flume+hadoop日志收集集群搭建

一、系统环境描述

VMware
ubuntu16.04 64位 ip：172.16.29.10 应用程序服务器
ubuntu16.04 64位 ip：172.16.29.11 hadoop集群 namenode节点
ubuntu16.04 64位 ip：172.16.29.12 hadoop集群 datanode节点
ubuntu16.04 64位 ip：172.16.29.13 hadoop集群 datanode节点
flume 1.8.0
hadoop 2.8.1
jdk 9.0.4

二、架构

此博文是在虚拟机里实现最小架构，实际可按需求在此基础上进行扩展

三、hadoop分布式集群搭建

请参见上篇博文：hadoop搭建全分布式集群-虚拟机

四、应用服务器flume配置

jdk安装配置略
下载flume，解压，重命名，放至/usr/local/下

> wget http://mirrors.hust.edu.cn/apache/flume/1.8.0/apache-flume-1.8.0-src.tar.gz
> tar -zxvf apache-flume-1.8.0-src.tar.gz
> mv apache-flume-1.8.0 flume

在/usr/local/flume/conf下，创建配置文件example.conf：

> cd /usr/local/flume/conf
> touch example.conf

配置文件内容为：

# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1
# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = exec
a1.sources.r1.command =
tail -f /data/log/test.log
# Describe the sink
#a1.sinks.k1.type = logger
# 使用此项配置，会直接将数据打印到终端
a1.sinks.k1.type = avro
a1.sinks.k1.hostname = 172.16.29.11
a1.sinks.k1.port = 4444
# Use a channel which buffers events in memory
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100
# Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

打开/etc/profile，配置环境变量：

> vi /etc/profile

在文件尾部追加如下内容：

...
#flume
export FLUME_HOME=/usr/local/flume
export PATH=$PATH:$FLUME_HOME/bin

记得source一下：

> source /etc/profile

五、hadoop集群namenode节点flume配置

此步与第四步一样，只是配置文件内容不同：

# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1
# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = avro
a1.sources.r1.bind = 172.16.29.11
a1.sources.r1.port = 4444
# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = hdfs
a1.sinks.k1.hdfs.path = hdfs://172.16.29.11:9000/user/zhangsan
# hdfs的一个目录
a1.sinks.k1.hdfs.writeFormat = Text
a1.sinks.k1.hdfs.fileType = DataStream
a1.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 20
a1.sinks.k1.hdfs.rollSize = 0
a1.sinks.k1.hdfs.rollCount = 0
a1.sinks.k1.hdfs.filePrefix = %Y-%m-%d-%H-%M-%S
a1.sinks.k1.hdfs.useLocalTimeStamp = true
# Use a channel which buffers events in memory
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100
# Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

注意：a1.sinks.k1.hdfs.path，写的是你hdfs创建的目录,如下图
http://172.16.29.11:8000/

六、测试

分别启动namenode节点、应用服务器的flume：
进入/usr/local/flume下,执行以下命令：

> flume-ng agent -c /usr/local/flume/conf -f /usr/local/flume/conf/example.conf -Dflume.root.logger=INFO,console -n a1

在应用服务器启动应用服务，配置日志写入/data/log/test.log；或手动在此文件下追加保存内容。
查看http://172.16.29.11:50070/explorer.html#/user/zhangsan,如下图：

结束！

七、附flume配置项说明

# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1
# Describe/configure the source
## exec表示flume回去调用给的命令，然后从给的命令的结果中去拿数据
a1.sources.r1.type = exec
## 使用tail这个命令来读数据
a1.sources.r1.command = tail -F /home/tuzq/software/flumedata/test.log
a1.sources.r1.channels = c1
# Describe the sink
## 表示下沉到hdfs，类型决定了下面的参数
a1.sinks.k1.type = hdfs
## sinks.k1只能连接一个channel，source可以配置多个
a1.sinks.k1.channel = c1
## 下面的配置告诉用hdfs去写文件的时候写到什么位置，下面的表示不是写死的，而是可以动态的变化的。表示输出的目录名称是可变的
a1.sinks.k1.hdfs.path = /flume/tailout/%y-%m-%d/%H%M/
##表示最后的文件的前缀
a1.sinks.k1.hdfs.filePrefix = events-
## 表示到了需要触发的时间时，是否要更新文件夹，true:表示要
a1.sinks.k1.hdfs.round = true
## 表示每隔1分钟改变一次
a1.sinks.k1.hdfs.roundValue = 1
## 切换文件的时候的时间单位是分钟
a1.sinks.k1.hdfs.roundUnit = minute
## 表示只要过了3秒钟，就切换生成一个新的文件
a1.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 3
## 如果记录的文件大于20字节时切换一次
a1.sinks.k1.hdfs.rollSize = 20
## 当写了5个事件时触发
a1.sinks.k1.hdfs.rollCount = 5
## 收到了多少条消息往dfs中追加内容
a1.sinks.k1.hdfs.batchSize = 10
## 使用本地时间戳
a1.sinks.k1.hdfs.useLocalTimeStamp = true
#生成的文件类型，默认是Sequencefile，可用DataStream：为普通文本
a1.sinks.k1.hdfs.fileType = DataStream
# Use a channel which buffers events in memory
##使用内存的方式
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100
# Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

参考博文：
http://blog.csdn.net/tototuzuoquan/article/details/73196122
https://www.cnblogs.com/itdyb/p/6270893.html
https://www.cnblogs.com/itdyb/p/6266789.html

最后

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