Flume 的安装和使用方法(Spark-2.1.0)

一、Flume的安装

1.下载压缩包

https://www.apache.org/dyn/closer.lua/flume/1.7.0/apache-flume-1.7.0-bin.tar.gz

2.上传到linux中

3.解压安装包

cd
#进入加载压缩包目录sudo tar -zxvf apache-flume-1.7.0-bin.tar.gz -C /usr/local
# 将 apache-flume-1.7.0-bin.tar.gz 解压到/usr/local 目录下sudo mv /usr/local/apache-flume-1.7.0-bin /usr/local/flume-1.7.0
将解压后的文件夹名称从 apache-flume-1.7.0-bin 改为 flume-1.7.0cd /usr/local/sudo chown -R qiangzi:qiangzi ./flume-1.7.0
#把/usr/local/flume-1.7.0 目录的权限赋予当前登录 Linux 系统的用户，这里假设是 qiangzi 用户

4.配置环境变量

cd /usr/local/sudo vim ~/.bashrc

然后在首行加入如下代码：

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0/;
export FLUME_HOME=/usr/local/flume-1.7.0 
export FLUME_CONF_DIR=$FLUME_HOME/conf
export PATH=$PATH:$FLUME_HOME/bin

注意，上面的 JAVA_HOME，如果以前已经在.bashrc 文件中设置过，就不要重复添加了，使用以前的设置即可。比如，以前设置得 JAVA_HOME 可能是“export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/default-java”，则使用原来的设置即可。

使环境变量生效：

[qiangzi@master local]$ source ~/.bashrc

5.修改 flume-env.sh 配置文件

cd /usr/local/flume-1.7.0/confsudo cp ./flume-env.sh.template ./flume-env.shsudo vim ./flume-env.sh

打开 flume-env.sh 文件以后，在文件的最开始位置增加一行内容，用于设置 JAVA_HOME 变量

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0/;

6.查看 flume 版本信息

cd /usr/local/flume-1.7.0./bin/flume-ng version #查看 flume 版本信息；

如果安装成功，出现如下图片

二、Flume的使用

1.使用 Avro 数据源测试 Flume

Avro 可以发送一个给定的文件给 Flume，Avro 源使用 AVRO RPC 机制。请对 Flume 的相关配置文件进行设置，从而可以实现如下功能：在一个终端中新建一个文件 helloworld.txt（里面包含一行文本“Hello World”），在另外一个终端中启动 Flume 以后，可以把 helloworld.txt 中的文本内容显示出来。

（1）agent 配置文件

cd /usr/local/flumesudo vim ./conf/avro.conf #在 conf 目录下编辑一个 avro.conf 空文件

然后，在 avro.conf 写入以下内容

a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1
# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = avro
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sources.r1.bind = 0.0.0.0
a1.sources.r1.port = 4141
# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = logger
# Use a channel which buffers events in memory
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100
# Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

上面 Avro Source 参数说明如下： Avro Source 的别名是 avro,也可以使用完整类别名称 org.apache.flume.source.AvroSource，因此，上面有一行设置是 a1.sources.r1.type = avro，表示数据源的类型是 avro。bind 绑定的 ip 地址或主机名，使用 0.0.0.0 表示绑定机器所有的接口。a1.sources.r1.bind = 0.0.0.0，就表示绑定机器所有的接口。port 表示绑定的端口。a1.sources.r1.port = 4141，表示绑定的端口是 4141。a1.sinks.k1.type = logger，表示 sinks 的类型是 logger。

（2）启动 flume agent a1

/usr/local/flume-1.7.0/bin/flume-ng agent -c /usr/local/flume-1.7.0/conf/ -f /usr/local/flume-1.7.0/conf/avro.conf -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

agent 窗口

（3）创建指定文件

先打开另外一个终端，在/usr/local/flume 下写入一个文件 log.00,内容为 hello,world

echo "hello, world" > /usr/local/flume-1.7.0/log.00

前面已经启动日志控制台，这里不再启动

再打开另外一个终端，执行：

cd /usr/local/flume-1.7.0bin/flume-ng avro-client --conf conf -H localhost -p 4141 -F /usr/local/flume-1.7.0/log.00

此时我们可以看到第一个终端（agent 窗口）下的显示，也就是在日志控制台，就会把 log.00 文件的内容打印出来：

avro source 执行成功！

2. 使用 netcat 数据源测试 Flume

（1）创建 agent 配置文件

cd /usr/local/flume-1.7.0
sudo vim ./conf/example.conf   #在 conf 目录创建 example.conf

在 example.conf 里写入以下内容：

#example.conf: A single-node Flume configuration 
# Name the components on this agent 
a1.sources = r1 
a1.sinks = k1 
a1.channels = c1 
# Describe/configure the source 
a1.sources.r1.type = netcat 
a1.sources.r1.bind = localhost 
a1.sources.r1.port = 44444 
#同上，记住该端口名
# Describe the sink 
a1.sinks.k1.type = logger 
# Use a channel which buffers events in memory 
a1.channels.c1.type = memory 
a1.channels.c1.capacity = 1000 
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100 
# Bind the source and sink to the channel 
a1.sources.r1.channels = c1 
a1.sinks.k1.channel = c1

（2）启动 flume agent (即打开日志控制台)

/usr/local/flume-1.7.0/bin/flume-ng agent --conf /usr/local/flume-1.7.0/conf --conf-file /usr/local/flume-1.7.0/conf/example.conf --name a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

如图：

再打开一个终端，输入命令

telnet localhost 44444   #上面不能使用，使用nc
nc localhost 44444

然后我们可以在终端下输入任何字符，第一个终端的日志控制台也会有相应的显示，如我们输入”hello,world”或者其他内容,得出

第一个终端的日志控制台显示：

netcatsource 运行成功！

这里补充一点，flume 只能传递英文和字符，不能用中文，我们先可以在第二个终端输入“中国河南省”等字样:

第一个终端的日志控制台显示：

3.使用 Flume 作为 Spark Streaming 数据源

Flume 是非常流行的日志采集系统，可以作为 Spark Streaming 的高级数据源。请把 Flume Source 设置为 netcat 类型，从终端上不断给 Flume Source 发送各种消息，Flume 把消息汇集到 Sink，这里把 Sink 类型设置为 avro，由 Sink 把消息推送给 Spark Streaming，由自己编写的 Spark Streaming 应用程序对消息进行处理。

（1）配置 Flume 数据源

登录 Linux 系统，打开一个终端，执行如下命令新建一个 Flume 配置文件 flume-to-spark.conf

cd /usr/local/flume-1.7.0
cd conf
vim flume-to-spark.conf

flume-to-spark.conf 文件中写入如下内容：

在上面的配置文件中，我们把 Flume Source 类别设置为 netcat，绑定到 localhost 的 33333 端口，这样，我们后面就可以通过“telnet localhost 33333”命令向 Flume Source 发送消息。

同时，我们把 Flume Sink 类别设置为 avro，绑定到 localhost 的 44444 端口，这样， Flume Source 把采集到的消息汇集到 Flume Sink 以后，Sink 会把消息推送给 localhost 的 44444 端口，而我们编写的 Spark Streaming 程序一直在监听 localhost 的 44444 端口，一旦有消息到达，就会被 Spark Streaming 应用程序取走进行处理。

特别要强调的是，上述配置文件完成以后，暂时“不要”启动 Flume Agent，如果这个时候使用“flume-ng agent”命令启动 agent，就会出现错误提示“localhost:44444 拒绝连接”，也就是 Flume Sink 要发送消息给 localhost 的 44444 端口，但是，无法连接上 localhost 的 44444 端口。为什么会出现这个错误呢？因为，这个时候我们还没有启动 Spark Streaming 应用程序，也就没有启动 localhost 的 44444 端口，所以，Sink 是无法向这个端口发送消息的。

（2）Spark 的准备工作（版本2.4.8以下，新版本没有相关jar包）

Kafka 和 Flume 等高级输入源，需要依赖独立的库（jar 文件）。按照我们前面安装好的 Spark 版本，这些 jar 包都不在里面，为了证明这一点，我们现在可以测试一下。请打开一个新的终端，然后启动 spark-shell：

cd /usr/local/spark-2.1.0
./bin/spark-shell

启动成功后，在 spark-shell 中执行下面 import 语句：

你可以看到，马上会报错，因为找不到相关的 jar 包。所以，现在我们就需要下载 spark-streaming-flume_2.11-2.1.0.jar，其中2.11表示对应的Scala版本号，2.1.0表示Spark 版本号。打开下方的网址 http://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-streaming-flume_2.11/2.1.0，里面有提供 spark-streaming-flume_2.11-2.1.0.jar 文件的下载。

查看Spark和Scala版本（Spark安装版本最好在2.4.8版本之下，高版本没有相关jar包）

Spark下载网址：Index of /dist/spark (apache.org)

进入网站，点击红框内的jar下载

下载好的文件上传到 Linux 登录用户目录下

现在，我们在“/usr/local/spark-2.1.0/jars”（由于版本不匹配）目录下新建一个“flume”目录，就把这个文件复制到 Spark 目录的“/usr/local/spark-2.1.0/jars/flume”目录下。请新打开一个终端，输入下面命令：

cd /usr/local/spark-2.1.0/jars
mkdir flume
cd ~
mv ./spark-streaming-flume_2.12-2.4.8.jar /usr/local/spark-2.1.0/jars/flume

我们就成功地把 spark-streaming-flume_2.11-2.1.0.jar 文件拷贝到了 “/usr/local/spark/jars/flume”目录下。

下面还要继续把 Flume 安装目录的 lib 目录下的所有 jar 文件复制到 “/usr/local/spark-2.4.8/jars/flume”目录下，请在终端中执行下面命令：

cd /usr/local/flume-1.7.0/lib
ls
cp ./* /usr/local/spark-2.1.0/jars/flume

（3）编写 Spark 程序使用 Flume 数据源

新打开一个终端，然后，执行命令创建代码目录：

cd /usr/local/spark-2.1.0/mycode
mkdir flume
cd flume
mkdir -p src/main/scala
cd src/main/scala
vim FlumeEventCount.scala

在 FlumeEventCount.scala 代码文件中输入以下代码：

package org.apache.spark.examples.streaming
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.storage.StorageLevel
import org.apache.spark.streaming._
import org.apache.spark.streaming.flume._
import org.apache.spark.util.IntParam
object FlumeEventCount {def main(args: Array[String]) {if (args.length < 2) {System.err.println("Usage: FlumeEventCount <host> <port>")System.exit(1)}StreamingExamples.setStreamingLogLevels()val Array(host, IntParam(port)) = argsval batchInterval = Milliseconds(2000)// Create the context and set the batch sizeval sparkConf = new SparkConf().setAppName("FlumeEventCount").setMaster("local[2]")val ssc = new StreamingContext(sparkConf, batchInterval)// Create a flume streamval stream = FlumeUtils.createStream(ssc, host, port, StorageLevel.MEMORY_ONLY_SER_2)// Print out the count of events received from this server in each batchstream.count().map(cnt => "Received " + cnt + " flume events." ).print()ssc.start()ssc.awaitTermination()}
}

保存 FlumeEventCount.scala 文件并退出 vim 编辑器。FlumeEventCount.scala 程序在编译后运行时，需要我们提供 host 和 port 两个参数，程序会对指定的 host 和指定的 port 进行监听，Milliseconds(2000)设置了时间间隔为 2 秒，所以，该程序每隔 2 秒就会从指定的端口中获取由 Flume Sink 发给该端口的消息，然后进行处理，对消息进行统计，打印出 “Received 0 flume events.”这样的信息。

然后再使用 vim 编辑器新建 StreamingExamples.scala 文件，输入如下代码，用于控制日志输出格式：

package org.apache.spark.examples.streaming
import org.apache.log4j.{Level, Logger}
import org.apache.spark.internal.Logging
object StreamingExamples extends Logging {/** Set reasonable logging levels for streaming if the user has not configured log4j. */def setStreamingLogLevels() {val log4jInitialized = Logger.getRootLogger.getAllAppenders.hasMoreElementsif (!log4jInitialized) {// We first log something to initialize Spark's default logging, then we override the// logging level.logInfo("Setting log level to [WARN] for streaming example." +" To override add a custom log4j.properties to the classpath.")Logger.getRootLogger.setLevel(Level.WARN)}}
}

保存 StreamingExamples.scala 文件并退出 vim 编辑器。

在“/usr/local/spark-2.4.8/mycode/flume/src/main/scala”目录下，就有了如下两个代码文件：

然后，执行下面命令新建一个 simple.sbt 文件：

name := "Simple Project"
version := "1.0"
scalaVersion := "2.11.8"
libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-core" % "2.1.0"
libraryDependencies += "org.apache.spark" % "spark-streaming_2.11" % "2.1.0"
libraryDependencies += "org.apache.spark" % "spark-streaming-flume_2.11" % "2.1.0"

查看目录

保存文件退出 vim 编辑器。然后执行下面命令，进行打包编译：

cd /usr/local/spark-2.1.0/mycode/flume/
/usr/local/sbt/sbt package  #执行这一步之前需要先安装 sbt 插件

如果看到类似如下的屏幕信息，就表示打包成功了：

打包成功后，就可以执行程序测试效果了。

（4）测试程序效果

关闭之前打开的所有终端。首先，请新建第 1 个 Linux 终端，启动 Spark Streaming 应用程序，命令如下：

cd /usr/local/spark-2.1.0./bin/spark-submit --driver-class-path /usr/local/spark-2.1.0/jars/*:/usr/local/spark-2.1.0/jars/flume/* --class "org.apache.spark.examples.streaming.FlumeEventCount" /usr/local/spark-2.1.0/mycode/flume/target/scala-2.11/simple-project_2.11-1.0.jar localhost 44444

通过上面命令，我们为应用程序提供 host 和 port 两个参数的值分别为 localhost 和 44444，程序会对 localhost 的 44444 端口进行监听，Milliseconds(2000)设置了时间间隔为 2 秒，所以，该程序每隔 2 秒就会从指定的端口中获取由 Flume Sink 发给该端口的消息，然后进行处理，对消息进行统计，打印出“Received 0 flume events.”这样的信息。

执行该命令后，屏幕上会显示程序运行的相关信息，并会每隔 2 秒钟刷新一次信息，大量信息中会包含如下重要信息：

因为目前 Flume 还没有启动，没有给 FlumeEventCount 发送任何消息，所以 Flume Events 的数量是 0。第 1 个终端不要关闭，让它一直处于监听状态。

现在，另外新建第 2 个终端，在这个新的终端中启动 Flume Agent，命令如下：

cd /usr/local/flume-1.7.0
bin/flume-ng agent --conf ./conf --conf-file ./conf/flume-to-spark.conf --name a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

启动 agent 以后，该 agent 就会一直监听 localhost 的 33333 端口，这样，我们下面就可以通过“telnet localhost 33333”命令向 Flume Source 发送消息。第 2 个终端也不要关闭，让它一直处于监听状态。

另外新建第 3 个终端，执行如下命令：

nc localhost 33333

执行该命令以后，就可以在这个窗口里面随便敲入若干个字符和若干个回车，这些消息都会被 Flume 监听到，Flume 把消息采集到以后汇集到 Sink，然后由 Sink 发送给 Spark 的 FlumeEventCount 程序进行处理。然后，你就可以在运行 FlumeEventCount 的前面那个终端窗口内看到类似如下的统计结果：