flume入门配置

一、什么是Flume?
　　flume 作为 cloudera 开发的实时日志收集系统，受到了业界的认可与广泛应用。Flume 初始的发行版本目前被统称为 Flume OG（original generation），属于 cloudera。但随着 FLume 功能的扩展，Flume OG 代码工程臃肿、核心组件设计不合理、核心配置不标准等缺点暴露出来，尤其是在 Flume OG 的最后一个发行版本 0.94.0 中，日志传输不稳定的现象尤为严重，为了解决这些问题，2011 年
10 月 22 号，cloudera 完成了 Flume-728，对 Flume 进行了里程碑式的改动：重构核心组件、核心配置以及代码架构，重构后的版本统称为 Flume NG（next generation）；改动的另一原因是将 Flume 纳入 apache 旗下，cloudera Flume 改名为 Apache Flume。

flume的特点：
　　flume是一个分布式、可靠、和高可用的海量日志采集、聚合和传输的系统。支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据;同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如文本、HDFS、Hbase等)的能力 。
　　flume的数据流由事件(Event)贯穿始终。事件是Flume的基本数据单位，它携带日志数据(字节数组形式)并且携带有头信息，这些Event由Agent外部的Source生成，当Source捕获事件后会进行特定的格式化，然后Source会把事件推入(单个或多个)Channel中。你可以把Channel看作是一个缓冲区，它将保存事件直到Sink处理完该事件。Sink负责持久化日志或者把事件推向另一个Source。

flume的可靠性
　　当节点出现故障时，日志能够被传送到其他节点上而不会丢失。Flume提供了三种级别的可靠性保障，从强到弱依次分别为：end-to-end（收到数据agent首先将event写到磁盘上，当数据传送成功后，再删除；如果数据发送失败，可以重新发送。），Store on failure（这也是scribe采用的策略，当数据接收方crash时，将数据写到本地，待恢复后，继续发送），Besteffort（数据发送到接收方后，不会进行确认）。

flume的可恢复性：
　　还是靠Channel。推荐使用FileChannel，事件持久化在本地文件系统里(性能较差)。

　　flume的一些核心概念：
Agent使用JVM 运行Flume。每台机器运行一个agent，但是可以在一个agent中包含多个sources和sinks。
Client生产数据，运行在一个独立的线程。
Source从Client收集数据，传递给Channel。
Sink从Channel收集数据，运行在一个独立线程。
Channel连接 sources 和 sinks ，这个有点像一个队列。
Events可以是日志记录、 avro 对象等。

　　Flume以agent为最小的独立运行单位。一个agent就是一个JVM。单agent由Source、Sink和Channel三大组件构成，如下图：



　　值得注意的是，Flume提供了大量内置的Source、Channel和Sink类型。不同类型的Source,Channel和Sink可以自由组合。组合方式基于用户设置的配置文件，非常灵活。比如：Channel可以把事件暂存在内存里，也可以持久化到本地硬盘上。Sink可以把日志写入HDFS, HBase，甚至是另外一个Source等等。Flume支持用户建立多级流，也就是说，多个agent可以协同工作，并且支持Fan-in、Fan-out、Contextual
Routing、Backup Routes，这也正是NB之处。如下图所示:



　　二、flume的官方网站在哪里？
　　http://flume.apache.org/

　　三、在哪里下载？
　　http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/flume/1.5.0/apache-flume-1.5.0-bin.tar.gz

　　四、如何安装？
　　　　1)将下载的flume包，解压到/home/hadoop目录中，你就已经完成了50%：）简单吧

　　　　2)修改 flume-env.sh 配置文件,主要是JAVA_HOME变量设置

<div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">root@m1:/home/hadoop/flume-1.5.0-bin# cp conf/flume-env.sh.template conf/flume-env.sh</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">root@m1:/home/hadoop/flume-1.5.0-bin# vi conf/flume-env.sh</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;"># or more contributor license agreements. See the NOTICE file</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;"># Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;"># distributed with this work for additional information</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;"># "License"); you may not use this file except in compliance</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;"># regarding copyright ownership. The ASF licenses this file</span></div># to you under the Apache License, Version 2.0 (the
<div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">#</span></div># with the License. You may obtain a copy of the License at
<div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;"># distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,</span></div>#   http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 #
# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
<div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;"># Enviroment variables can be set here.</span></div># See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.

# If this file is placed at FLUME_CONF_DIR/flume-env.sh, it will be sourced
# during Flume startup.

JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-7-oracle

<div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">#FLUME_CLASSPATH=""</span></div># Give Flume more memory and pre-allocate, enable remote monitoring via JMX
#JAVA_OPTS="-Xms100m -Xmx200m -Dcom.sun.management.jmxremote"

<div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;"># Note that the Flume conf directory is always included in the classpath.</span></div>

　　　3)验证是否安装成功

<div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">root@m1:/home/hadoop# /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/bin/flume-ng version</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">Flume 1.5.0</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">Source code repository: https://git-wip-us.apache.org/repos/asf/flume.git</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">Revision: 8633220df808c4cd0c13d1cf0320454a94f1ea97</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">From sourcewith checksum a01fe726e4380ba0c9f7a7d222db961f</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">Compiled by hshreedharan on Wed May 7 14:49:18 PDT 2014</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">root@m1:/home/hadoop#</span></div>

　　　出现上面的信息，表示安装成功了

　　五、flume的案例
　　　　1)案例1：Avro
　　　　Avro可以发送一个给定的文件给Flume，Avro 源使用AVRO RPC机制。
　　　　　　a)创建agent配置文件

<div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">root@m1:/home/hadoop#vi /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/conf/avro.conf</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">   </span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">a1.sources = r1</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">a1.sinks = k1</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">a1.channels = c1</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">   </span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">a1.sources.r1.channels = c1</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;"># Describe/configure the source</span></div>a1.sources.r1.type= avro
<div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;"># Use a channel which buffers events in memory</span></div>a1.sources.r1.bind = 0.0.0.0
a1.sources.r1.port = 4141
<div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">a1.sinks.k1.type= logger</span></div>
# Describe the sink

<div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;"># Bind the source and sink to the channel</span></div>a1.channels.c1.type= memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
<div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">a1.channels.c1.transactionCapacity = 100</span></div>
a1.sources.r1.channels = c1
<div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">a1.sinks.k1.channel = c1</span></div>

　　b)启动flume agent a1

root@m1:/home/hadoop# /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/bin/flume-ng agent -c . -f /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/conf/avro.conf -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

　　c)创建指定文件

root@m1:/home/hadoop# echo "hello world" > /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/log.00

　　　　d)使用avro-client发送文件

root@m1:/home/hadoop# /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/bin/flume-ng avro-client -c . -H m1 -p 4141 -F /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/log.00

　　　　　　f)在m1的控制台，可以看到以下信息，注意最后一行：

<div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">root@m1:/home/hadoop/flume-1.5.0-bin/conf# /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/bin/flume-ng agent -c . -f /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/conf/avro.conf -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">Info: Sourcing environment configuration script/home/hadoop/flume-1.5.0-bin/conf/flume-env.sh</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">Info: Excluding /home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/common/lib/slf4j-api-1.7.5.jar from classpath</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">Info: Including Hadoop libraries found via (/home/hadoop/hadoop-2.2.0/bin/hadoop)for HDFS access</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">-08-10 10:43:25,112 (New I/Oworker #1) [INFO - org.apache.avro.ipc.NettyServer$NettyServerAvroHandler.handleUpstream(NettyServer.java:171)] [id: 0x92464c4f, /192.168.1.50:59850 :> /192.168.1.50:4141] UNBOUND</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">Info: Excluding /home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/common/lib/slf4j-log4j12-1.7.5.jar from classpath</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">...</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">-08-10 10:43:25,112 (New I/Oworker #1) [INFO - org.apache.avro.ipc.NettyServer$NettyServerAvroHandler.handleUpstream(NettyServer.java:171)] [id: 0x92464c4f, /192.168.1.50:59850 :> /192.168.1.50:4141] CLOSED</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">-08-10 10:43:25,112 (New I/Oworker #1) [INFO - org.apache.avro.ipc.NettyServer$NettyServerAvroHandler.channelClosed(NettyServer.java:209)] Connection to /192.168.1.50:59850 disconnected.</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">-08-10 10:43:26,718 (SinkRunner-PollingRunner-DefaultSinkProcessor) [INFO - org.apache.flume.sink.LoggerSink.process(LoggerSink.java:70)] Event: { headers:{} body: 68 65 6C 6C 6F 20 77 6F 72 6C 64        hello world }</span></div>

　2)案例2：Spool

　　　　Spool监测配置的目录下新增的文件，并将文件中的数据读取出来。需要注意两点：
　　　　1) 拷贝到spool目录下的文件不可以再打开编辑。
　　　　2) spool目录下不可包含相应的子目录
　　　　　　a)创建agent配置文件

<div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">root@m1:/home/hadoop# vi /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/conf/spool.conf</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">a1.sources = r1</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">a1.sinks = k1</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">a1.channels = c1</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">a1.sources.r1.channels = c1</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;"># Describe/configure the source</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">a1.sources.r1.type= spooldir</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">a1.sources.r1.fileHeader =true</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">a1.sources.r1.spoolDir =/home/hadoop/flume-1.5.0-bin/logs</span></div># Describe the sink
a1.sinks.k1.type= logger
<div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">a1.channels.c1.transactionCapacity = 100</span></div># Use a channel which buffers events in memory
a1.channels.c1.type= memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
# Bind the source and sink to the channel
<div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">a1.sinks.k1.channel = c1</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">a1.sources.r1.channels = c1</span></div>

　　b)启动flume agent a1

root@m1:/home/hadoop# /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/bin/flume-ng agent -c . -f /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/conf/spool.conf -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

　　　c)追加文件到/home/hadoop/flume-1.5.0-bin/logs目录

root@m1:/home/hadoop# echo "spool test1" > /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/logs/spool_text.log

　　d)在m1的控制台，可以看到以下相关信息：

<div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">/08/10 11:37:13 INFO source.SpoolDirectorySource: Spooling Directory Source runner has shutdown.</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">/08/10 11:37:13 INFO source.SpoolDirectorySource: Spooling Directory Source runner has shutdown.</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">/08/10 11:37:14 INFO avro.ReliableSpoolingFileEventReader: Preparing to move file /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/logs/spool_text.log to /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/logs/spool_text.log.COMPLETED</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">/08/10 11:37:14 INFO source.SpoolDirectorySource: Spooling Directory Source runner has shutdown.</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">/08/10 11:37:14 INFO source.SpoolDirectorySource: Spooling Directory Source runner has shutdown.</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">/08/10 11:37:15 INFO source.SpoolDirectorySource: Spooling Directory Source runner has shutdown.</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">/08/10 11:37:14 INFO sink.LoggerSink: Event: { headers:{file=/home/hadoop/flume-1.5.0-bin/logs/spool_text.log} body: 73 70 6F 6F 6C 20 74 65 73 74 31        spool test1 }</span></div>/08/10 11:37:15 INFO source.SpoolDirectorySource: Spooling Directory Source runner has shutdown.
<div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">/08/10 11:37:17 INFO source.SpoolDirectorySource: Spooling Directory Source runner has shutdown.</span></div>/08/10 11:37:16 INFO source.SpoolDirectorySource: Spooling Directory Source runner has shutdown.
<div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">/08/10 11:37:16 INFO source.SpoolDirectorySource: Spooling Directory Source runner has shutdown.</span></div>

　3)案例3：Exec

　　　　EXEC执行一个给定的命令获得输出的源,如果要使用tail命令，必选使得file足够大才能看到输出内容
　　　　　　a)创建agent配置文件

<div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">root@m1:/home/hadoop# vi /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/conf/exec_tail.conf</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">a1.sources = r1</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">a1.sinks = k1</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">a1.channels = c1</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">a1.sources.r1.channels = c1</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;"># Describe/configure the source</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">a1.sources.r1.type= exec</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;"># Describe the sink</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">a1.sources.r1.command= tail -F /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/log_exec_tail</span></div>a1.sinks.k1.type= logger
<div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">a1.channels.c1.transactionCapacity = 100</span></div># Use a channel which buffers events in memory
a1.channels.c1.type= memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
<div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">a1.sinks.k1.channel = c1</span></div># Bind the source and sink to the channel
<div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">a1.sources.r1.channels = c1</span></div>

　b)启动flume agent a1

root@m1:/home/hadoop# /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/bin/flume-ng agent -c . -f /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/conf/exec_tail.conf -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

　　　　　　c)生成足够多的内容在文件里

root@m1:/home/hadoop# for i in {1..100};do echo "exec tail$i" >> /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/log_exec_tail;echo $i;sleep 0.1;done

　e)在m1的控制台，可以看到以下信息：

<div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">-08-10 10:59:25,513 (SinkRunner-PollingRunner-DefaultSinkProcessor) [INFO - org.apache.flume.sink.LoggerSink.process(LoggerSink.java:70)] Event: { headers:{} body: 65 78 65 63 20 74 61 69 6C 20 74 65 73 74    exec tail test }</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">-08-10 10:59:34,535 (SinkRunner-PollingRunner-DefaultSinkProcessor) [INFO - org.apache.flume.sink.LoggerSink.process(LoggerSink.java:70)] Event: { headers:{} body: 65 78 65 63 20 74 61 69 6C 20 74 65 73 74    exec tail test }</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">-08-10 11:01:41,180 (SinkRunner-PollingRunner-DefaultSinkProcessor) [INFO - org.apache.flume.sink.LoggerSink.process(LoggerSink.java:70)] Event: { headers:{} body: 65 78 65 63 20 74 61 69 6C 32          exec tail2 }</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">-08-10 11:01:40,557 (SinkRunner-PollingRunner-DefaultSinkProcessor) [INFO - org.apache.flume.sink.LoggerSink.process(LoggerSink.java:70)] Event: { headers:{} body: 65 78 65 63 20 74 61 69 6C 31          exec tail1 }</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">-08-10 11:01:41,180 (SinkRunner-PollingRunner-DefaultSinkProcessor) [INFO - org.apache.flume.sink.LoggerSink.process(LoggerSink.java:70)] Event: { headers:{} body: 65 78 65 63 20 74 61 69 6C 33          exec tail3 }</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">-08-10 11:01:41,181 (SinkRunner-PollingRunner-DefaultSinkProcessor) [INFO - org.apache.flume.sink.LoggerSink.process(LoggerSink.java:70)] Event: { headers:{} body: 65 78 65 63 20 74 61 69 6C 36          exec tail6 }</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">-08-10 11:01:41,181 (SinkRunner-PollingRunner-DefaultSinkProcessor) [INFO - org.apache.flume.sink.LoggerSink.process(LoggerSink.java:70)] Event: { headers:{} body: 65 78 65 63 20 74 61 69 6C 34          exec tail4 }</span></div>-08-10 11:01:41,181 (SinkRunner-PollingRunner-DefaultSinkProcessor) [INFO - org.apache.flume.sink.LoggerSink.process(LoggerSink.java:70)] Event: { headers:{} body: 65 78 65 63 20 74 61 69 6C 35          exec tail5 }
<div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">-08-10 11:01:51,551 (SinkRunner-PollingRunner-DefaultSinkProcessor) [INFO - org.apache.flume.sink.LoggerSink.process(LoggerSink.java:70)] Event: { headers:{} body: 65 78 65 63 20 74 61 69 6C 39 38        exec tail98 }</span></div>....
....
....
<div style="text-align: left;"></div>-08-10 11:01:51,550 (SinkRunner-PollingRunner-DefaultSinkProcessor) [INFO - org.apache.flume.sink.LoggerSink.process(LoggerSink.java:70)] Event: { headers:{} body: 65 78 65 63 20 74 61 69 6C 39 36        exec tail96 }
<div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">-08-10 11:01:51,551 (SinkRunner-PollingRunner-DefaultSinkProcessor) [INFO - org.apache.flume.sink.LoggerSink.process(LoggerSink.java:70)] Event: { headers:{} body: 65 78 65 63 20 74 61 69 6C 39 39        exec tail99 }</span></div>-08-10 11:01:51,550 (SinkRunner-PollingRunner-DefaultSinkProcessor) [INFO - org.apache.flume.sink.LoggerSink.process(LoggerSink.java:70)] Event: { headers:{} body: 65 78 65 63 20 74 61 69 6C 39 37        exec tail97 }
<div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">-08-10 11:01:51,551 (SinkRunner-PollingRunner-DefaultSinkProcessor) [INFO - org.apache.flume.sink.LoggerSink.process(LoggerSink.java:70)] Event: { headers:{} body: 65 78 65 63 20 74 61 69 6C 31 30 30       exec tail100 }</span></div>

　4)案例4：Syslogtcp

　　　　Syslogtcp监听TCP的端口做为数据源
　　　　　　a)创建agent配置文件

<div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">root@m1:/home/hadoop# vi /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/conf/syslog_tcp.conf</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">a1.sources = r1</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">a1.sinks = k1</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">a1.channels = c1</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">a1.sources.r1.port = 5140</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;"># Describe/configure the source</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">a1.sources.r1.type= syslogtcp</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">a1.sinks.k1.type= logger</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">a1.sources.r1.host = localhost</span></div>a1.sources.r1.channels = c1
<div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">a1.channels.c1.capacity = 1000</span></div># Describe the sink
# Use a channel which buffers events in memory
<div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">a1.channels.c1.transactionCapacity = 100</span></div>a1.channels.c1.type= memory
<div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">a1.sinks.k1.channel = c1</span></div># Bind the source and sink to the channel
<div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">a1.sources.r1.channels = c1</span></div>

　　　b)启动flume agent a1

root@m1:/home/hadoop# /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/bin/flume-ng agent -c . -f /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/conf/syslog_tcp.conf -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

　　　　c)测试产生syslog

root@m1:/home/hadoop# echo "hello idoall.org syslog" | nc localhost 5140

　　d)在m1的控制台，可以看到以下信息：

<div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">/08/10 11:41:45 INFO node.PollingPropertiesFileConfigurationProvider: Reloading configuration file:/home/hadoop/flume-1.5.0-bin/conf/syslog_tcp.conf</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">/08/10 11:41:45 INFO conf.FlumeConfiguration: Added sinks: k1 Agent: a1</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">/08/10 11:41:45 INFO conf.FlumeConfiguration: Processing:k1</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">/08/10 11:41:45 INFO conf.FlumeConfiguration: Post-validation flume configuration contains configuration for agents: [a1]</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">/08/10 11:41:45 INFO conf.FlumeConfiguration: Processing:k1</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">/08/10 11:41:45 INFO node.AbstractConfigurationProvider: Creating channels</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">/08/10 11:41:45 INFO source.DefaultSourceFactory: Creating instance of source r1, type syslogtcp</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">/08/10 11:41:45 INFO channel.DefaultChannelFactory: Creating instance of channel c1 type memory</span></div>/08/10 11:41:45 INFO node.AbstractConfigurationProvider: Created channel c1
<div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">/08/10 11:41:45 INFO node.Application: Starting new configuration:{ sourceRunners:{r1=EventDrivenSourceRunner: { source:org.apache.flume.source.SyslogTcpSource{name:r1,state:IDLE} }} sinkRunners:{k1=SinkRunner: { policy:org.apache.flume.sink.DefaultSinkProcessor@6538b14 counterGroup:{ name:null counters:{} } }} channels:{c1=org.apache.flume.channel.MemoryChannel{name: c1}} }</span></div>/08/10 11:41:45 INFO sink.DefaultSinkFactory: Creating instance of sink: k1, type: logger
/08/10 11:41:45 INFO node.AbstractConfigurationProvider: Channel c1 connected to [r1, k1]
/08/10 11:41:45 INFO node.Application: Starting Channel c1
<div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">/08/10 11:41:45 INFO node.Application: Starting Sink k1</span></div>/08/10 11:41:45 INFO instrumentation.MonitoredCounterGroup: Monitored counter group for type: CHANNEL, name: c1: Successfully registered new MBean.
/08/10 11:41:45 INFO instrumentation.MonitoredCounterGroup: Component type: CHANNEL, name: c1 started
/08/10 11:41:45 INFO node.Application: Starting Source r1
/08/10 11:41:45 INFO source.SyslogTcpSource: Syslog TCP Source starting...
<div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">/08/10 11:42:15 INFO sink.LoggerSink: Event: { headers:{Severity=0, flume.syslog.status=Invalid, Facility=0} body: 68 65 6C 6C 6F 20 69 64 6F 61 6C 6C 2E 6F 72 67 hello idoall.org }</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">/08/10 11:42:15 WARN source.SyslogUtils: Event created from Invalid Syslog data.</span></div>

　　5)案例5：JSONHandler

　　　　　　a)创建agent配置文件

<div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">root@m1:/home/hadoop# vi /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/conf/post_json.conf</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">a1.sources = r1</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">a1.sinks = k1</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">a1.channels = c1</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">a1.sources.r1.type= org.apache.flume.source.http.HTTPSource</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;"># Describe/configure the source</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">a1.sources.r1.port = 8888</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;"># Use a channel which buffers events in memory</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">a1.sources.r1.channels = c1</span></div># Describe the sink
<div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">a1.channels.c1.transactionCapacity = 100</span></div>a1.sinks.k1.type= logger
a1.channels.c1.type= memory
<div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">a1.channels.c1.capacity = 1000</span></div># Bind the source and sink to the channel
<div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">a1.sinks.k1.channel = c1</span></div><div style="text-align: left;"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">a1.sources.r1.channels = c1</span></div>

　b)启动flume agent a1

root@m1:/home/hadoop# /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/bin/flume-ng agent -c . -f /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/conf/post_json.conf -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

　　　c)生成JSON 格式的POST request

root@m1:/home/hadoop# curl -X POST -d '[{ "headers" :{"a" : "a1","b" : "b1"},"body" : "idoall.org_body"}]'http://localhost:8888

　　　　d)在m1的控制台，可以看到以下信息：

/

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　　　　6)案例6：Hadoop sink
　　　　其中关于hadoop2.2.0部分的安装部署，请参考文章《ubuntu12.04+hadoop2.2.0+zookeeper3.4.5+hbase0.96.2+hive0.13.1分布式环境部署》
　　　　　　a)创建agent配置文件

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　　　　　　b)启动flume agent a1

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　　　　　　c)测试产生syslog

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　　　　　　d)在m1的控制台，可以看到以下信息：

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　　　　　　e)在m1上再打开一个窗口，去hadoop上检查文件是否生成

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　　　　7)案例7：File Roll Sink
　　　　　　a)创建agent配置文件

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　　　　　　b)启动flume agent a1

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　　　　　　c)测试产生log

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　　　　　　d)查看/home/hadoop/flume-1.5.0-bin/logs下是否生成文件,默认每30秒生成一个新文件

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　　　　8)案例8：Replicating Channel Selector
　　　　Flume支持Fan out流从一个源到多个通道。有两种模式的Fan out，分别是复制和复用。在复制的情况下，流的事件被发送到所有的配置通道。在复用的情况下，事件被发送到可用的渠道中的一个子集。Fan out流需要指定源和Fan out通道的规则。
　　　　这次我们需要用到m1,m2两台机器
　　　　　　a)在m1创建replicating_Channel_Selector配置文件

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　　　　　　b)在m1创建replicating_Channel_Selector_avro配置文件

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　　　　　　c)在m1上将2个配置文件复制到m2上一份

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　　　　　　d)打开4个窗口，在m1和m2上同时启动两个flume agent

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　　　　　　e)然后在m1或m2的任意一台机器上，测试产生syslog

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　　　　　　f)在m1和m2的sink窗口，分别可以看到以下信息,这说明信息得到了同步：

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9)案例9：Multiplexing Channel Selector
　　　　　　a)在m1创建Multiplexing_Channel_Selector配置文件

?
　　　　　　b)在m1创建Multiplexing_Channel_Selector_avro配置文件

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　　　　　　c)将2个配置文件复制到m2上一份

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　　　　　　d)打开4个窗口，在m1和m2上同时启动两个flume agent

?
　　　　　　e)然后在m1或m2的任意一台机器上，测试产生syslog

?
　　　　　　f)在m1的sink窗口，可以看到以下信息：

?
　　　　　　g)在m2的sink窗口，可以看到以下信息：

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　　　　可以看到，根据header中不同的条件分布到不同的channel上

　　　　10)案例10：Flume Sink Processors
　　　　failover的机器是一直发送给其中一个sink，当这个sink不可用的时候，自动发送到下一个sink。

　　　　　　a)在m1创建Flume_Sink_Processors配置文件

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　　　　　　b)在m1创建Flume_Sink_Processors_avro配置文件

?
　　　　　　c)将2个配置文件复制到m2上一份

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　　　　　　d)打开4个窗口，在m1和m2上同时启动两个flume agent

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　　　　　　e)然后在m1或m2的任意一台机器上，测试产生log

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　　　　　　f)因为m2的优先级高，所以在m2的sink窗口，可以看到以下信息，而m1没有：

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　　　　　　g)这时我们停止掉m2机器上的sink(ctrl+c)，再次输出测试数据：

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　　　　　　h)可以在m1的sink窗口，看到读取到了刚才发送的两条测试数据：

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　　　　　　i)我们再在m2的sink窗口中，启动sink：

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　　　　　　j)输入两批测试数据：

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　　　　　k)在m2的sink窗口，我们可以看到以下信息，因为优先级的关系，log消息会再次落到m2上：

?
　　　　11)案例11：Load balancing Sink Processor
　　　　load balance type和failover不同的地方是，load balance有两个配置，一个是轮询，一个是随机。两种情况下如果被选择的sink不可用，就会自动尝试发送到下一个可用的sink上面。

　　　　　　a)在m1创建Load_balancing_Sink_Processors配置文件

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　　　　　　b)在m1创建Load_balancing_Sink_Processors_avro配置文件

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　　　　　　c)将2个配置文件复制到m2上一份

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　　　　　　d)打开4个窗口，在m1和m2上同时启动两个flume agent

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　　　　　　e)然后在m1或m2的任意一台机器上，测试产生log，一行一行输入，输入太快，容易落到一台机器上

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　　　　　　f)在m1的sink窗口，可以看到以下信息：

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　　　　　　g)在m2的sink窗口，可以看到以下信息：

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　　　　说明轮询模式起到了作用。

　　　　12)案例12：Hbase sink

　　　　　　a)在测试之前，请先参考《ubuntu12.04+hadoop2.2.0+zookeeper3.4.5+hbase0.96.2+hive0.13.1分布式环境部署》将hbase启动

　　　　　　b)然后将以下文件复制到flume中：

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　　　　　　c)确保test_idoall_org表在hbase中已经存在，test_idoall_org表的格式以及字段请参考《ubuntu12.04+hadoop2.2.0+zookeeper3.4.5+hbase0.96.2+hive0.13.1分布式环境部署》中关于hbase部分的建表代码。

　　　　　　d)在m1创建hbase_simple配置文件

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　　　　　　e)启动flume agent

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　　　　　　f)测试产生syslog

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　　　　　　g)这时登录到hbase中，可以发现新数据已经插入

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　　　　经过这么多flume的例子测试，如果你全部做完后，会发现flume的功能真的很强大，可以进行各种搭配来完成你想要的工作，俗话说师傅领进门，修行在个人，如何能够结合你的产品业务，将flume更好的应用起来，快去动手实践吧。