文章目录
- 一、上传压缩包
- 二、解压压缩包
- 三、监控本地文件（file to kafka）
- 3.1 编写配置文件
- 3.2 自定义拦截器
- 3.2.1 开发拦截器jar包
- （1）创建maven项目
- （2）开发拦截器类
- （3）开发pom文件
- （4）打成jar包上传到Flume
- 3.2.3 修改配置文件
- 3.3 创建Kafka Topic
- 3.4 启动Flume
- 3.5 停止Flume
- 四、监控Kafka（kafka to hdfs）
- 3.0 将lib文件夹下的guava-11.0.2.jar删除以兼容Hadoop 3.1.3
- 3.1 自定义拦截器
- 3.2 编写配置文件
- 3.3 启动Flume
- 3.4 停止Flume
- 五、监控 ip+port（TODO）
一、上传压缩包
官网：https://flume.apache.org/
二、解压压缩包
[mall@mall software]$ tar -zxf /opt/software/apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz -C /opt/module/三、监控本地文件（file to kafka）
Flume是用java写的，所以需要确保JDK环境可用
需求描述：监控目录下多个文件写入Kafka
TAILDIR SOURCE：本质是tail -F [file]命令，只能监控文件的新增和修改，不能处理历史文件。
3.1 编写配置文件
[mall@mall ~]$ cd /opt/module/apache-flume-1.9.0-bin/[mall@mall apache-flume-1.9.0-bin]$ mkdir job[mall@mall apache-flume-1.9.0-bin]$ cd job/[mall@mall job]$ vim file_to_kafka.conf内容：
# 0、配置agent：给source channel sink组件命名a1.sources = r1a1.channels = c1# 1、配置source组件a1.sources.r1.type = TAILDIRa1.sources.r1.filegroups = f1a1.sources.r1.filegroups.f1 = /opt/module/applog/app.*# 断点续传标记信息存储位置a1.sources.r1.positionFile = /opt/module/apache-flume-1.9.0-bin/taildir_position.json# 2、配置channel组件：event临时缓冲区a1.channels.c1.type = org.apache.flume.channel.kafka.KafkaChannela1.channels.c1.kafka.bootstrap.servers = hadoop102:9092,hadoop103:9092,hadoop104:9092a1.channels.c1.kafka.topic = topic_mall_applog# 按照字符串类型传到kafka去a1.channels.c1.parseAsFlumeEvent = false# 3、配置source、channel、sink之间的连接关系a1.sources.r1.channels = c13.2 自定义拦截器
作用：拦截events，经拦截器处理，输出处理后的events。
开发：创建maven项目，打成jar包形式上传到flume所在机器
3.2.1 开发拦截器jar包
（1）创建maven项目
（2）开发拦截器类
package com.songshuang.flume.interceptor;import com.alibaba.fastjson.JSONException;import com.alibaba.fastjson.JSONObject;import org.apache.flume.Context;import org.apache.flume.Event;import org.apache.flume.interceptor.Interceptor;import java.nio.charset.StandardCharsets;import java.util.Iterator;import java.util.List;/** * @date 2023/11/21 20:40 * 功能：剔除掉非json格式数据 * * 1、实现接口 * 2、实现抽象方法 * 3、建造者模式：静态内部类 */public class ETLInterceptor implements Interceptor {public void initialize() {}// 将log中event为非json格式数据置为nullpublic Event intercept(Event event) {byte[] body = event.getBody();// byte数组转为字符串String log = new String(body, StandardCharsets.UTF_8);boolean flag = false;// 判断log是否是json格式try {JSONObject jsonObject = JSONObject.parseObject(log);flag = true;} catch (JSONException e) {}return flag ? event : null;}// 将log中event为null的删掉public List<Event> intercept(List<Event> events) {// 遍历eventsIterator<Event> iterator = events.iterator();while (iterator.hasNext()) {Event event = iterator.next();if (intercept(event) == null) {iterator.remove();}}return events;}public void close() {}// 建造者模式public static class Builder implements Interceptor.Builder {@Overridepublic Interceptor build() {return new ETLInterceptor();}@Overridepublic void configure(Context context) {}}}（3）开发pom文件
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"><modelVersion>4.0.0</modelVersion><groupId>com.songshuang</groupId><artifactId>flume_interceptor</artifactId><version>1.0-SNAPSHOT</version><dependencies><dependency><groupId>org.apache.flume</groupId><artifactId>flume-ng-core</artifactId><version>1.9.0</version><scope>provided</scope></dependency><dependency><groupId>com.alibaba</groupId><artifactId>fastjson</artifactId><version>1.2.62</version></dependency></dependencies><build><plugins><plugin><artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId><version>2.3.2</version><configuration><source>1.8</source><target>1.8</target></configuration></plugin><plugin><artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId><configuration><descriptorRefs><descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef></descriptorRefs></configuration><executions><execution><id>make-assembly</id><phase>package</phase><goals><goal>single</goal></goals></execution></executions></plugin></plugins></build></project>（4）打成jar包上传到Flume
上传到 /opt/module/apache-flume-1.9.0-bin/lib 目录下
3.2.3 修改配置文件
[mall@mall job]$ vim file_to_kafka.conf新增内容：
# 自定义拦截器a1.sources.r1.interceptors = i1# 指定自定义拦截器的建造者类名（入口）a1.sources.r1.interceptors.i1.type = com.songshuang.flume.interceptor.ETLInterceptor$Builder3.3 创建Kafka Topic
为什么要手动创建topic：flume自动创建的topic默认1个分区，每个分区1个副本。手动创建可以指定分区和副本数，可以有效利用Kafka集群资源。
–bootstrap-server参数作用：连接Kafka集群
[hadoop@hadoop102 kafka_2.11-2.4.1]$ bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092,hadoop103:9092,hadoop104:9092 --create --replication-factor 2 --partitions 3 --topic topic_mall_applog3.4 启动Flume
注意：放开Kafka集群所在机器9092端口，对Flume所在机器放开。
原因：Flume需要向Kafka集群写入数据，所以需要具有访问Kafka集群端口的权限。
– conf参数：配置文件存储所在目录
– name参数：agent名称，每个Flume配置文件就是一个agent。
– conf-file参数：flume本次启动读取的配置文件
nohup配合&：后台运行
&>/dev/null：将标准输出重定向到 /dev/null ，即丢弃所有输出
2>/dev/null：将标准错误输出重定向到 /dev/null ，即丢弃所有错误输出
[mall@mall ~]$ cd /opt/module/apache-flume-1.9.0-bin/[mall@mall apache-flume-1.9.0-bin]$ nohup bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a1 --conf-file job/file_to_kafka.conf &>/dev/null 2>/dev/null &3.5 停止Flume
[mall@mall apache-flume-1.9.0-bin]$ ps -ef | grep file_to_kafka.conf[mall@mall apache-flume-1.9.0-bin]$ kill 11001四、监控Kafka（kafka to hdfs）
需求描述：监控Kafka，将数据写入HDFS
如果想要从头消费需要设置kafka.consumer.auto.offset.reset = earliest，默认从最新offset开始
注意：需要在HDFS所在机器部署FLume，需要调用HADOOP相关jar包。
3.0 将lib文件夹下的guava-11.0.2.jar删除以兼容Hadoop 3.1.3
否则Flume向HDFS写数据时会失败！
[hadoop@hadoop104 ~]$ rm /opt/module/apache-flume-1.9.0-bin/lib/guava-11.0.2.jar3.1 自定义拦截器
作用：按照kafka消息中的时间字段，决定消息存储到hdfs的哪个文件中。
代码：
package com.songshuang.flume.interceptor;import com.alibaba.fastjson.JSONObject;import org.apache.flume.Context;import org.apache.flume.Event;import org.apache.flume.interceptor.Interceptor;import java.nio.charset.StandardCharsets;import java.util.List;import java.util.Map;/** * @date 2023/11/22 16:52 * 作用：获取kafka中时间戳字段，放入event头中，flume写入hdfs时，从头部获取时间，作为该event放入hdfs的文件夹名称 */public class TimestampInterceptor implements Interceptor {@Overridepublic void initialize() {}// 获取kafka时间戳字段，放入event的header@Overridepublic Event intercept(Event event) {byte[] body = event.getBody();String log = new String(body, StandardCharsets.UTF_8);JSONObject jsonObject = JSONObject.parseObject(log);String ts = jsonObject.getString("ts");Map<String, String> headers = event.getHeaders();headers.put("timestamp",ts); // event是引用变量类型，存储的是地址，header变了，自然event所对应地址上的值就变了return event;}@Overridepublic List<Event> intercept(List<Event> events) {for (Event event : events) {intercept(event);}return events;}@Overridepublic void close() {}// 建造者模式public static class Builder implements Interceptor.Builder {@Overridepublic Interceptor build() {return new TimestampInterceptor();}@Overridepublic void configure(Context context) {}}}3.2 编写配置文件
[hadoop@hadoop104 job]$ vim kafka_to_hdfs.conf内容：
a1.sources.r1.kafka.consumer.group.id：消费者组名。
a1.channels.c1.type：file类型channel，缓冲数据放在磁盘中，而不是内存中。
a1.channels.c1.dataDirs：file channel缓冲内容落盘地址。
a1.channels.c1.checkpointDir：检查点存放位置，用于断点续传。
a1.sinks.k1.hdfs.fileType：指定文件的格式。包括：SequenceFile、DataStream、CompressedStream，当使用DataStream时候，文件不会被压缩，不需要设置hdfs.codeC;当使用CompressedStream时候，必须设置一个正确的hdfs.codeC值；
a1.sinks.k1.hdfs.codeC：压缩编码。
a1.sinks.k1.hdfs.rollInterval：表示每隔多少秒，Flume就会将内部的缓冲区数据写入HDFS。默认值是30s。本质是rename .tmp文件。
a1.sinks.k1.hdfs.rollSize：表示当Flume的内部缓冲区达到指定字节数时，就会触发写入操作。单位是bytes。默认值是1024byte。
a1.sinks.k1.hdfs.rollCount：表示不论内部缓冲区的大小或时间，当写入的文件数量达到指定数量时，就会触发滚动操作。默认值是10。rollCount设为0表示关闭指定数量触发滚动的机制,是为了防止又出现文件数大小特别小且数量多的小文件情况；也就是不根据event（Kafka中的每条json消息）数量来滚动文件。
# Name the components on this agenta1.sources = r1a1.sinks = k1a1.channels = c1# 配置sourcea1.sources.r1.type = org.apache.flume.source.kafka.KafkaSourcea1.sources.r1.kafka.bootstrap.servers = hadoop102:9092,hadoop103:9092,hadoop104:9092a1.sources.r1.kafka.topics = topic_mall_apploga1.sources.r1.kafka.consumer.group.id = consumer_group_flume# 指定consumer从哪个offset开始消费，默认latest# a1.sources.r1.kafka.consumer.auto.offset.reset = earliest# 自定义拦截器a1.sources.r1.interceptors = i1a1.sources.r1.interceptors.i1.type = com.songshuang.flume.interceptor.TimestampInterceptor$Builder# 配置sinka1.sinks.k1.type = hdfsa1.sinks.k1.hdfs.path = /warehouse/applog/gmall/tracking_log/%Y-%m-%da1.sinks.k1.hdfs.fileType = CompressedStreama1.sinks.k1.hdfs.codeC = gzip# 文件滚动策略a1.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 20a1.sinks.k1.hdfs.rollSize = 134217728a1.sinks.k1.hdfs.rollCount = 0# 配置channela1.channels.c1.type = filea1.channels.c1.dataDirs = /opt/module/apache-flume-1.9.0-bin/data/kafka_to_hdfsa1.channels.c1.checkpointDir = /opt/module/apache-flume-1.9.0-bin/checkpoint/kafka_to_hdfs# Bind the source and sink to the channela1.sources.r1.channels = c1a1.sinks.k1.channel = c13.3 启动Flume
注意1：需要放开kafka端口，即9092端口，Flume要读Kafka。
[hadoop@hadoop104 job]$ cd /opt/module/apache-flume-1.9.0-bin/[hadoop@hadoop104 apache-flume-1.9.0-bin]$ nohup bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a1 --conf-file job/kafka_to_hdfs.conf &>/dev/null 2>/dev/null &3.4 停止Flume
[hadoop@hadoop104 job]$ ps -ef | grep kafka_to_hdfs.conf[hadoop@hadoop104 job]$ kill 21664