Flume 整合 Kafka

一、背景
二、整合流程
        1. 启动Zookeeper和Kafka
        2. 创建主题
        3. 启动kafka消费者
        4. 配置Flume
        5. 启动Flume
        6. 测试

一、背景

先说一下，为什么要使用 Flume + Kafka？

这里举一个实时流处理的项目为例，由于采集的日志数据可能存在峰值和峰谷，比如如果是一个电商项目，那么峰值就会出现在秒杀时，这时如果直接将Flume聚合后的数据输入到Storm或者Spark Streaming 中进行处理，集群处理压力就会过大，这时采用Kafka就可以起到削峰的作用。Kafka天生就是为大数据场景而设计，具有高吞吐等特性，能很好的抗住峰值数据的冲击。

二、整合流程

Flume发送数据到Kafka上主要是通过KafkaSink来实现的，主要步骤如下：

1. 启动Zookeeper和Kafka

这里可以只启动一个单节点的Kafka作为测试

# 启动Zookeeper
zkServer.sh start

# 启动kafka
bin/kafka-server-start.sh config/server.properties

2. 创建主题

创建一个主题flume-kafka，之后Flume收集到的数据都会发到这个主题上

# 创建主题
bin/kafka-topics.sh --create \
--zookeeper hadoop001:2181 \
--replication-factor 1   \
--partitions 1 --topic flume-kafka

# 查看创建的主题
bin/kafka-topics.sh --zookeeper hadoop001:2181 --list

3. 启动kafka消费者

启动一个消费者，监听我们刚才创建的flume-kafka主题

# bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop001:9092 --topic flume-kafka

4. 配置Flume

新建配置文件exec-memory-kafka.properties，文件内容如下。这里我们监听一个名为kafka.log的文件，当文件内容有变化时，将新增加的内容发送到Kafka的flume-kafka主题中。

a1.sources = s1
a1.channels = c1
a1.sinks = k1                                                                                         

a1.sources.s1.type=exec
a1.sources.s1.command=tail -F /tmp/kafka.log
a1.sources.s1.channels=c1 

#设置Kafka接收器
a1.sinks.k1.type= org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink
#设置Kafka地址
a1.sinks.k1.brokerList=hadoop001:9092
#设置发送到Kafka上的主题
a1.sinks.k1.topic=flume-kafka
#设置序列化方式
a1.sinks.k1.serializer.class=kafka.serializer.StringEncoder
a1.sinks.k1.channel=c1     

a1.channels.c1.type=memory
a1.channels.c1.capacity=10000
a1.channels.c1.transactionCapacity=100

5. 启动Flume

flume-ng agent \
--conf conf \
--conf-file /usr/app/apache-flume-1.6.0-cdh5.15.2-bin/examples/exec-memory-kafka.properties \
--name a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

6. 测试

向监听的/tmp/kafka.log 文件中追加内容，查看Kafka消费者的输出

可以看到flume-kafka主题的消费端已经收到了对应的消息

3.8 KiB Raw Blame History Unescape Escape