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最近大数据学习使用了Flume、Kafka等，今天就实现一下Flume实时读取日志数据并写入到Kafka中，同时，让Kafka的ConsoleConsumer对日志数据进行消费。

1、Flume

Flume是一个完善、强大的日志采集工具，关于它的配置，在网上有很多现成的例子和资料，这里仅做简单说明不再详细赘述。

Flume包含Source、Channel、Sink三个最基本的概念，其相应关系如下图所示：

注：

Source——日志来源，其中包括：Avro Source、Thrift Source、Exec Source、JMS Source、Spooling Directory Source、Kafka Source、NetCat Source、Sequence Generator Source、Syslog Source、HTTP Source、Stress Source、Legacy Source、Custom Source、Scribe Source以及Twitter 1% firehose Source。

Channel——日志管道，所有从Source过来的日志数据都会以队列的形式存放在里面，它包括：Memory Channel、JDBC Channel、Kafka Channel、File Channel、Spillable Memory Channel、Pseudo Transaction Channel、Custom Channel。

Sink——日志出口，日志将通过Sink向外发射，它包括：HDFS Sink、Hive Sink、Logger Sink、Avro Sink、Thrift Sink、IRC Sink、File Roll Sink、Null Sink、HBase Sink、Async HBase Sink、Morphline Solr Sink、Elastic Search Sink、Kite Dataset Sink、Kafka Sink、Custom Sink。

基于Flume的日志采集是灵活的，即，我们可以将多个管道处理串联起来。

2、前期准备

2.1 软件安装位置

flume:  /usr/local/share/applications/apache-flume-1.7.0-bin

kafka:  /usr/local/share/applications/kafka_2.10-0.10.1.1

（节点数这个无所谓，最少两个吧，master & slave，博主有5个结点，哈哈）

2.2 编写用于实时产生日志的shell文件

在/usr/local/share/applications/目录下执行如下操作：

创建一个临时存放日志文件的目录:

mkdir testdata

mkdir -p tmp/flumetokafka/logs/

接下来开始编写shell文件：

vim output.sh

在output.sh文件中，首先通过shift + : + i进入编辑模式，编写如下代码：

for((i=5612; i<6000; i++));do  touch $PWD/testdata/20170913-jangzhangz-$i.log  echo 'When we will see you again. Put a little sunshine in your life.----'+$i >> $PWD/testdata/20170913-jangzhangz-$i.log  mv $PWD/testdata/20170913-jangzhangz-$i.log $PWD/tmp/flumetokafka/logs/done

这里需要说明一下：tmp/flumetokafka/logs/就是flume进行监听日志文件的数据目录

3、为flume构建agent

首先进入flume所在目录下的conf目录，编写构建agent的配置文件(flume2kafka.properties):

通过vim flume2kafka.properties命令编辑文件,同样通过shift + : + i进入编辑模式，在文件中写入如下配置信息：

Flume2KafkaAgent.sources=mysourceFlume2KafkaAgent.channels=mychannelFlume2KafkaAgent.sinks=mysinkFlume2KafkaAgent.sources.mysource.type=spooldirFlume2KafkaAgent.sources.mysource.channels=mychannelFlume2KafkaAgent.sources.mysource.spoolDir=/usr/local/share/applications/tmp/flumetokafka/logsFlume2KafkaAgent.sinks.mysink.channel=mychannelFlume2KafkaAgent.sinks.mysink.type=org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSinkFlume2KafkaAgent.sinks.mysink.kafka.bootstrap.servers=master:9092,slave1:9092,slave2:9092,slave3:9092Flume2KafkaAgent.sinks.mysink.kafka.topic=flume-dataFlume2KafkaAgent.sinks.mysink.kafka.batchSize=20Flume2KafkaAgent.sinks.mysink.kafka.producer.requiredAcks=1Flume2KafkaAgent.channels.mychannel.type=memoryFlume2KafkaAgent.channels.mychannel.capacity=30000Flume2KafkaAgent.channels.mychannel.transactionCapacity=100

然后通过shift + : wq保存文件。

4、求证成果

4.1 启动flume agent

在flume根目录下：

bin/flume-ng agent -c conf -f conf/flume2kafka.properties -n Flume2KafkaAgent -Dflume.root.logger=INFO,console

4.2 启动kafka消费者

在kafka根目录下执行：

bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper master:2181 --topic flume-data --from-beginning

或者在kafka的bin目录下执行：

./kafka-console-consumer.sh --zookeeper master:2181 --topic flume-data --from-beginning

4.3 生成日志

在/usr/local/share/applications/下，执行如下命令：

./output.sh

4.4 查看terminal显示的消费记录情况

正常执行后，结果会出现类似情况：

5、踩坑记录

针对flume的配置文件，如果要实现flume读取的日志数据写入kafka，则必须要配置Bootstrap Server信息。

总结

1、了解如何构建flume读取日志数据并能够写入kafka的架构

2、能够借助于shell文件的编写，从而简化工作量，并能友好的监测到实时数据

3、flume配置文件的编写，source —— channel —— sink

4、启动服务，进行成果检测

5、踩坑记录

希望对各位有帮助，博主设计，仅供参考！又到这个时间点了，睡觉了，晚安！

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