第一章：Flume的简介

1.1 大数据处理流程

在企业中，大数据的处理流程一般是：

1.数据采集
2.数据存储
3.数据清洗
4.数据分析
5.数据展示

参考下图：

1.2 Flume的简介

Flume是一种分布式的，可靠的、高可用的服务，用于有效地收集，聚合和移动大量日志数据。它具有基于流数据流的简单灵活的体系结构。它具有可调整的可靠性机制以及许多故障转移和恢复机制，具有强大的功能和容错能力。它使用一个简单的可扩展数据模型，允许在线分析应用程序。

参考官网： http://flume.apache.org/

flume 最开始是由 cloudera 开发的实时日志收集系统，受到了业界的认可与广泛应用。但随着 flume 功能的扩展，flume的代码工程臃肿、核心组件设计不合理、核心配置不标准等缺点渐渐暴露出来，尤其是在发行版本 0.9.4中，日志传输不稳定的现象尤为严重。

为了解决这些问题，2011 年 10 月 22 号，cloudera 对 Flume 进行了里程碑式的改动：重构核心组件、核心配置以及代码架构，并将 Flume 纳入 apache 旗下，从cloudera Flume 改名为 Apache Flume。

1.3 版本区别

为了与之前版本区分开，重构后的版本统称为 Flume NG（next generation），重构前的版本被统称为 Flume OG（original generation），Flume目前只有Linux系统的启动脚本，没有Windows环境的启动脚本。

第二章：Flume的体系结构

2.1 体系结构简介

Flume 运行的核心是 Agent。Flume是以agent为最小的独立运行单位。一个agent就是一个JVM。它是一个完整的数据收集工具，含有三个核心组件，分别是source、 channel、 sink。通过这些组件， Event 可以从一个地方流向另一个地方。如下图所示：

2.2 组件及其作用

- Client：客户端，Client生产数据，运行在一个独立的线程中- Event： 一个数据单元，消息头和消息体组成。（Events可以是日志记录、 avro 对象等。）- Flow：Event从源点到达目的点的迁移的抽象。- Agent： 一个独立的Flume进程，运行在JVM中，包含组件Source、 Channel、 Sink。每台机器运行一个agent，但是一个agent中可以包含多个sources和sinks。- Source： 数据收集组件。source从Client收集数据，传递给Channel- Channel： 管道，负责接收source端的数据，然后将数据推送到sink端。- Sink： 负责从channel端拉取数据，并将其推送到持久化系统或者是下一个Agent。- selector：选择器，作用于source端，然后决定数据发往哪个目标。- interceptor：拦截器，flume允许使用拦截器拦截数据。允许使用拦截器链，作用于source和sink阶段。

第三章：Flume的安装

3.1 安装和配置环境变量

3.1.1 准备软件包

将apache-flume-1.8.0-bin.tar.gz 上传到linux系统中的/root/soft/目录中

3.1.2 解压软件包

[root@qianfeng01 soft]# pwd
/root/soft
[root@qianfeng01 soft]# tar -zxvf apache-flume-1.8.0-bin.tar.gz -C /usr/local/

3.1.3 更名操作

[root@master soft]# cd /usr/local/
[root@master local]# mv apache-flume-1.8.0-bin/ flume

3.1.4 配置环境变量

[root@master local]# vi /etc/profile
........省略..........
export FLUME_HOME=/usr/local/flume
export PATH=$FLUME_HOME/bin:$PATH# 加载环境变量
[root@master apps]# source /etc/profile

3.1.5 验证环境变量

[root@master local]# flume-ng version
Flume 1.8.0
Source code repository: https://git-wip-us.apache.org/repos/asf/flume.git
Revision: 99f591994468633fc6f8701c5fc53e0214b6da4f
Compiled by denes on Fri Sep 15 14:58:00 CEST 2017
From source with checksum fbb44c8c8fb63a49be0a59e27316833d

3.2 配置文件

[root@master local]# cd flume/conf/
[root@master conf]# ll   #查看里面是否有一个flume-env.sh.template文件
[root@master conf]# cp flume-env.sh.template flume-env.sh
[root@master conf]# vi flume-env.sh
........省略..........
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk
........省略..........

第四章：Flume的部署

4.1 数据模型

- 单一数据模型
- 多数据流模型

4.1.1 单一数据模型

在单个 Agent 内由单个 Source, Channel, Sink 建立一个单一的数据流模型，如下图所示，整个数据流为 Web Server --> Source --> Channel --> Sink --> HDFS。

4.1.2 多数据流模型

1）多 Agent 串行传输数据流模型

2）多 Agent 汇聚数据流模型

3）单 Agent 多路数据流模型

4）Sinkgroups 数据流模型

4.1.3 小总结

在flume提供的数据流模型中，几个原则很重要。Source--> Channel1.单个Source组件可以和多个Channel组合建立数据流，既可以replicating 和 multiplexing。2.多个Sources可以写入单个 ChannelChannel-->Sink1.多个Sinks又可以组合成Sinkgroups从Channel中获取数据，既可以loadbalancing和failover机制。2.多个Sinks也可以从单个Channel中取数据。3.单个Sink只能从单个Channel中取数据根据上述 5 个原则，你可以设计出满足你需求的数据流模型。

4.2 配置介绍

4.2.1 定义组件名称

要定义单个代理中的流，您需要通过通道链接源和接收器。您需要列出给定代理的源，接收器和通道，然后将源和接收器指向一个通道。一个源实例可以指定多个通道，但是一个接收器实例只能指定一个通道。格式如下：

# list the sources, sinks and channels for the agent
<Agent>.sources = <Source>
<Agent>.sinks = <Sink>
<Agent>.channels = <Channel1> <Channel2># set channel for source
<Agent>.sources.<Source>.channels = <Channel1> <Channel2> ...# set channel for sink
<Agent>.sinks.<Sink>.channel = <Channel1>

案例如下：

# list the sources, sinks and channels for the agent
agent_foo.sources = avro-appserver-src-1
agent_foo.sinks = hdfs-sink-1
agent_foo.channels = mem-channel-1# set channel for source
agent_foo.sources.avro-appserver-src-1.channels = mem-channel-1# set channel for sink
agent_foo.sinks.hdfs-sink-1.channel = mem-channel-1

4.2.2 配置组件属性

# properties for sources
<Agent>.sources.<Source>.<someProperty> = <someValue># properties for channels
<Agent>.channel.<Channel>.<someProperty> = <someValue># properties for sinks
<Agent>.sources.<Sink>.<someProperty> = <someValue>

案例如下：

agent_foo.sources = avro-AppSrv-source
agent_foo.sinks = hdfs-Cluster1-sink
agent_foo.channels = mem-channel-1# set channel for sources, sinks# properties of avro-AppSrv-source
agent_foo.sources.avro-AppSrv-source.type = avro
agent_foo.sources.avro-AppSrv-source.bind = localhost
agent_foo.sources.avro-AppSrv-source.port = 10000# properties of mem-channel-1
agent_foo.channels.mem-channel-1.type = memory
agent_foo.channels.mem-channel-1.capacity = 1000
agent_foo.channels.mem-channel-1.transactionCapacity = 100# properties of hdfs-Cluster1-sink
agent_foo.sinks.hdfs-Cluster1-sink.type = hdfs
agent_foo.sinks.hdfs-Cluster1-sink.hdfs.path = hdfs://namenode/flume/webdata#...

4.3 常用的source和sink种类

参考flume官方文档

4.3.1 常用的flume sources

# Avro source：avro
# Syslog TCP source：syslogtcp
# Syslog UDP Source：syslogudp
# HTTP Source：http
# Exec source：exec
# JMS source：jms
# Thrift source：thrift
# Spooling directory source：spooldir
# Kafka source：org.apache.flume.source.kafka,KafkaSource
.....

4.3.2 常用的flume channels

# Memory Channelmemory
# JDBC Channeljdbc
# Kafka Channelorg.apache.flume.channel.kafka.KafkaChannel
# File Channelfile

4.3.3 常用的flume sinks

# HDFS Sinkhdfs
# HIVE Sinkhive
# Logger Sinklogger
# Avro Sinkavro
# Kafka Sinkorg.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink
# Hbase Sinkhbase

第五章：案例演示

5.1 案例演示：avro+memory+logger

Avro Source：监听一个指定的Avro端口，通过Avro端口可以获取到Avro client发送过来的文件，即只要应用程序通过Avro端口发送文件，source组件就可以获取到该文件中的内容,输出位置为Logger

5.1.1 编写采集方案

[root@master flume]# mkdir flumeconf
[root@master flume]# cd flumeconf
[root@master flumeconf]# vi avro-logger.conf
#定义各个组件的名字
a1.sources=avro-sour1
a1.channels=mem-chan1
a1.sinks=logger-sink1#定义sources组件的相关属性
a1.sources.avro-sour1.type=avro
a1.sources.avro-sour1.bind=master
a1.sources.avro-sour1.port=9999#定义channels组件的相关属性
a1.channels.mem-chan1.type=memory#定义sinks组件的相关属性
a1.sinks.logger-sink1.type=logger
a1.sinks.logger-sink1.maxBytesToLog=100#组件之间进行绑定
a1.sources.avro-sour1.channels=mem-chan1
a1.sinks.logger-sink1.channel=mem-chan1

5.1.2 启动Agent

[root@master flumeconf]# flume-ng agent -c ../conf -f ./avro-logger.conf -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

5.1.3 测试数据

[root@master ~]# mkdir flumedata
[root@master ~]# cd flumedata/
[root@master flumedata]#
[root@master flumedata]# date >> test.data
[root@master flumedata]# cat test.data
2019年 11月 21日 星期四 21:22:36 CST
[root@master flumedata]# ping master >> test.data
[root@master flumedata]# cat test.data
....省略....
[root@master flumedata]# flume-ng avro-client -c /usr/local/flume-1.6.0/conf/ -H qianfeng01 -p 9999 -F ./test.dat

5.2 实时采集(监听文件)：exec+memory+hdfs

Exec Source:监听一个指定的命令，获取一条命令的结果作为它的数据源
#常用的是tail -F file指令，即只要应用程序向日志（文件）里面写数据，source组件就可以获取到日志（文件）中最新的内容

memory:传输数据的Channel为Memory

hdfs 是输出目标为Hdfs

5.2.1 配置方案

[root@master  flumeconf]# vi exec-hdfs.conf
a1.sources=r1
a1.sources.r1.type=exec
a1.sources.r1.command=tail -F /usr/local/flume-1.8/flumedata/test.dataa1.sinks=k1
a1.sinks.k1.type=hdfs
a1.sinks.k1.hdfs.path=hdfs://master :8020/flume/tailout/%y-%m-%d/%H%M/
a1.sinks.k1.hdfs.filePrefix=events-
a1.sinks.k1.hdfs.round=true
a1.sinks.k1.hdfs.roundValue=10
a1.sinks.k1.hdfs.roundUnit=second
a1.sinks.k1.hdfs.rollInterval=3
a1.sinks.k1.hdfs.rollSize=20
a1.sinks.k1.hdfs.rollCount=5
a1.sinks.k1.hdfs.batchSize=1
a1.sinks.k1.hdfs.useLocalTimeStamp=true
a1.sinks.k1.hdfs.fileType=DataStreama1.channels=c1
a1.channels.c1.type=memory
a1.channels.c1.capacity=1000
a1.channels.c1.transactionCapacity=100a1.sources.r1.channels=c1
a1.sinks.k1.channel=c1

5.2.2 启动Agent

[root@master flumeconf]# flume-ng agent -c ../conf -f ./exec-hdfs.conf -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

5.2.3 测试数据

[root@master flumedata]# ping master >> test.data

5.3 实时采集(监听文件) exec+memory+logger

Exec Source:监听一个指定的命令，获取一条命令的结果作为它的数据源
#常用的是tail -F file指令，即只要应用程序向日志（文件）里面写数据，source组件就可以获取到日志（文件）中最新的内容 ,

logger为日志格式输出

5.3.1 配置方案

[root@master flumeconf]# vi exec-logger.conf
a2.sources = r1
a2.channels = c1
a2.sinks = s1a2.sources.r1.type = exec
a2.sources.r1.command = tail -F /home/flume/log.01a2.channels.c1.type=memory
a2.channels.c1.capacity=1000
a2.channels.c1.transactionCapacity=100
a2.channels.c1.keep-alive=3
a2.channels.c1.byteCapacityBufferPercentage=20
a2.channels.c1.byteCapacity=800000a2.sinks.s1.type=logger
a2.sinks.s1.maxBytesToLog=30a2.sources.r1.channels=c1
a2.sinks.s1.channel=c1

5.3.2 启动agent

[root@master flumeconf]# flume-ng agent -c ../conf -f ./exec-logger.conf -n a2 -Dflume.root.logger=INFO,console

5.3.3 测试：

[root@master ~]# echo "nice" >> /home/flume/log.01

5.4 实时采集(监听目录)：spool +file + hdfs

spool 是Source来源于目录，有文件进入目录就摄取，File Channel将它暂存到磁盘，最终目的地是HDFS
即只要某个目录不断有文件，HDFS上也会同步到所有数据。

5.4.1 配置方案

[root@master flumeconf]# vi spool-hdfs.conf
a1.sources = r1
a1.channels = c1
a1.sinks = k1a1.sources.r1.type = spooldir
a1.sources.r1.spoolDir = /home/flume/input/2020/01/a1.channels.c1.type = file
a1.channels.c1.checkpointDir = /home/flume/checkpoint
a1.channels.c1.dataDirs = /home/flume/dataa1.sinks.k1.type = hdfs
a1.sinks.k1.hdfs.path = hdfs://master:8020/flume/spooldir
a1.sinks.k1.hdfs.filePrefix =
a1.sinks.k1.hdfs.round = true
a1.sinks.k1.hdfs.roundValue = 10
a1.sinks.k1.hdfs.roundUnit = minute
a1.sinks.k1.hdfs.fileSuffix= .log
a1.sinks.k1.hdfs.rollInterval=60
a1.sinks.k1.hdfs.fileType=DataStream
a1.sinks.k1.hdfs.writeFormat=Texta1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

5.4.2 启动Agent

[root@master flumeconf]# flume-ng agent -c ../conf/ -f ./spool-hdfs.conf -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

5.4.3 测试

--1. 向/home/flume/input/2020/01/目录里添加几个文件
[root@master ~]# cd /home/flume/input/2020/01/
[root@master 01]# echo "hello world" >>a1.log
[root@master 01]# echo "no zuo no die" >>a2.log
[root@master 01]# echo "ao li gei" >>a3.sh
--2. 查看hdfs的目录内容
--3. 在查看一下home/flume/input/2020/01/目录里的内容
[root@master 01]# ll

5.6 案例演示：http+ mem+logger

http: 表示数据来源是http网络协议,一般接收的请求为get或post请求. 所有的http请求会通过插件格式的Handle转化为一个flume的Event数据.

mem:表示用内存传输通道

logger:表示输出格式为Logger格式

5.6.1 配置方案

[root@master flumeconf]# vi http-logger.conf
a1.sources = r1
a1.channels = c1
a1.sinks = s1a1.sources.r1.type=http
a1.sources.r1.bind = master
a1.sources.r1.port = 6666
a1.sources.r1.handler = org.apache.flume.source.http.JSONHandler
a1.sources.r1.handler.nickname = random propsa1.channels.c1.type=memory
a1.channels.c1.capacity=1000
a1.channels.c1.transactionCapacity=100
a1.channels.c1.keep-alive=3
a1.channels.c1.byteCapacityBufferPercentage=20
a1.channels.c1.byteCapacity=800000a1.sinks.s1.type=logger
a1.sinks.s1.maxBytesToLog=16a1.sources.r1.channels=c1
a1.sinks.s1.channel=c1

5.6.2 启动agent的服务：

[root@master ~]# flume-ng agent -c ../conf -f ./http-logger.conf -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

5.6.3 测试：

[root@master ~]# curl -X POST -d '[{"headers":{"name":"zhangsan","pwd":"123456"},"body":"this is my content"}]' http://master:6666

5.7 案例演示：Syslog tcp+mem+logger

syslog tcp: syslog广泛应用于系统日志。syslog日志消息既可以记录在本地文件中，也可以通过网络发送到接收syslog的服务器。接收syslog的服务器可以对多个设备的syslog消息进行统一的存储，或者解析其中的内容做相应的处理。本数据源指的是syslog的通过tcp来端口来传送数据

mem:通过内存选择器来处理

logger:输出目的地为logger

5.7.1 配置方案

[root@master flumeconf]# vi syslogtcp-logger.conf
a1.sources = r1
a1.channels = c1
a1.sinks = s1a1.sources.r1.type=syslogtcp
a1.sources.r1.host = master
a1.sources.r1.port = 6666a1.channels.c1.type=memory
a1.channels.c1.capacity=1000
a1.channels.c1.transactionCapacity=100
a1.channels.c1.keep-alive=3
a1.channels.c1.byteCapacityBufferPercentage=20
a1.channels.c1.byteCapacity=800000a1.sinks.s1.type=logger
a1.sinks.s1.maxBytesToLog=16a1.sources.r1.channels=c1
a1.sinks.s1.channel=c1

5.7.2 启动agent

[root@master flumeconf]# flume-ng agent -c ../conf -f ./syslogtcp-logger.conf -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

5.7.3 测试：需要先安装nc

[root@master ~]# yum -y install nmap-ncat
[root@master ~]# echo "hello world" | nc master 6666

5.8 案例演示：Syslogtcp+mem+hdfs

syslogtcp:同上

mem:表示从内存传送

hdfs:表示目的地为HDFS服务器

5.8.1 配置方案

[root@master flumeconf]# vi syslogtcp-hdfs.conf
a1.sources = r1
a1.channels = c1
a1.sinks = s1a1.sources.r1.type=syslogtcp
a1.sources.r1.host = master
a1.sources.r1.port = 6666a1.channels.c1.type=memory
a1.channels.c1.capacity=1000
a1.channels.c1.transactionCapacity=100
a1.channels.c1.keep-alive=3
a1.channels.c1.byteCapacityBufferPercentage=20
a1.channels.c1.byteCapacity=800000a1.sinks.s1.type=hdfs
a1.sinks.s1.hdfs.path=hdfs://master:8020/flume/%Y/%m/%d/%H%M
a1.sinks.s1.hdfs.filePrefix=flume-hdfs
a1.sinks.s1.hdfs.fileSuffix=.log
a1.sinks.s1.hdfs.inUseSuffix=.tmp
a1.sinks.s1.hdfs.rollInterval=60
a1.sinks.s1.hdfs.rollSize=1024
a1.sinks.s1.hdfs.rollCount=10
a1.sinks.s1.hdfs.idleTimeout=0
a1.sinks.s1.hdfs.batchSize=100
a1.sinks.s1.hdfs.fileType=DataStream
a1.sinks.s1.hdfs.writeFormat=Text
a1.sinks.s1.hdfs.round=true
a1.sinks.s1.hdfs.roundValue=1
a1.sinks.s1.hdfs.roundUnit=second
a1.sinks.s1.hdfs.useLocalTimeStamp=truea1.sources.r1.channels=c1
a1.sinks.s1.channel=c1

5.8.2 启动agent的服务：

[root@master flumeconf]# flume-ng agent -c ../conf -f ./syslogtcp-hdfs.conf -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

5.8.3 测试：

[root@master ~]# echo "hello world hello master " | nc master 6666

5.9 案例演示：Syslogtcp+file+hdfs

syslogtcp 同上

file:表示用file作为channel传送介质

hdfs:表示目的地为HDFS

5.9.1 配置方案

[root@master flumeconf]# vi syslogtcp-fh.conf
a1.sources = r1
a1.channels = c1
a1.sinks = s1a1.sources.r1.type=syslogtcp
a1.sources.r1.host = master
a1.sources.r1.port = 6666a1.channels.c1.type=file
a1.channels.c1.dataDirs=/home/flume/filechannel/data
a1.channels.c1.checkpointDir=/home/flume/filechannel/point
a1.channels.c1.transactionCapacity=10000
a1.channels.c1.checkpointInterval=30000
a1.channels.c1.capacity=1000000
a1.channels.c1.keep-alive=3a1.sinks.s1.type=hdfs
a1.sinks.s1.hdfs.path=hdfs://master:8020/flume/%Y/%m/%d/%H%M
a1.sinks.s1.hdfs.filePrefix=flume-hdfs
a1.sinks.s1.hdfs.fileSuffix=.log
a1.sinks.s1.hdfs.inUseSuffix=.tmp
a1.sinks.s1.hdfs.rollInterval=60
a1.sinks.s1.hdfs.rollSize=1024
a1.sinks.s1.hdfs.rollCount=10
a1.sinks.s1.hdfs.idleTimeout=0
a1.sinks.s1.hdfs.batchSize=100
a1.sinks.s1.hdfs.fileType=DataStream
a1.sinks.s1.hdfs.writeFormat=Text
a1.sinks.s1.hdfs.round=true
a1.sinks.s1.hdfs.roundValue=1
a1.sinks.s1.hdfs.roundUnit=second
a1.sinks.s1.hdfs.useLocalTimeStamp=truea1.sources.r1.channels=c1
a1.sinks.s1.channel=c1

5.9.2 启动agent的服务：

[root@master flumeconf]# flume-ng agent -c ../conf -f ./syslogtcp-fh.conf -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

5.9.3 测试：

[root@master ~]# echo "hello world hello master " | nc master 6666

第六章：拦截器的使用

在Flume运行过程中 ,Flume有能力在运行阶段修改/删除Event，这是通过拦截器（Interceptors）来实现的。拦截器有下面几个特点:

拦截器需要实现org.apache.flume.interceptor.Interceptor接口。
拦截器可以修改或删除事件基于开发者在选择器中选择的任何条件。
拦截器采用了责任链模式，多个拦截器可以按指定顺序拦截。
一个拦截器返回的事件列表被传递给链中的下一个拦截器。
如果一个拦截器需要删除事件，它只需要在返回的事件集中不包含要删除的事件即可。

6.1 常用拦截器：

Timestamp Interceptor :时间戳拦截器，将当前时间戳（毫秒）加入到events header中，key名字为：timestamp，值为当前时间戳。用的不是很多
Host Interceptor:主机名拦截器。将运行Flume agent的主机名或者IP地址加入到events header中，key名字为：host（也可自定义）
Static Interceptor:静态拦截器，用于在events header中加入一组静态的key和value。

6.2 案例演示：Timestamp+Syslogtcp+file+hdfs

通过时间拦截器,数据源为SyslogTcp,传送的通道模式是FileChannel,最后输出的目的地为HDFS

6.2.1 配置方案：

[root@master flumeconf]# vi ts.conf
a1.sources = r1
a1.channels = c1
a1.sinks = s1a1.sources.r1.type=syslogtcp
a1.sources.r1.host = master
a1.sources.r1.port = 6666
a1.sources.r1.interceptors=i1 i2 i3
a1.sources.r1.interceptors.i1.type=timestamp
a1.sources.r1.interceptors.i1.preserveExisting=false
a1.sources.r1.interceptors.i2.type=host
a1.sources.r1.interceptors.i2.preserveExisting=false
a1.sources.r1.interceptors.i2.useIP=true
a1.sources.r1.interceptors.i2.hostHeader=hostname
a1.sources.r1.interceptors.i3.type=static
a1.sources.r1.interceptors.i3.preserveExisting=false
a1.sources.r1.interceptors.i3.key=hn
a1.sources.r1.interceptors.i3.value=master a1.channels.c1.type=memory
a1.channels.c1.capacity=1000
a1.channels.c1.transactionCapacity=100
a1.channels.c1.keep-alive=3
a1.channels.c1.byteCapacityBufferPercentage=20
a1.channels.c1.byteCapacity=800000a1.sinks.s1.type=hdfs
a1.sinks.s1.hdfs.path=hdfs://master:8020/flume/%Y/%m/%d/%H%M
a1.sinks.s1.hdfs.filePrefix=%{hostname}
a1.sinks.s1.hdfs.fileSuffix=.log
a1.sinks.s1.hdfs.inUseSuffix=.tmp
a1.sinks.s1.hdfs.rollInterval=60
a1.sinks.s1.hdfs.rollSize=1024
a1.sinks.s1.hdfs.rollCount=10
a1.sinks.s1.hdfs.idleTimeout=0
a1.sinks.s1.hdfs.batchSize=100
a1.sinks.s1.hdfs.fileType=DataStream
a1.sinks.s1.hdfs.writeFormat=Text
a1.sinks.s1.hdfs.round=true
a1.sinks.s1.hdfs.roundValue=1
a1.sinks.s1.hdfs.roundUnit=second
a1.sinks.s1.hdfs.useLocalTimeStamp=truea1.sources.r1.channels=c1
a1.sinks.s1.channel=c1

6.2.2 启动agent的服务：

[root@master flumeconf]# flume-ng agent -c ../conf -f ./ts.conf -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

6.2.3 测试：

[root@master ~]# echo "hello world hello master " | nc master 6666

6.3 案例演示：regex+Syslogtcp+file+hdfs

拦截器为正则表达式拦截器, 数据源为Syslogtcp格式,传送通道为FileChannel,最后传送的目的地是HDFS

6.3.1 配置方案

[root@master flumeconf]# vi regex-ts.conf
a1.sources = r1
a1.channels = c1
a1.sinks = s1a1.sources.r1.type=syslogtcp
a1.sources.r1.host = master
a1.sources.r1.port = 6666
a1.sources.r1.interceptors=i1
a1.sources.r1.interceptors.i1.type=regex_filter
#不要加引号包裹正则
a1.sources.r1.interceptors.i1.regex=^[0-9].*$
a1.sources.r1.interceptors.i1.excludeEvents=falsea1.channels.c1.type=memory
a1.channels.c1.capacity=1000
a1.channels.c1.transactionCapacity=100
a1.channels.c1.keep-alive=3
a1.channels.c1.byteCapacityBufferPercentage=20
a1.channels.c1.byteCapacity=800000a1.sinks.s1.type=hdfs
a1.sinks.s1.hdfs.path=hdfs://master:8020/flume/%Y/%m/%d/%H%M
a1.sinks.s1.hdfs.filePrefix=%{hostname}
a1.sinks.s1.hdfs.fileSuffix=.log
a1.sinks.s1.hdfs.inUseSuffix=.tmp
a1.sinks.s1.hdfs.rollInterval=60
a1.sinks.s1.hdfs.rollSize=1024
a1.sinks.s1.hdfs.rollCount=10
a1.sinks.s1.hdfs.idleTimeout=0
a1.sinks.s1.hdfs.batchSize=100
a1.sinks.s1.hdfs.fileType=DataStream
a1.sinks.s1.hdfs.writeFormat=Text
a1.sinks.s1.hdfs.round=true
a1.sinks.s1.hdfs.roundValue=1
a1.sinks.s1.hdfs.roundUnit=second
a1.sinks.s1.hdfs.useLocalTimeStamp=truea1.sources.r1.channels=c1
a1.sinks.s1.channel=c1

6.3.2 启动agent的服务：

[root@master flumeconf]# flume-ng agent -c ../conf -f ./regex-ts.conf -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

6.3.3 测试：

[root@master ~]# echo "hello world hello master " | nc master 6666
[root@master ~]# echo "123123123 hello world hello master " | nc master 6666

6.4 自定义拦截器

6.4.0 需求：

为了提高Flume的扩展性,用户可以自己定义一个拦截器, 对每一组的item_type和active_time都过滤出相应的HOST和USERID

6.4.1 pom.xml

可以参考/code/pom.xml

<dependencies><!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flume/flume-ng-core --><dependency><groupId>org.apache.flume</groupId><artifactId>flume-ng-core</artifactId><version>1.8.0</version></dependency><!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.alibaba/fastjson --><dependency><groupId>com.alibaba</groupId><artifactId>fastjson</artifactId><version>1.2.48</version></dependency>
</dependencies>

6.4.2 代码

具体代码可以参考 code/MyInterceptor

/*** @Author 千锋大数据教学团队* @Company 千锋好程序员大数据* @Description  自定义拦截器:对每一组的item_type和active_time都过滤出相应的HOST和USERID*/
public class MyInterceptor implements Interceptor {@Overridepublic void initialize() {//初始化方法,写拦截器初始化时的业务}@Overridepublic void close() {//关闭方法,写拦截器关闭时的代码}/*** 解析单条event* @param event* @return*/@Overridepublic Event intercept(Event event) {//输入String inputeBody=null;//输出byte[] outputBoday=null;//解析---这里定义对单条Event处理规则try {inputeBody=new String(event.getBody(), Charsets.UTF_8);ArrayList<String> temp = new ArrayList<>();JSONObject bodyObj = JSON.parseObject(inputeBody);//1)公共字段String host = bodyObj.getString("host");String user_id = bodyObj.getString("user_id");JSONArray data = bodyObj.getJSONArray("items");//2)Json数组=>every json objfor (Object item : data) {JSONObject itemObj = JSON.parseObject(item.toString());HashMap<String, Object> fields = new HashMap<>();fields.put("host",host);fields.put("user_id",user_id);fields.put("item_type",itemObj.getString("item_type"));fields.put("active_time",itemObj.getLongValue("active_time"));temp.add(new JSONObject(fields).toJSONString());}//3)Json obj 拼接outputBoday=String.join("\n",temp).getBytes();}catch (Exception e){System.out.println("输入数据:"+inputeBody);e.printStackTrace();}event.setBody(outputBoday);return event;}/*** 解析一批event* @param events* @return*/@Overridepublic List<Event> intercept(List<Event> events) {//输出---一批EventArrayList<Event> result = new ArrayList<>();//输入---一批Eventtry{for (Event event : events) {//一条条解析Event interceptedEvent = intercept(event);byte[] interceptedEventBody = interceptedEvent.getBody();if(interceptedEventBody.length!=0){String multiEvent = new String(interceptedEventBody, Charsets.UTF_8);String[] multiEventArr = multiEvent.split("\n");for (String needEvent : multiEventArr) {SimpleEvent simpleEvent = new SimpleEvent();simpleEvent.setBody(needEvent.getBytes());result.add(simpleEvent);}}}}catch (Exception e){e.printStackTrace();}return result;}/*** 实现内部类接口*/public static class Builder implements Interceptor.Builder{@Overridepublic Interceptor build() {return new MyInterceptor();}@Overridepublic void configure(Context context) {}}}

6.4.3 打包上传

使用maven将拦截器打包,然后把此包和依赖的fastjson一起上传到flume lib目录下

6.4.4 编写方案

[root@master flumeconf]# vi mytest.conf
a1.sources = s1
a1.channels = c1
a1.sinks = r1a1.sources.s1.type = TAILDIR
a1.sources.s1.positionFile = /home/flume/taildir_position.json
a1.sources.s1.filegroups = f1
a1.sources.s1.filegroups.f1=/home/flume/data/.*log
a1.sources.s1.fileHeader = true
#使用自定义拦截器
a1.sources.s1.interceptors = i1
a1.sources.s1.interceptors.i1.type = com.flume.interceptor.MyInterceptor$Buildera1.channels.c1.type = file
a1.channels.c1.dataDirs = /home/flume/filechannle/dataDirs
a1.channels.c1.checkpointDir = /home/flume/filechannle/checkpointDir
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100a1.sinks.r1.type = hdfs
a1.sinks.r1.hdfs.path = hdfs://master:8020/flume/spooldir
a1.sinks.r1.hdfs.filePrefix =
a1.sinks.r1.hdfs.round = true
a1.sinks.r1.hdfs.roundValue = 10
a1.sinks.r1.hdfs.roundUnit = minute
a1.sinks.r1.hdfs.fileSuffix= .log
a1.sinks.r1.hdfs.rollInterval=60
a1.sinks.r1.hdfs.fileType=DataStream
a1.sinks.r1.hdfs.writeFormat=Texta1.sources.s1.channels = c1
a1.sinks.r1.channel = c1

6.4.5 启动agent

[root@master flumeconf]# flume-ng agent -c ../conf/ -f ./mytest.conf -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

6.4.6 测试：

[root@master ~]# vi my.sh
#!/bin/bash
log='{
"host":"www.baidu.com",
"user_id":"13755569427",
"items":[{"item_type":"eat","active_time":156234},{"item_type":"car","active_time":156233}]
}'
echo $log>> /home/flume/data/test.log[root@master ~]# bash my.sh

第七章：选择器的使用

7.1 说明

Flume中的Channel选择器作用于source阶段 ,是决定Source接受的特定事件写入到哪个Channel的组件，他们告诉Channel处理器，然后由其将事件写入到Channel。

Agent中各个组件的交互
由于Flume不是两阶段提交，事件被写入到一个Channel，然后事件在写入下一个Channel之前提交，如果写入一个Channel出现异常，那么之前已经写入到其他Channel的相同事件不能被回滚。当这样的异常发生时，Channel处理器抛出ChannelException异常，事务失败，如果Source试图再次写入相同的事件（大多数情况下，会再次写入，只有Syslog，Exec等Source不能重试，因为没有办法生成相同的数据），重复的事件将写入到Channel中，而先前的提交是成功的，这样在Flume中就发生了重复。

Channel选择器的配置是通过Channel处理器完成的，Channel选择器可以指定一组Channel是必须的，另一组的可选的。

Flume分类两种选择器，如果Source配置中没有指定选择器，那么会自动使用复制Channel选择器.

replicating:该选择器复制每个事件到通过Source的Channels参数指定的所有Channel中。
multiplexing:是一种专门用于动态路由事件的Channel选择器，通过选择事件应该写入到哪个Channel，基于一个特定的事件头的值进行路由

7.2 案例演示：replicating selector

7.2.1 配置方案

[root@master flumeconf]# vi rep.conf
a1.sources = r1
a1.channels = c1 c2
a1.sinks = s1 s2a1.sources.r1.type=syslogtcp
a1.sources.r1.host = master
a1.sources.r1.port = 6666
a1.sources.r1.selector.type=replicatinga1.channels.c1.type=memory
a1.channels.c1.capacity=1000
a1.channels.c1.transactionCapacity=100
a1.channels.c1.keep-alive=3
a1.channels.c1.byteCapacityBufferPercentage=20
a1.channels.c1.byteCapacity=800000a1.channels.c2.type=memory
a1.channels.c2.capacity=1000
a1.channels.c2.transactionCapacity=100a1.sinks.s1.type=hdfs
a1.sinks.s1.hdfs.path=hdfs://master:8020/flume/%Y/%m/%d/rep
a1.sinks.s1.hdfs.filePrefix=s1sink
a1.sinks.s1.hdfs.fileSuffix=.log
a1.sinks.s1.hdfs.inUseSuffix=.tmp
a1.sinks.s1.hdfs.rollInterval=60
a1.sinks.s1.hdfs.rollSize=1024
a1.sinks.s1.hdfs.rollCount=10
a1.sinks.s1.hdfs.idleTimeout=0
a1.sinks.s1.hdfs.batchSize=100
a1.sinks.s1.hdfs.fileType=DataStream
a1.sinks.s1.hdfs.writeFormat=Text
a1.sinks.s1.hdfs.round=true
a1.sinks.s1.hdfs.roundValue=1
a1.sinks.s1.hdfs.roundUnit=second
a1.sinks.s1.hdfs.useLocalTimeStamp=truea1.sinks.s2.type=hdfs
a1.sinks.s2.hdfs.path=hdfs://master:8020/flume/%Y/%m/%d/rep
a1.sinks.s2.hdfs.filePrefix=s2sink
a1.sinks.s2.hdfs.fileSuffix=.log
a1.sinks.s2.hdfs.inUseSuffix=.tmp
a1.sinks.s2.hdfs.rollInterval=60
a1.sinks.s2.hdfs.rollSize=1024
a1.sinks.s2.hdfs.rollCount=10
a1.sinks.s2.hdfs.idleTimeout=0
a1.sinks.s2.hdfs.batchSize=100
a1.sinks.s2.hdfs.fileType=DataStream
a1.sinks.s2.hdfs.writeFormat=Text
a1.sinks.s2.hdfs.round=true
a1.sinks.s2.hdfs.roundValue=1
a1.sinks.s2.hdfs.roundUnit=second
a1.sinks.s2.hdfs.useLocalTimeStamp=truea1.sources.r1.channels=c1 c2
a1.sinks.s1.channel=c1
a1.sinks.s2.channel=c2

7.2.2 启动agent的服务：

[root@master flumeconf]# flume-ng agent -c ../conf -f ./rep.conf -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

7.2.3 测试：

[root@master ~]# echo "hello world hello master " | nc master 6666

7.3 案例演示：Multiplexing selector

7.3.1 配置方案

[root@master flumeconf]# vi mul.conf
a1.sources = r1
a1.channels = c1 c2
a1.sinks = s1 s2a1.sources.r1.type=http
a1.sources.r1.bind = master
a1.sources.r1.port = 6666
a1.sources.r1.selector.type=multiplexing
a1.sources.r1.selector.header = state
a1.sources.r1.selector.mapping.USER = c1
a1.sources.r1.selector.mapping.ORDER = c2
a1.sources.r1.selector.default = c1a1.channels.c1.type=memory
a1.channels.c1.capacity=1000
a1.channels.c1.transactionCapacity=100
a1.channels.c1.keep-alive=3
a1.channels.c1.byteCapacityBufferPercentage=20
a1.channels.c1.byteCapacity=800000a1.channels.c2.type=memory
a1.channels.c2.capacity=1000
a1.channels.c2.transactionCapacity=100a1.sinks.s1.type=hdfs
a1.sinks.s1.hdfs.path=hdfs://master:8020/flume/%Y/%m/%d/mul
a1.sinks.s1.hdfs.filePrefix=s1sink
a1.sinks.s1.hdfs.fileSuffix=.log
a1.sinks.s1.hdfs.inUseSuffix=.tmp
a1.sinks.s1.hdfs.rollInterval=60
a1.sinks.s1.hdfs.rollSize=1024
a1.sinks.s1.hdfs.rollCount=10
a1.sinks.s1.hdfs.idleTimeout=0
a1.sinks.s1.hdfs.batchSize=100
a1.sinks.s1.hdfs.fileType=DataStream
a1.sinks.s1.hdfs.writeFormat=Text
a1.sinks.s1.hdfs.round=true
a1.sinks.s1.hdfs.roundValue=1
a1.sinks.s1.hdfs.roundUnit=second
a1.sinks.s1.hdfs.useLocalTimeStamp=truea1.sinks.s2.type=hdfs
a1.sinks.s2.hdfs.path=hdfs://master:8020/flume/%Y/%m/%d/mul
a1.sinks.s2.hdfs.filePrefix=s2sink
a1.sinks.s2.hdfs.fileSuffix=.log
a1.sinks.s2.hdfs.inUseSuffix=.tmp
a1.sinks.s2.hdfs.rollInterval=60
a1.sinks.s2.hdfs.rollSize=1024
a1.sinks.s2.hdfs.rollCount=10
a1.sinks.s2.hdfs.idleTimeout=0
a1.sinks.s2.hdfs.batchSize=100
a1.sinks.s2.hdfs.fileType=DataStream
a1.sinks.s2.hdfs.writeFormat=Text
a1.sinks.s2.hdfs.round=true
a1.sinks.s2.hdfs.roundValue=1
a1.sinks.s2.hdfs.roundUnit=second
a1.sinks.s2.hdfs.useLocalTimeStamp=truea1.sources.r1.channels=c1 c2
a1.sinks.s1.channel=c1
a1.sinks.s2.channel=c2

7.3.2 启动agent的服务：

[root@master flumeconf]# flume-ng agent -c ../conf -f ./mul.conf -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

7.3.3 测试：

[root@master ~]# curl -X POST -d '[{"headers":{"state":"ORDER"},"body":"this my multiplex to c2"}]' http://master:6666
[root@master ~]# curl -X POST -d '[{"headers":{"state":"ORDER"},"body":"this is my content"}]' http://master:6666

=0
a1.sinks.s1.hdfs.batchSize=100
a1.sinks.s1.hdfs.fileType=DataStream
a1.sinks.s1.hdfs.writeFormat=Text
a1.sinks.s1.hdfs.round=true
a1.sinks.s1.hdfs.roundValue=1
a1.sinks.s1.hdfs.roundUnit=second
a1.sinks.s1.hdfs.useLocalTimeStamp=true

a1.sinks.s2.type=hdfs
a1.sinks.s2.hdfs.path=hdfs://master:8020/flume/%Y/%m/%d/mul
a1.sinks.s2.hdfs.filePrefix=s2sink
a1.sinks.s2.hdfs.fileSuffix=.log
a1.sinks.s2.hdfs.inUseSuffix=.tmp
a1.sinks.s2.hdfs.rollInterval=60
a1.sinks.s2.hdfs.rollSize=1024
a1.sinks.s2.hdfs.rollCount=10
a1.sinks.s2.hdfs.idleTimeout=0
a1.sinks.s2.hdfs.batchSize=100
a1.sinks.s2.hdfs.fileType=DataStream
a1.sinks.s2.hdfs.writeFormat=Text
a1.sinks.s2.hdfs.round=true
a1.sinks.s2.hdfs.roundValue=1
a1.sinks.s2.hdfs.roundUnit=second
a1.sinks.s2.hdfs.useLocalTimeStamp=true

a1.sources.r1.channels=c1 c2
a1.sinks.s1.channel=c1
a1.sinks.s2.channel=c2


### 7.3.2 启动agent的服务：```shell
[root@master flumeconf]# flume-ng agent -c ../conf -f ./mul.conf -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console