02.channels.c1.type=memory
agent02.channels.c1.capacity=1000

#四、配置sink
agent02.sinks.k1.type=logger

#五、连接组件 同一个source可以对接多个channel，一个sink只能从一个channel拿数据！
agent02.sources.r1.channels=c1
agent02.sinks.k1.channel=c1

6.2.3 Agent-3 配置文件：agent03-avrosource-loggersink-multiplexing.conf（在hadoop104服务器上）

#一、定义Agent中各个组件的名称：agent03是agent的名称
#agent03中定义了一个叫r1的source，如果有多个，使用空格间隔
agent03.sources = r1
# k1:表示agent03的Sink的名称
agent03.sinks = k1
# c1:表示agent03的Channel的名称
agent03.channels = c1


#二、配置source：组名名.属性名=属性值
agent03.sources.r1.type=avro
agent03.sources.r1.bind=hadoop104
agent03.sources.r1.port=33333

#三、配置chanel
agent03.channels.c1.type=memory
agent03.channels.c1.capacity=1000

#四、配置sink
agent03.sinks.k1.type=logger

#五、连接组件 同一个source可以对接多个channel，一个sink只能从一个channel拿数据！
agent03.sources.r1.channels=c1
agent03.sinks.k1.channel=c1

6.2.4 启动 Agent 并测试

先在hadoop104上启动Agent03

flume-ng  agent -c 其他配置文件所在的目录 -n agent的名称  -f agent配置文件   -Dproperty=value -Dflume.root.logger=info,console

[wyr@hadoop104 flume]$ flume-ng agent -n agent03 -c conf/ -f myagents/agent03-avrosource-loggersink-multiplexing.conf  -Dflume.root.logger=info,console

在hadoop102上启动Agent02

[wyr@hadoop102 flume]$ flume-ng agent -n agent02 -c conf/ -f myagents/agent02-avrosource-loggersink-multiplexing.conf  -Dflume.root.logger=info,console

最后在hadoop102上启动Agent01

[wyr@hadoop103 flume]$ flume-ng agent -n agent01 -c conf/ -f myagents/agent01-execsource-avrosink-multiplexing.conf  -Dflume.root.logger=info,console

测试 Agent：在hadoop01服务器/home/wyr/flumedir/execdir目录下创建文件test01

7、Sink处理器：负载均衡和故障转移

7.1 Sink Processor类型

7.1.1 Default Sink Processor

• 如果agent中，只有一个sink，默认就使用Default Sink Processor，这个sink processor是不强制用户将sink组成一个组！
• 如果有多个sink，多个sink对接一个channel，不能选择Default Sink Processor

7.1.2 Failover Sink Processor

• Failover Sink Processor维护了一个多个sink的有优先级的列表，按照优先级保证，至少有一个sink是可以干活的！
• 如果根据优先级发现，优先级高的sink故障了，故障的sink会被转移到一个故障的池中冷却！
• 在冷却时，故障的sink也会不管尝试发送event，一旦发送成功，此时会将故障的sink再移动到存活的池中！
• 必需配置：
  • sinks – Space-separated list of sinks that are participating in the group
  • processor.type default The component type name, needs to be failover
  • processor.priority. – Priority value. must be one of the sink instances associated with the current sink group A higher priority value Sink gets activated earlier. A larger absolute value indicates higher priority

7.1.3 Load Balancing Sink Processor

• 负载均衡的sink processor! Load balancing Sink Processor维持了sink组中active状态的sink!
• 使用round_robin 或 random 算法，来分散sink组中存活的sink之间的负载！
• 必需配置：
  • processor.sinks – Space-separated list of sinks that are participating in the group
  • processor.type default The component type name, needs to be load_balance

7.2 配置文件

7.2.1 Agent01 配置文件：agent01-execsource-avrosink-sinkprocessor.conf（在hadoop103服务器上）

#一、定义Agent中各个组件的名称：agent01是agent的名称，
#agent01中定义了一个叫r1的source
agent01.sources = r1
#agent01定义了2个sink，如果有多个，使用空格间隔；
agent01.sinks = k1 k2
#agent01定义了1个channel，如果有多个，使用空格间隔；
agent01.channels = c1

#二、配置source：组名名.属性名=属性值
agent01.sources.r1.type=exec
agent01.sources.r1.command=tail -f /home/wyr/flumedir/exectest.txt

#三、配置chanel
agent01.channels.c1.type=memory
agent01.channels.c1.capacity=1000

#四、配置sink processor
agent01.sinkgroups = g1
agent01.sinkgroups.g1.sinks = k1 k2
agent01.sinkgroups.g1.processor.sinks=k1 k2
#Load Balancing Sink Processor
agent01.sinkgroups.g1.processor.type = load_balance
#Failover Sink Processor
#agent01.sinkgroups.g1.processor.type = failover
#agent01.sinkgroups.g1.processor.priority.k1=100
#agent01.sinkgroups.g1.processor.priority.k2=90

#五、配置sink
agent01.sinks.k1.type=avro
agent01.sinks.k1.hostname=hadoop102
agent01.sinks.k1.port=22222

agent01.sinks.k2.type=avro
agent01.sinks.k2.hostname=hadoop104
agent01.sinks.k2.port=33333

#六、连接组件：同一个source可以对接多个channel，一个sink只能从一个channel拿数据！
agent01.sources.r1.channels=c1
agent01.sinks.k1.channel=c1
agent01.sinks.k2.channel=c1

7.2.2 Agent02 配置文件：agent02-avrosource-loggersink-sinkprocessor.conf（在hadoop102服务器上）

#一、定义Agent中各个组件的名称：agent02是agent的名称
#agent02中定义了一个叫r1的source，如果有多个，使用空格间隔
agent02.sources = r1
# k1:表示agent02的Sink的名称
agent02.sinks = k1
# c1:表示agent02的Channel的名称
agent02.channels = c1

#二、配置source：组名名.属性名=属性值
agent02.sources.r1.type=avro
agent02.sources.r1.bind=hadoop102
agent02.sources.r1.port=22222

#三、配置chanel
agent02.channels.c1.type=memory
agent02.channels.c1.capacity=1000

#四、配置sink
agent02.sinks.k1.type=logger

#五、连接组件 同一个source可以对接多个channel，一个sink只能从一个channel拿数据！
agent02.sources.r1.channels=c1
agent02.sinks.k1.channel=c1

7.2.3 Agent-3 配置文件：agent03-avrosource-loggersink-sinkprocessor.conf（在hadoop104服务器上）

#一、定义Agent中各个组件的名称：agent03是agent的名称
#agent03中定义了一个叫r1的source，如果有多个，使用空格间隔
agent03.sources = r1
# k1:表示agent03的Sink的名称
agent03.sinks = k1
# c1:表示agent03的Channel的名称
agent03.channels = c1


#二、配置source：组名名.属性名=属性值
agent03.sources.r1.type=avro
agent03.sources.r1.bind=hadoop104
agent03.sources.r1.port=33333

#三、配置chanel
agent03.channels.c1.type=memory
agent03.channels.c1.capacity=1000

#四、配置sink
agent03.sinks.k1.type=logger

#五、连接组件 同一个source可以对接多个channel，一个sink只能从一个channel拿数据！
agent03.sources.r1.channels=c1
agent03.sinks.k1.channel=c1

7.2.4 启动 Agent 并测试

先在hadoop104上启动Agent03

flume-ng  agent -c 其他配置文件所在的目录 -n agent的名称  -f agent配置文件   -Dproperty=value -Dflume.root.logger=info,console

[wyr@hadoop104 flume]$ flume-ng agent -n agent03 -c conf/ -f myagents/agent03-avrosource-loggersink-sinkprocessor.conf  -Dflume.root.logger=info,console

在hadoop102上启动Agent02

[wyr@hadoop102 flume]$ flume-ng agent -n agent02 -c conf/ -f myagents/agent02-avrosource-loggersink-sinkprocessor.conf  -Dflume.root.logger=info,console

最后在hadoop102上启动Agent01

[wyr@hadoop103 flume]$ flume-ng agent -n agent01 -c conf/ -f myagents/agent01-execsource-avrosink-sinkprocessor.conf  -Dflume.root.logger=info,console

测试 Agent：在hadoop01服务器/home/wyr/flumedir/execdir目录下创建文件test01

四、Flume对接Kafka

1、Agent 配置文件：netcatsource-kafkasink.conf（在hadoop102服务器上）

agentkafka.sources = r1
agentkafka.sinks = k1
agentkafka.channels = c1

# 配置source
agentkafka.sources.r1.type = netcat
agentkafka.sources.r1.bind = hadoop102
agentkafka.sources.r1.port = 22222

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


# 配置sink
agentkafka.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink
agentkafka.sinks.k1.kafka.bootstrap.servers=hadoop103:9092,hadoop102:9092,hadoop104:9092
agentkafka.sinks.k1.kafka.topic=wyrflumekafkatopic01
#将flume 每个event中的body的内容直接写到kafka
agentkafka.sinks.k1.useFlumeEventFormat=false

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

启动 Flume 的 Agent

[wyr@hadoop102 flume]$ flume-ng agent -n agentkafka -c conf/ -f myagents/netcatsource-kafkasink.conf  -Dflume.root.logger=info,console

在hadoop102机器上向hadoop102服务器的22222端口发送信息

[wyr@hadoop102 ~]$ nc hadoop102 22222
hello kafka
OK

在hadoop104机器上Kafka消费数据

[wyr@hadoop104 kafka]$  bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop104:9092 --topic wyrflumekafkatopic01 --from-beginning
hello kafka

2、Agent 配置文件：netcatsource-kafkasink-interceptor.conf（在hadoop102服务器上）

agentkafka.sources = r1
agentkafka.sinks = k1
agentkafka.channels = c1

# 配置source
agentkafka.sources.r1.type = netcat
agentkafka.sources.r1.bind = hadoop102
agentkafka.sources.r1.port = 22222

# 配置拦截器
agentkafka.sources.r1.interceptors = i1 i2
agentkafka.sources.r1.interceptors.i1.type = static
agentkafka.sources.r1.interceptors.i1.key = topic
agentkafka.sources.r1.interceptors.i1.value = hello
agentkafka.sources.r1.interceptors.i2.type = static
agentkafka.sources.r1.interceptors.i2.key = key
agentkafka.sources.r1.interceptors.i2.value = 1

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


# 配置sink
agentkafka.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink
agentkafka.sinks.k1.kafka.bootstrap.servers=hadoop103:9092,hadoop102:9092,hadoop104:9092
agentkafka.sinks.k1.kafka.topic=wyrflumekafkatopic02
agentkafka.sinks.k1.useFlumeEventFormat=true

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

启动 Flume 的 Agent

[wyr@hadoop102 flume]$ flume-ng agent -n agentkafka -c conf/ -f myagents/netcatsource-kafkasink-interceptor.conf  -Dflume.root.logger=info,console

在hadoop102机器上向hadoop102服务器的22222端口发送信息

[wyr@hadoop102 ~]$ nc hadoop102 22222
hello kafka
OK

在hadoop104机器上Kafka消费数据

[wyr@hadoop104 kafka]$  bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop104:9092 --topic wyrflumekafkatopic02 --from-beginning
hello kafka