Flume基础知识(四):Flume实战之实时监控单个追加文件
2024-01-07 19:05:39
1)案例需求:
实时监控 Hive 日志,并上传到 HDFS 中
2)需求分析:
3)实现步骤:
(1)Flume 要想将数据输出到 HDFS,依赖 Hadoop 相关 jar 包
检查/etc/profile.d/my_env.sh 文件,确认 Hadoop 和 Java 环境变量配置正确
JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_212
HADOOP_HOME=/opt/module/ha/hadoop-3.1.3
PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
export PATH JAVA_HOME HADOOP_HOME
(2)创建 flume-file-hdfs.conf 文件
vim flume-file-hdfs.conf
注:要想读取 Linux 系统中的文件,就得按照 Linux 命令的规则执行命令。由于 Hive 日志在 Linux 系统中所以读取文件的类型选择:exec 即 execute 执行的意思。表示执行 Linux 命令来读取文件。
添加如下内容
# Name the components on this agent
a2.sources = r2
a2.sinks = k2
a2.channels = c2
# Describe/configure the source
a2.sources.r2.type = exec
a2.sources.r2.command = tail -F /opt/module/hive/logs/hive.log
# Describe the sink
a2.sinks.k2.type = hdfs
a2.sinks.k2.hdfs.path = hdfs://hadoop100:8020/flume/%Y%m%d/%H
#上传文件的前缀
a2.sinks.k2.hdfs.filePrefix = logs-
#是否按照时间滚动文件夹
a2.sinks.k2.hdfs.round = true
#多少时间单位创建一个新的文件夹
a2.sinks.k2.hdfs.roundValue = 1
#重新定义时间单位
a2.sinks.k2.hdfs.roundUnit = hour
#是否使用本地时间戳
a2.sinks.k2.hdfs.useLocalTimeStamp = true
#积攒多少个 Event 才 flush 到 HDFS 一次
a2.sinks.k2.hdfs.batchSize = 100
#设置文件类型,可支持压缩
a2.sinks.k2.hdfs.fileType = DataStream
#多久生成一个新的文件
a2.sinks.k2.hdfs.rollInterval = 60
#设置每个文件的滚动大小
a2.sinks.k2.hdfs.rollSize = 134217700
#文件的滚动与 Event 数量无关
a2.sinks.k2.hdfs.rollCount = 0
# Use a channel which buffers events in memory
a2.channels.c2.type = memory
a2.channels.c2.capacity = 1000
a2.channels.c2.transactionCapacity = 100
# Bind the source and sink to the channel
a2.sources.r2.channels = c2
a2.sinks.k2.channel = c2
注意:对于所有与时间相关的转义序列,Event Header 中必须存在以 “timestamp”的 key(除非 hdfs.useLocalTimeStamp 设置为 true,此方法会使用 TimestampInterceptor 自 动添加 timestamp)。
a3.sinks.k3.hdfs.useLocalTimeStamp = true
(3)运行 Flume
bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a2 --conf-file job/flume-file-hdfs.conf
(4)开启 Hadoop 和 Hive 并操作 Hive 产生日志
(5)在 HDFS 上查看文件。
文章来源:https://blog.csdn.net/zuodingquan666/article/details/135377675
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