Flume的安装部署及常见问题解决

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1.安装地址

（1） Flume官网地址：http://flume.apache.org/
（2）文档查看地址：http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html
（3）下载地址：http://archive.apache.org/dist/flume/

2.安装部署

注意：前提是配置好java环境

（1）将apache-flume-1.10.1-bin.tar.gz上传到linux的/opt/package/目录下
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（2）解压apache-flume-1.10.1-bin.tar.gz到/opt/software/目录下

[zhangflink@9wmwtivvjuibcd2e package]$ tar -zxvf apache-flume-1.10.1-bin.tar.gz -C /opt/software/

（3）修改apache-flume-1.10.1-bin的名称为flume

[zhangflink@9wmwtivvjuibcd2e software]$ mv apache-flume-1.10.1-bin/ flume

（4）修改conf目录下的log4j2.xml配置文件，配置日志文件路径

修改日志路径

<Property name="LOG_DIR">/opt/module/flume/log</Property>

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 <AppenderRef ref="Console" />

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编写配置文件

官网翻译成中文的网站，可以参考这个网站进行编写配置文件：https://flume.liyifeng.org/

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（1）.Agent 是一个 JVM 进程，它以事件的形式将数据从源头送至目的。
Agent 主要有三个组成部分，Source、Channel、Sink。
（2）.第一步：配置各个组件,根据你采集数据的需求进行选择对应的source，channels，sinks组件(直接去参考官网对应的组件功能选择即可）。
（3）.第二步：连接各个组件，把采集端（Flume Sources），中间缓存（Flume Channels）和写入端（Flume Sinks）连接到一起。
（4）.第三步：启动Agent。
bin目录下的flume-ng是Flume的启动脚本，启动时需要指定Agent的名字、配置文件的目录和配置文件的名称。

bin/flume-ng agent -n $agent_name -c conf -f conf/flume-conf.properties.template

-n后面就是agent的主节点，-f 后面就是配置文件的位置，其它不变。

常用案例

监听端口配置：

# example.conf: 一个单节点的 Flume 实例配置# 配置Agent a1各个组件的名称#Agent a1 的source有一个，叫做r1
a1.sources = r1    
#Agent a1 的sink也有一个，叫做k1
a1.sinks = k1      
#Agent a1 的channel有一个，叫做c1
a1.channels = c1   # 配置Agent a1的source r1的属性
#使用的是NetCat TCP Source，这里配的是别名，Flume内置的一些组件都是有别名的，没有别名填全限定类名
a1.sources.r1.type = netcat       
#NetCat TCP Source监听的hostname，这个是本机
a1.sources.r1.bind = localhost    
#监听的端口
a1.sources.r1.port = 44444        # 配置Agent a1的sink k1的属性# sink使用的是Logger Sink，这个配的也是别名
a1.sinks.k1.type = logger         # 配置Agent a1的channel c1的属性，channel是用来缓冲Event数据的#channel的类型是内存channel，顾名思义这个channel是使用内存来缓冲数据
a1.channels.c1.type = memory                
#内存channel的容量大小是1000，注意这个容量不是越大越好，配置越大一旦Flume挂掉丢失的event也就越多
a1.channels.c1.capacity = 1000              
#source和sink从内存channel每次事务传输的event数量
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100    # 把source和sink绑定到channel上#与source r1绑定的channel有一个，叫做c1
a1.sources.r1.channels = c1       
#与sink k1绑定的channel有一个，叫做c1
a1.sinks.k1.channel = c1

启动agent

 bin/flume-ng agent -n a1 -c conf -f conf/example.conf

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监听文件写入HDFS里面

# file_chanel_hdfs.conf: 一个监听文件数据写入hdfs的实例配置# 配置Agent a1各个组件的名称#Agent a1 的source有一个，叫做r1
a1.sources = r1    
#Agent a1 的sink也有一个，叫做k1
a1.sinks = k1      
#Agent a1 的channel有一个，叫做c1
a1.channels = c1   #监听文件的source，这个source支持断点续传可靠性更高
a1.sources.r1.type = TAILDIR
a1.sources.r1.positionFile = /opt/software/flume/text_log/taildir_position.json
a1.sources.r1.filegroups = f1 f2
a1.sources.r1.filegroups.f1 = /opt/software/flume/text_log/example.log
a1.sources.r1.headers.f1.headerKey1 = value1
a1.sources.r1.filegroups.f2 = /opt/software/flume/text_log/.*log.*
a1.sources.r1.headers.f2.headerKey1 = value2
a1.sources.r1.headers.f2.headerKey2 = value2-2
a1.sources.r1.fileHeader = true
a1.sources.ri.maxBatchCount = 1000# 配置Agent a1的sink k1的属性#写入HDFS的sink
a1.sinks.k1.type = hdfs
a1.sinks.k1.hdfs.path = hdfs://10.0.3.141:8020/flume/events/%y-%m-%d/%H%M/%S
a1.sinks.k1.hdfs.filePrefix = events-
a1.sinks.k1.hdfs.round = true
a1.sinks.k1.hdfs.roundValue = 10
a1.sinks.k1.hdfs.roundUnit = minute
a1.sinks.k1.hdfs.useLocalTimeStamp = true
a1.sinks.k1.hdfs.timeZone = Asia/Shanghai# 配置Agent a1的channel c1的属性，channel是用来缓冲Event数据的#channel的类型是内存channel，顾名思义这个channel是使用内存来缓冲数据
a1.channels.c1.type = memory                
#内存channel的容量大小是1000，注意这个容量不是越大越好，配置越大一旦Flume挂掉丢失的event也就越多
a1.channels.c1.capacity = 1000              
#source和sink从内存channel每次事务传输的event数量
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100    # 把source和sink绑定到channel上#与source r1绑定的channel有一个，叫做c1
a1.sources.r1.channels = c1       
#与sink k1绑定的channel有一个，叫做c1
a1.sinks.k1.channel = c1

启动后可能遇到的问题及解决方法

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原因是普通用户没有创建文件的权限，使用root权限启动即可

sudo bin/flume-ng agent -c conf -n a1 -f conf/file_chanel_hdfs.conf

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原因是因为写入到hfds时使用到了时间戳来区分目录结构，flume的消息组件event在接受到之后在header中没有发现时间戳参数，导致该错误发生，有三种方法可以解决这个错误；
1、agent1.sources.source1.interceptors = t1
agent1.sources.source1.interceptors.t1.type = timestamp
为source添加拦截，每条event头中加入时间戳；（效率会慢一些）
2、agent1.sinks.sink1.hdfs.useLocalTimeStamp = true 为sink指定该参数为true
（如果客户端和flume集群时间不一致数据时间会不准确）
3、在向source发送event时，将时间戳参数添加到event的header中即可，header是一个map，添加时mapkey为timestamp(推荐使用)

我使用了第二种方法(如果实时链路中，一般数据中都会带有时间戳，要使用第一种方法，保证时间语义的准确性）。

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遇到这个错误是sink配置语句中创建hdfs的路径报错

要和hadoop里面的core-site.xml 文件保持一致

<!-- 指定NameNode的地址 --><property><name>fs.defaultFS</name><value>hdfs://flinkv1:8020</value>
</property>

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此问题是由于操作hdfs的文件权限不足，修改hdfs文件权限即可。

[zhangflink@9wmwtivvjuibcd2e flume]$ hdfs dfs -ls /
Found 1 items
drwxr-xr-x   - zhangflink supergroup          0 2023-11-19 11:04 /flume
[zhangflink@9wmwtivvjuibcd2e flume]$ hdfs dfs -chmod 777 /flume
[zhangflink@9wmwtivvjuibcd2e flume]$ hdfs dfs -ls /
Found 1 items
drwxrwxrwx   - zhangflink supergroup          0 2023-11-19 11:04 /flume

启动成功数据写入

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监听文件写入kafka里面

首先创建kafka的topic

[zhangflink@9wmwtivvjuibcd2e kafka]$ bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server flinkv1:9092 --create --partitions 1 --replication-factor 3 --topic flumeData

编写配置文件：

# file_memory_kafka.conf: 一个监听文件数据写入hdfs的实例配置# 配置Agent a1各个组件的名称#Agent a1 的source有一个，叫做r1
a1.sources = r1    
#Agent a1 的sink也有一个，叫做k1
a1.sinks = k1      
#Agent a1 的channel有一个，叫做c1
a1.channels = c1   #监听文件的source，这个source支持断点续传可靠性更高
a1.sources.r1.type = TAILDIR
a1.sources.r1.positionFile = /opt/software/flume/text_log/taildir_position.json
a1.sources.r1.filegroups = f1 f2
a1.sources.r1.filegroups.f1 = /opt/software/flume/text_log/example.log
a1.sources.r1.headers.f1.headerKey1 = value1
a1.sources.r1.filegroups.f2 = /opt/software/flume/text_log/.*log.*
a1.sources.r1.headers.f2.headerKey1 = value2
a1.sources.r1.headers.f2.headerKey2 = value2-2
a1.sources.r1.fileHeader = true
a1.sources.ri.maxBatchCount = 1000# 配置Agent a1的sink k1的属性#写入kafka的sink
a1.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink
a1.sinks.k1.kafka.topic = flumeData
a1.sinks.k1.kafka.bootstrap.servers = localhost:9092
a1.sinks.k1.kafka.flumeBatchSize = 20
a1.sinks.k1.kafka.producer.acks = 1# 配置Agent a1的channel c1的属性，channel是用来缓冲Event数据的#channel的类型是内存channel，顾名思义这个channel是使用内存来缓冲数据
a1.channels.c1.type = memory                
#内存channel的容量大小是1000，注意这个容量不是越大越好，配置越大一旦Flume挂掉丢失的event也就越多
a1.channels.c1.capacity = 1000              
#source和sink从内存channel每次事务传输的event数量
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100    # 把source和sink绑定到channel上#与source r1绑定的channel有一个，叫做c1
a1.sources.r1.channels = c1       
#与sink k1绑定的channel有一个，叫做c1
a1.sinks.k1.channel = c1

消费对应topic测试数据是否写入

[zhangflink@9wmwtivvjuibcd2e kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server flinkv1:9092 --from-beginning --topic flumeData

监听成功
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