大数据基础设施搭建 - Flume

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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 = r1
a1.channels = c1

# 1、配置source组件
a1.sources.r1.type = TAILDIR
a1.sources.r1.filegroups = f1
a1.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.KafkaChannel
a1.channels.c1.kafka.bootstrap.servers = hadoop102:9092,hadoop103:9092,hadoop104:9092
a1.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 = c1

3.2 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

packagecom.songshuang.flume.interceptor;importcom.alibaba.fastjson.JSONException;importcom.alibaba.fastjson.JSONObject;importorg.apache.flume.Context;importorg.apache.flume.Event;importorg.apache.flume.interceptor.Interceptor;importjava.nio.charset.StandardCharsets;importjava.util.Iterator;importjava.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
 */publicclassETLInterceptorimplementsInterceptor{publicvoidinitialize(){}// 将log中event为非json格式数据置为nullpublicEventintercept(Event event){byte[] body = event.getBody();// byte数组转为字符串String log =newString(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publicList<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;}publicvoidclose(){}// 建造者模式publicstaticclassBuilderimplementsInterceptor.Builder{@OverridepublicInterceptorbuild(){returnnewETLInterceptor();}@Overridepublicvoidconfigure(Context context){}}}

（3）开发pom文件

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><projectxmlns="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$Builder

3.3 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--partitions3--topic topic_mall_applog

3.4 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]$ kill11001

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.jar

3.1 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：

packagecom.songshuang.flume.interceptor;importcom.alibaba.fastjson.JSONObject;importorg.apache.flume.Context;importorg.apache.flume.Event;importorg.apache.flume.interceptor.Interceptor;importjava.nio.charset.StandardCharsets;importjava.util.List;importjava.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
 */publicclassTimestampInterceptorimplementsInterceptor{@Overridepublicvoidinitialize(){}// 获取kafka时间戳字段，放入event的header@OverridepublicEventintercept(Event event){byte[] body = event.getBody();String log =newString(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;}@OverridepublicList<Event>intercept(List<Event> events){for(Event event : events){intercept(event);}return events;}@Overridepublicvoidclose(){}// 建造者模式publicstaticclassBuilderimplementsInterceptor.Builder{@OverridepublicInterceptorbuild(){returnnewTimestampInterceptor();}@Overridepublicvoidconfigure(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。

# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1

# 配置source
a1.sources.r1.type = org.apache.flume.source.kafka.KafkaSource
a1.sources.r1.kafka.bootstrap.servers = hadoop102:9092,hadoop103:9092,hadoop104:9092
a1.sources.r1.kafka.topics = topic_mall_applog
a1.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 = i1
a1.sources.r1.interceptors.i1.type = com.songshuang.flume.interceptor.TimestampInterceptor$Builder# 配置sink
a1.sinks.k1.type = hdfs
a1.sinks.k1.hdfs.path = /warehouse/applog/gmall/tracking_log/%Y-%m-%d
a1.sinks.k1.hdfs.codeC =gzip# 配置channel
a1.channels.c1.type =file
a1.channels.c1.dataDirs = /opt/module/apache-flume-1.9.0-bin/data/kafka_to_hdfs
a1.channels.c1.checkpointDir = /opt/module/apache-flume-1.9.0-bin/checkpoint/kafka_to_hdfs

# Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

3.3 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]$ kill21664

五、监控 ip+port（TODO）