Hdoop学习笔记（HDP）-Part.20 安装Flume

2023-12-03 08:44
文章标签 安装 学习 笔记 flume hdp hdoop part.20

本文主要是介绍Hdoop学习笔记（HDP）-Part.20 安装Flume，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

目录
Part.01 关于HDP
Part.02 核心组件原理
Part.03 资源规划
Part.04 基础环境配置
Part.05 Yum源配置
Part.06 安装OracleJDK
Part.07 安装MySQL
Part.08 部署Ambari集群
Part.09 安装OpenLDAP
Part.10 创建集群
Part.11 安装Kerberos
Part.12 安装HDFS
Part.13 安装Ranger
Part.14 安装YARN+MR
Part.15 安装HIVE
Part.16 安装HBase
Part.17 安装Spark2
Part.18 安装Flink
Part.19 安装Kafka
Part.20 安装Flume

二十、安装Flume

1.配置Ambari的flume资源

(1)下载ambari-flume-service服务

在外网服务器上，下载ambari-flume-service服务

git clone https://github.com/maikoulin/ambari-flume-service.git

下载flume的tar包，下载链接为
https://archive.apache.org/dist/flume/1.9.0/apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz
将apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz放到ambari-flume-service目录下

mkdir /root/ambari-flume-service/buildrpm/rpmbuild/SOURCES
cp /root/apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz /root/ambari-flume-service/buildrpm/rpmbuild/SOURCES

执行编译生成rpm包，需要安装rpm-build命令，需要进入到shell脚本目录下执行

yum install -y rpm-build
cd /root/ambari-flume-service/buildrpm/
sh buildrpm.sh

将/root/ambari-flume-service/目录下的FLUME文件夹复制到hdp01的/var/lib/ambari-server/resources/stacks/HDP/3.1/services/目录下
重启ambari-server

ambari-server restart

此时可在ambari界面中看到flume服务
在这里插入图片描述

(2)创建flume本地yum源

在外网服务器上，将之前生成的rpm包（/root/ambari-flume-service/buildrpm/rpmbuild/RPMS/noarch/flume-1.9.0-1.el7.noarch.rpm）拷贝至hdp01的/opt下
创建flume的本地yum源

mkdir /var/www/html/flume
cp /opt/flume-1.9.0-1.el7.noarch.rpm /var/www/html/flume/
createrepo /var/www/html/flume/

配置所有节点的flume yum源

ansible all -m yum_repository -a 'name="flume" description="flume" baseurl="http://hdp01.hdp.com/flume" enabled=yes gpgcheck=no'

查看/etc/yum.repos.d/flume.repo文件

[flume]
baseurl = http://hdp01.hdp.com/flume
enabled = 1
gpgcheck = 0
name = flume

更新所有节点的yum配置

ansible all -m shell -a 'yum clean all'
ansible all -m shell -a 'yum makecache fast'

2.安装

添加flume服务
在这里插入图片描述
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在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
需要重启HDFS、YARN等相关服务
默认安装在current下，建议将其移动至3.1.5.0-152下，并在软链接到current下

cp -r /usr/hdp/current/flume-server/ /usr/hdp/3.1.5.0-152/
rm -rf /usr/hdp/current/flume-server/
ln -s /usr/hdp/3.1.5.0-152/flume-server/ /usr/hdp/current/

3.Agent配置

(1)Sources

**Exec Source：**用于文件监控,可以实时监控文件中的新增内容，类似于tail -F的效果
**NetCat TCP/UDP Source：**采集指定端口的数据,可以读取流经端口的每一行数据
**Spooling Directory Source：**采集文件夹中新增的文件
**Kafaka Source：**从Kafaka消息队列中采集数据

(2)Channels

**File Channel：**使用文件来作为数据的存储介质。优点是数据不会丢失，缺点是相对内存效率有的慢
**Memory Channel：**使用内存作为数据的存储接受，优点效率高，缺点会丢失数据，会存在内存不足的情况
**Spillable Memory Channel：**使用内存和文件作为存储介质，即内存足够把数据存内存中,不足的时候再写入到文件中

(3)Sinks

**Logger Sink：**将数据作为日志处理，可以将其选择打印到控制台或写到文件中
**HDFS Sink：**将数据传输到HDFS中,主要针对离线计算场景
**Kafka Sink：**将数据传输到Kafka消息队列中,主要针对实时计算场景

4.实验1：netcat收集并写入本地文件

以netcat为监测源，将输入内容写入到本地文件中
在这里插入图片描述
配置文件如下：

# 配置一个agent，agent的名称可以自定义（如a1）
# 指定agent的sources（如s1）、sinks（如k1）、channels（如c1）
a1.sources = s1
a1.channels=  c1
a1.sinks = k1# source定义
a1.sources.s1.type = netcat
a1.sources.s1.bind = 0.0.0.0
a1.sources.s1.port = 5556# sink定义
a1.sinks.k1.type=file_roll
a1.sinks.k1.sink.directory=/data01/flume_data
a1.sinks.k1.sink.rollInterval=30# channel定义
a1.channels.c1.type = memory# 关系绑定
a1.sources.s1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

输出的file_roll位置/data01/flume_data为目录，并非文件，并且需要手工创建

mkdir /data01/flume_data
chown flume:hadoop /data01/flume_data/

在hdp01上以netcat客户端连接hdp03.hdp.com:5556，并发送信息
nc hdp03.hdp.com 5556
在这里插入图片描述
在hdp03上查看结果文件
在这里插入图片描述

5.实验2：监控本地文件并写入到HDFS中

以本地日志文件为监测源，将输入内容写入到HDFS中
在这里插入图片描述
配置文件如下：

a2.sources = s1
a2.channels=  c1
a2.sinks = k1# source定义
a2.sources.s1.type = exec
a2.sources.s1.command = tail -f /var/log/messages
a2.sources.s1.shell = /bin/sh -c# sink定义
a2.sinks.k1.type = hdfs
a2.sinks.k1.hdfs.kerberosPrincipal = tenant1@HDP315.COM
a2.sinks.k1.hdfs.kerberosKeytab = /root/keytab/tenant1.keytab
a2.sinks.k1.hdfs.path = hdfs://hdp315/testhdfs/tenant1/pt_time=%Y%m%d%H%M
a2.sinks.k1.hdfs.useLocalTimeStamp = true
a2.sinks.k1.hdfs.fileType = DataStream
a2.sinks.k1.hdfs.writeFormat = Text
a2.sinks.k1.hdfs.filePrefix = flume-%Y%m%d%H%M
a2.sinks.k1.hdfs.round = true
a2.sinks.k1.hdfs.roundUnit = minute
a2.sinks.k1.hdfs.roundValue = 1
a2.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 10# channel定义
a2.channels.c1.type = memory# 关系绑定
a2.sources.s1.channels = c1
a2.sinks.k1.channel = c1

sink中参数说明：
filePrefix：文件前缀，会在hdfs上生成的文件前面加上这个前缀，属于可选项
writeFormat：默认为Writable，建议改为Text，如果后期想使用hive或者impala操作这份数据的话，必须在生成数据之前设置为Text，Text表示是普通文本数据
fileType：默认为SequenceFile，还支持DataStream和CompressedStream；DataStream不会对输出数据进行压缩，CompressedStream会对输出数据进行压缩
rollInterval：默认值为30，单位是秒，表示hdfs多长时间切分一个文件，因为这个采集程序是一直运行的，只要有新数据，就会被采集到hdfs上面，hdfs默认30秒钟切分出来一个文件，如果设置为0表示不按时间切文件
rollSize：默认为1024，单位是字节，最终hdfs上切出来的文件大小都是1024字节，如果设置为0表示不按大小切文件
rollCount：默认为10，表示每隔10条数据切出来一个文件，如果设置为0表示不按数据条数切文件

这篇关于Hdoop学习笔记（HDP）-Part.20 安装Flume的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/448824。

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