本文主要是介绍二百一十五、Flume——Flume拓扑结构之复制和多路复用的开发案例（亲测，附截图），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！
一、目的
对于Flume的复制和多路复用拓扑结构，进行一个小的开发测试
二、复制和多路复用拓扑结构
（一）结构含义
Flume 支持将事件流向一个或者多个目的地。
（二）结构特征
这种模式可以将相同数据复制到多个channel 中，或者将不同数据分发到不同的 channel 中，sink 可以选择传送到不同的目的地
三、需求案例
（一）案例需求
（二）需求分析
四、前期准备
（一）安装好Hadoop、Hive、Flume等工具
（二）查看Hive的日志在Linux系统中的文件路径
[root@hurys23 conf]# find / -name hive.log
/home/log/hive312/hive.log
（三）在HDFS中创建文件夹flume2，即Hive日志写入的HDFS文件
（四）在/opt/flume目录下创建 flume3 文件夹
[root@hurys23 ~]# cd /opt/flume/
[root@hurys23 flume]# mkdir flume3
[root@hurys23 flume]# ll
总用量 0
drwxr-xr-x 2 root root 6 12月 12 14:41 flume3
drwxr-xr-x 3 root root 102 12月 5 16:08 upload
五、创建flume的任务文件
（一）创建任务文件1 flume-file-flume.conf
配置1个接收日志文件的source和两个channel、两个sink，分别输送给 flume-flume-hdfs 和 flume-flume-dir。
[root@hurys23 conf]# vi flume-file-flume.conf
# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1 k2
a1.channels = c1 c2
# 将数据流复制给所有 channel
a1.sources.r1.selector.type = replicating
# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = exec
a1.sources.r1.command = tail -F /home/log/hive312/hive.log
a1.sources.r1.shell = /bin/bash -c
# Describe the sink
# sink 端的 avro 是一个数据发送者
a1.sinks.k1.type = avro
a1.sinks.k1.hostname = hurys23
a1.sinks.k1.port = 4141
a1.sinks.k2.type = avro
a1.sinks.k2.hostname = hurys23
a1.sinks.k2.port = 4142
# Describe the channel
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100
a1.channels.c2.type = memory
a1.channels.c2.capacity = 1000
a1.channels.c2.transactionCapacity = 100
# Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1 c2
a1.sinks.k1.channel = c1
a1.sinks.k2.channel = c2
注意：
1、配置文件中的各项参数需要调式，这里只是为了演示，实现目的、打通路径即可！实际在项目中操作时需要调试参数。
2、a1.sources.r1.command = tail -F /home/log/hive312/hive.log 为hive.log在Linux中的路径
3、a1.sinks.k1.hostname = hurys23 hurys23 为服务器名字
（二）创建任务文件2 flume-flume-hdfs.conf
[root@hurys23 conf]# vi flume-flume-hdfs.conf
# Name the components on this agent
a2.sources = r1
a2.sinks = k1
a2.channels = c1
# Describe/configure the source
# source 端的 avro 是一个数据接收服务
a2.sources.r1.type = avro
a2.sources.r1.bind = hurys23
a2.sources.r1.port = 4141
# Describe the sink
a2.sinks.k1.type = hdfs
a2.sinks.k1.hdfs.path = hdfs://hurys23:8020/flume2/%Y%m%d/%H
#上传文件的前缀
a2.sinks.k1.hdfs.filePrefix = flume2-
#是否按照时间滚动文件夹
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 = hour
#是否使用本地时间戳
a2.sinks.k1.hdfs.useLocalTimeStamp = true
#积攒多少个 Event 才 flush 到 HDFS 一次
a2.sinks.k1.hdfs.batchSize = 100
#设置文件类型，可支持压缩
a2.sinks.k1.hdfs.fileType = DataStream
#多久生成一个新的文件
a2.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 30
#设置每个文件的滚动大小大概是 128M
a2.sinks.k1.hdfs.rollSize = 134217700
#文件的滚动与 Event 数量无关
a2.sinks.k1.hdfs.rollCount = 0
# Describe the channel
a2.channels.c1.type = memory
a2.channels.c1.capacity = 1000
a2.channels.c1.transactionCapacity = 100
# Bind the source and sink to the channel
a2.sources.r1.channels = c1
a2.sinks.k1.channel = c1
注意：
1、a2.sinks.k1.hdfs.path = hdfs://hurys23:8020/flume2/%Y%m%d/%H 为写入的HDFS文件路径
2、a2.sources.r1.bind = hurys23 hurys23 为服务器名字
（三）创建任务文件3 flume-flume-dir.conf
[root@hurys23 conf]# vi flume-flume-dir.conf
# Name the components on this agent
a3.sources = r1
a3.sinks = k1
a3.channels = c2
# Describe/configure the source
a3.sources.r1.type = avro
a3.sources.r1.bind = hurys23
a3.sources.r1.port = 4142
# Describe the sink
a3.sinks.k1.type = file_roll
a3.sinks.k1.sink.directory = /opt/flume/flume3
# Describe the channel
a3.channels.c2.type = memory
a3.channels.c2.capacity = 1000
a3.channels.c2.transactionCapacity = 100
# Bind the source and sink to the channel
a3.sources.r1.channels = c2
a3.sinks.k1.channel = c2
注意：
1、a3.sources.r1.bind = hurys23 hurys23 为服务器名字
2、a3.sinks.k1.sink.directory = /opt/flume/flume3 在Linux中的本地路径
3、/opt/flume/flume3 这个输出的本地目录必须是已经存在的目录，如果该目录不存在，并不会自动创建新的目录
六、分别启动Flume任务文件
（一）首先启动 a3 flume-flume-dir.conf
[root@hurys23 flume190]# bin/flume-ng agent -n a3 -f /usr/local/hurys/dc_env/flume/flume190/conf/flume-flume-dir.conf
（二）其次启动 a2 flume-flume-hdfs.conf
[root@hurys23 flume190]# bin/flume-ng agent -n a2 -f /usr/local/hurys/dc_env/flume/flume190/conf/flume-flume-hdfs.conf
（三）最后启动 a1 flume-file-flume.conf
[root@hurys23 flume190]# bin/flume-ng agent -n a1 -f /usr/local/hurys/dc_env/flume/flume190/conf/flume-file-flume.conf
七、Flume任务运行执行状况
（一）a1 a1任务运行截图
采集hive的log日志文件，发送给flume2、flume3
（二）a2 写入的HDFS文件状况
根据时间戳自动生成20231212文件夹、15文件夹及其flume2-文件
（三）a3 写入的Linux本地文件状况
在Linux的 /opt/flume/flume3目录下自动生成相关文件
[root@hurys23 flume3]# ll
总用量 188
-rw-r--r-- 1 root root 0 12月 12 15:07 1702364829999-1
-rw-r--r-- 1 root root 1922 12月 12 15:07 1702364829999-2
-rw-r--r-- 1 root root 163250 12月 12 15:08 1702364829999-3
-rw-r--r-- 1 root root 23162 12月 12 15:08 1702364829999-4
-rw-r--r-- 1 root root 0 12月 12 15:09 1702364829999-5
Flume复制和多路复用拓扑结构的开发案例测试成功，简单来看，a1是source，a2、a3是sink
这种结构其实也挺常见的，就先到这里，Flume玩法还真挺多的！
这篇关于二百一十五、Flume——Flume拓扑结构之复制和多路复用的开发案例（亲测，附截图）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！
