title: Flume系列

第一章 Flume基础理论

1.1 数据收集工具产生背景

Hadoop 业务的一般整体开发流程：

任何完整的大数据平台，一般都会包括以下的基本处理过程：

数据采集 
数据 ETL 
数据存储 
数据计算/分析 
数据展现 

其中，数据采集是所有数据系统必不可少的，随着大数据越来越被重视，数据采集的挑战也变的尤为突出。这其中包括：

数据源多种多样 
数据量大，变化快 
如何保证数据采集的可靠性的性能 
如何避免重复数据 
如何保证数据的质量 

我们今天就来看看当前可用的一些数据采集的产品，重点关注一些它们是如何做到高可靠， 高性能和高扩展。

总结：
数据的来源大体上包括：

1、业务数据 
2、爬取的网络公开数据 
3、购买数据 
4、自行采集日志数据

1.1 Flume简介

Flume is a distributed, reliable, and available service for efficiently collecting, aggregating, and moving large amounts of log data. It has a simple and flexible architecture based on streaming data flows. It is robust and fault tolerant with tunable reliability mechanisms and many failover and recovery mechanisms. It uses a simple extensible data model that allows for online analytic application.

​ Flume 是一个分布式、可靠、高可用的海量日志聚合系统，支持在系统中定制各类数据发送 方，用于收集数据，同时，Flume 提供对数据的简单处理，并写到各种数据接收方的能力。

1、 Apache 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，和 Sqoop 同属于数据采集系统组件，但是 Sqoop 用来采集关系型数据库数据，而 Flume 用来采集流动型数据。

2、 Flume 名字来源于原始的近乎实时的日志数据采集工具，现在被广泛用于任何流事件数 据的采集，它支持从很多数据源聚合数据到 HDFS。

3、 一般的采集需求，通过对 flume 的简单配置即可实现。Flume 针对特殊场景也具备良好 的自定义扩展能力，因此，flume 可以适用于大部分的日常数据采集场景 。

4、 Flume 最初由 Cloudera 开发，在 2011 年贡献给了 Apache 基金会，2012 年变成了 Apache 的顶级项目。Flume OG（Original Generation）是 Flume 最初版本，后升级换代成 Flume NG（Next/New Generation）。

5、 Flume 的优势：可横向扩展、延展性、可靠性。

1.2 Flume版本

Flume 在 0.9.x and 1.x 之间有较大的架构调整：
1.x 版本之后的改称 Flume NG
0.9.x 版本称为 Flume OG，最后一个版本是 0.94，之后是由 Apache 进行了重构
N是New 和 O是Old

Flume1.7版本要求：

Flume OG  Old/Original Generation
Flume NG  New/Next	   Generation	

注意，上面是flume1.7的要求，其他版本要求可能会不一样！！

本文使用版本链接：http://flume.apache.org/releases/content/1.7.0/FlumeUserGuide.html

官网链接：http://flume.apache.org/

Flume1.9 版本要求：

System Requirements

Java Runtime Environment - Java 1.8 or later
Memory - Sufficient memory for configurations used by sources, channels or sinks
Disk Space - Sufficient disk space for configurations used by channels or sinks
Directory Permissions - Read/Write permissions for directories used by agent

第二章 Flume体系结构/核心组件

agent：能独立执行一个数据收集任务的JVM进程
source ： agent中的一个用来跟数据源对接的服务
channel ： agent内部的一个中转组件
sink ： agent中的一个用来跟数据目的地对接的服务
event： 消息流转的一个载体/对象header  body常见source的类型Avro source ：接收网络端口中的数据exec source： 监听文件新增内容   tail -fspooldir source ：监控文件夹的，如果这个文件夹里面的文件发送了变化，就可以采集Taildir source： 多目录多文件实时监控常见的channel的类型memory ： 内存中  ， 快 ， 但不安全file ： 相对来说安全些，但是效率低些jdbc： 使用数据库进行数据的保存常见的sink的类型logger   做测试使用HDFS	离线数据的sink 一般Kafka   流式数据的sink 
以上仅仅是常见的一些，官网中有完整的。

2.1 介绍

​ 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 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。

如下面官网图片

解释：

2.2 Flume三大核心组件

Event
Event 是 Flume 数据传输的基本单元。
Flume 以事件的形式将数据从源头传送到最终的目的地。
Event 由可选的 header 和载有数据的一个 byte array 构成。
载有的数据对 flume 是不透明的。
Header 是容纳了 key-value 字符串对的无序集合，key 在集合内是唯一的。
Header 可以在上下文路由中使用扩展。

Client
Client 是一个将原始 log 包装成 events 并且发送他们到一个或多个 agent 的实体
目的是从数据源系统中解耦 Flume
在 Flume 的拓扑结构中不是必须的

Agent
一个 Agent 包含 source，channel，sink 和其他组件。
它利用这些组件将 events 从一个节点传输到另一个节点或最终目的地。
Agent 是 flume 流的基础部分。
Flume为这些组件提供了配置，声明周期管理，监控支持。

Agent 之 Source
Source 负责接收 event 或通过特殊机制产生 event，并将 events 批量的放到一个或多个
包含 event 驱动和轮询两种类型
不同类型的 Source
与系统集成的 Source：Syslog，Netcat，监测目录池
自动生成事件的 Source：Exec
用于 Agent 和 Agent 之间通信的 IPC source：avro，thrift
Source 必须至少和一个 channel 关联

Agent 之 Channel
Channel 位于 Source 和 Sink 之间，用于缓存进来的 event
当 sink 成功的将 event 发送到下一个的 channel 或最终目的，event 从 channel 删除
不同的 channel 提供的持久化水平也是不一样的
Memory Channel：volatile（不稳定的）
File Channel：基于 WAL（预写式日志 Write-Ahead Logging）实现
JDBC Channel：基于嵌入式 database 实现
Channel 支持事务，提供较弱的顺序保证
可以和任何数量的 source 和 sink 工作

Agent 之 Sink
Sink 负责将 event 传输到下一级或最终目的地，成功后将 event 从 channel 移除
不同类型的 sink ，比如 HDFS，HBase

2.3 Flume经典部署方案

1、单Agent采集数据

​ 由一个 agent 负责把从 web server 中收集数据到 HDFS 。

2、多Agent串联

​ 在收集数据的过程中，可以让多个 agent 串联起来，形成一条 event 数据线，进行传输，但 是注意的是：相邻两个 agent 的前一个 agent 的 sink 类型要和后一个 agent 的 source 类型一 致。

3、多Agent合并串联

​ 多个 agent 串联，并联成一个复杂的 数据收集架构。反映了 flume 的部署灵活。并且针对关键节点，还可以进行高可用配置。

4、多路复用

​ 一份数据流，可以被复制成多份数据流，交给多个不同组件进行处理。一般用于一边永久存储一边进行计算。

第三章 Flume安装及案例

3.1 安装部署

3.1.1 Flume1.7安装部署

1、将apache-flume-1.7.0-bin.tar.gz上传到hadoop0的/software目录下，并解压

[root@hadoop0 software]# tar -zxvf apache-flume-1.7.0-bin.tar.gz

2、重命名为flume

[root@hadoop0 software]# mv apache-flume-1.7.0-bin flume

3、修改flume-env.sh文件

[root@hadoop0 conf]# mv flume-env.sh.template flume-env.sh

然后vim flume-env.sh，修改jdk路径

export JAVA_HOME=/software/jdk

3.1.2 Flume1.9安装部署

1、将apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz上传到hadoop10的/software目录下，并解压

[root@hadoop10 software]# tar -zxvf apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz

2、重命名为flume

[root@hadoop10 software]# mv apache-flume-1.9.0-bin flume

3、修改flume-env.sh文件

[root@hadoop10 conf]# mv flume-env.sh.template flume-env.sh

然后vim flume-env.sh，修改jdk路径

export JAVA_HOME=/software/jdk

4、看看Flume版本

[root@hadoop10 bin]# flume-ng version
Flume 1.9.0
Source code repository: https://git-wip-us.apache.org/repos/asf/flume.git
Revision: d4fcab4f501d41597bc616921329a4339f73585e
Compiled by fszabo on Mon Dec 17 20:45:25 CET 2018
From source with checksum 35db629a3bda49d23e9b3690c80737f9
[root@hadoop10 bin]# pwd
/software/flume/bin
[root@hadoop10 bin]# 

3.2 案例

3.2.1 监控端口数据（官方案例）

1、在flume的目录下面创建文件夹
[root@hadoop0 flume]# mkdir job
[root@hadoop0 flume]# cd job
2、定义配置文件telnet-logger.conf
[root@hadoop0 job]# vim telnet-logger.conf
添加内容如下：# 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# 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 = c13、先开启flume监听端口
退到flume目录
官方样例：bin/flume-ng agent --conf conf --conf-file example.conf --name a1 -Dflume.root.logger=INFO,console
实际操作：
bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a1 --conf-file job/telnet-logger.conf -Dflume.root.logger=INFO,console4、执行telnet localhost 44444
telnet localhost 44444
会先报找不到telnet
[root@hadoop10 flume]# telnet localhost 44444
bash: telnet: command not found...
[root@hadoop10 flume]# 
然后执行yum -y install telnet
5、发送命令测试即可

针对于上述配置telnet-logger.conf文件的内容的解释：

# example.conf: A single-node Flume configuration# Name the components on this agent  #a1: 表示的是agent的名字
a1.sources = r1		#r1 ： 表示的是a1的输入源
a1.sinks = k1  		#k1 ： 表示的a1的输出目的地
a1.channels = c1  	#c1 ： 表示的a1的缓冲区# Describe/configure the source	#配置source
a1.sources.r1.type = netcat		#表示a1的输入源r1的类型是netcat类型
a1.sources.r1.bind = localhost  #表示a1监听的主机
a1.sources.r1.port = 44444      #表示a1监听的端口号# Describe the sink		    #描述sink
a1.sinks.k1.type = logger	#表示a1的输入目的地k1的类型是logger# Use a channel which buffers events in memory	
a1.channels.c1.type = memory		#表示a1的channel的类型是memory类型
a1.channels.c1.capacity = 1000		#表示a1的channel总容量1000个event
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100  #表示a1的channel传输的时候收集到了100个event以后再去提交事务# Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1  #表示将r1和c1 连接起来
a1.sinks.k1.channel = c1     #表示将k1和c1 连接起来3、先开启flume监听端口
退到flume目录
官方样例：bin/flume-ng agent --conf conf --conf-file example.conf --name a1 -Dflume.root.logger=INFO,console
实际操作：bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a1 --conf-file job/telnet-logger.conf -Dflume.root.logger=INFO,consolebin/flume-ng agent --conf conf/ --name a1 --conf-file job/telnet-logger2.conf -Dflume.root.logger=INFO,console参数说明：--conf conf ： 表示配置文件在conf目录--name a1  ：  表示给agent起名为a1 --conf-file job/telnet-logger.conf ： flume本次启动所要读取的配置文件在job文件夹下面的telnet-logger.conf文件-Dflume.root.logger=INFO,console ： -D 表示flume运行时候的动态修改flume.root.logger参数值，并将日志打印到控制台，级别是INFO级别。日志级别： log、info、warn、error 

3.2.2 监控目录中的文件到HDFS

1、创建配置文件dir-hdfs.conf
在job目录下面 vim dir-hdfs.conf
添加下面的内容：a3.sources = r3
a3.sinks = k3
a3.channels = c3# Describe/configure the source
a3.sources.r3.type = spooldir
a3.sources.r3.spoolDir = /software/flume/upload
a3.sources.r3.fileSuffix = .COMPLETED
a3.sources.r3.fileHeader = true
a3.sources.r3.ignorePattern = ([^ ]*\.tmp)# Describe the sink
a3.sinks.k3.type = hdfs
a3.sinks.k3.hdfs.path = hdfs://hadoop10:8020/flume/upload/%Y%m%d/%H
a3.sinks.k3.hdfs.filePrefix = upload-
a3.sinks.k3.hdfs.round = true
a3.sinks.k3.hdfs.roundValue = 1
a3.sinks.k3.hdfs.roundUnit = hour
a3.sinks.k3.hdfs.useLocalTimeStamp = true
a3.sinks.k3.hdfs.batchSize = 100
a3.sinks.k3.hdfs.fileType = DataStream
a3.sinks.k3.hdfs.rollInterval = 600
a3.sinks.k3.hdfs.rollSize = 134217700
a3.sinks.k3.hdfs.rollCount = 0
a3.sinks.k3.hdfs.minBlockReplicas = 1# Use a channel which buffers events in memory
a3.channels.c3.type = memory
a3.channels.c3.capacity = 1000
a3.channels.c3.transactionCapacity = 100# Bind the source and sink to the channel
a3.sources.r3.channels = c3
a3.sinks.k3.channel = c32、启动监控目录命令
bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a3 --conf-file job/dir-hdfs.conf

针对于上述配置dir-hdfs.conf文件的内容的解释：

1、创建配置文件dir-hdfs.conf
在job目录下面 vim dir-hdfs.conf
添加下面的内容：a3.sources = r3		#定义source为r3
a3.sinks = k3       #定义sink为k3
a3.channels = c3    #定义channel为c3# Describe/configure the source  #配置source相关的信息
a3.sources.r3.type = spooldir    #定义source的类型是spooldir类型
a3.sources.r3.spoolDir = /software/flume/upload   #定义监控的具体的目录
a3.sources.r3.fileSuffix = .COMPLETED			  #文件上传完了之后的后缀
a3.sources.r3.fileHeader = true					  #是否有文件头
a3.sources.r3.ignorePattern = ([^ ]*\.tmp)        #忽略以tmp结尾的文件，不进行上传# Describe the sink			#配置sink相关的信息
a3.sinks.k3.type = hdfs		#定义sink的类型是hdfs
a3.sinks.k3.hdfs.path = hdfs://hadoop10:8020/flume/upload/%Y%m%d/%H	#文件上传到hdfs的具体的目录
a3.sinks.k3.hdfs.filePrefix = upload-		#文件上传到hdfs之后的前缀
a3.sinks.k3.hdfs.round = true				#是否按照时间滚动生成文件
a3.sinks.k3.hdfs.roundValue = 1				#多长时间单位创建一个新的文件
a3.sinks.k3.hdfs.roundUnit = hour			#时间单位
a3.sinks.k3.hdfs.useLocalTimeStamp = true   #是否使用本地时间
a3.sinks.k3.hdfs.batchSize = 100			#积累多少个event才刷写到hdfs一次
a3.sinks.k3.hdfs.fileType = DataStream		#文件类型
a3.sinks.k3.hdfs.rollInterval = 600			#多久生成新文件
a3.sinks.k3.hdfs.rollSize = 134217700		#多大生成新文件
a3.sinks.k3.hdfs.rollCount = 0				#多少event生成新文件
a3.sinks.k3.hdfs.minBlockReplicas = 1		#副本数# Use a channel which buffers events in memory
a3.channels.c3.type = memory				
a3.channels.c3.capacity = 1000
a3.channels.c3.transactionCapacity = 100# Bind the source and sink to the channel
a3.sources.r3.channels = c3
a3.sinks.k3.channel = c32、启动监控目录命令
bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a3 --conf-file job/dir-hdfs.conf

在执行上面的命令过程中遇到的了一点点小问题：

......
SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#multiple_bindings for an explanation.
SLF4J: Actual binding is of type [org.slf4j.impl.Log4jLoggerFactory]
Exception in thread "SinkRunner-PollingRunner-DefaultSinkProcessor" java.lang.NoSuchMethodError: com.google.common.base.Preconditions.checkArgument(ZLjava/lang/String;Ljava/lang/Object;)Vat org.apache.hadoop.conf.Configuration.set(Configuration.java:1357)at org.apache.hadoop.conf.Configuration.set(Configuration.java:1338)at org.apache.hadoop.conf.Configuration.setBoolean(Configuration.java:1679)at org.apache.flume.sink.hdfs.BucketWriter.open(BucketWriter.java:221)at org.apache.flume.sink.hdfs.BucketWriter.append(BucketWriter.java:572)at org.apache.flume.sink.hdfs.HDFSEventSink.process(HDFSEventSink.java:412)at org.apache.flume.sink.DefaultSinkProcessor.process(DefaultSinkProcessor.java:67)at org.apache.flume.SinkRunner$PollingRunner.run(SinkRunner.java:145)at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)

解决方案：将lib文件夹下的guava-11.0.2.jar删除以兼容Hadoop的版本。可以通过重命名的方式注释掉即可（实现删除的效果）。

[root@hadoop10 lib]# mv guava-11.0.2.jar guava-11.0.2.jar.backup

3.2.3 监控文件到HDFS

1、创建一个自动化文件
[root@hadoop0 job]# vim mydateauto.sh
写入：
#!/bin/bashwhile true
doecho `date`sleep 1
done然后运行测试：
[root@hadoop0 job]# sh mydateauto.sh 
Wed Aug 19 18:34:19 CST 2020
Wed Aug 19 18:34:20 CST 2020然后修改配置，将输出的日志追加到某个文件中
#!/bin/bashwhile true
doecho `date` >> /software/flume/mydate.txtsleep 1
done再次执行[root@hadoop0 job]# sh mydateauto.sh 
就会在flume的文件夹下面生成了mydate.txt文件
通过tail -f mydate.txt 查看
再次执行sh mydateauto.sh  查看输出。2、创建配置vim file-hdfs.conf# Name the components on this agent
a2.sources = r2
a2.sinks = k2
a2.channels = c2# Describe/configure the source
a2.sources.r2.type = exec
a2.sources.r2.command = tail -F /software/flume/mydate.txt
a2.sources.r2.shell = /bin/bash -c# Describe the sink
a2.sinks.k2.type = hdfs
a2.sinks.k2.hdfs.path = hdfs://hadoop10:8020/flume/%Y%m%d/%H
a2.sinks.k2.hdfs.filePrefix = logs-
a2.sinks.k2.hdfs.round = true
a2.sinks.k2.hdfs.roundValue = 1
a2.sinks.k2.hdfs.roundUnit = hour
a2.sinks.k2.hdfs.useLocalTimeStamp = true
a2.sinks.k2.hdfs.batchSize = 1000
a2.sinks.k2.hdfs.fileType = DataStream
a2.sinks.k2.hdfs.rollInterval = 600
a2.sinks.k2.hdfs.rollSize = 134217700
a2.sinks.k2.hdfs.rollCount = 0
a2.sinks.k2.hdfs.minBlockReplicas = 1# Use a channel which buffers events in memory
a2.channels.c2.type = memory
a2.channels.c2.capacity = 1000
a2.channels.c2.transactionCapacity = 100# Bind the source and sink to the channel
a2.sources.r2.channels = c2
a2.sinks.k2.channel = c23、启动
bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a2 --conf-file job/file-hdfs.conf

针对于上述配置file-hdfs.conf文件的内容的解释：

# Name the components on this agent
a2.sources = r2		#定义source为r2
a2.sinks = k2		#定义sink为k2
a2.channels = c2	#定义channel为c2# Describe/configure the source
a2.sources.r2.type = exec	#定义source的类型是exec 可执行命令
a2.sources.r2.command = tail -F /software/flume/mydate.txt	#具体文件位置
a2.sources.r2.shell = /bin/bash -c  #命令开头# Describe the sink	#sink相关配置
a2.sinks.k2.type = hdfs		#定义sink的类型是hdfs
a2.sinks.k2.hdfs.path = hdfs://hadoop10:8020/flume/%Y%m%d/%H		#具体的位置
a2.sinks.k2.hdfs.filePrefix = logs- 	
a2.sinks.k2.hdfs.round = true
a2.sinks.k2.hdfs.roundValue = 1
a2.sinks.k2.hdfs.roundUnit = hour
a2.sinks.k2.hdfs.useLocalTimeStamp = true
a2.sinks.k2.hdfs.batchSize = 100
a2.sinks.k2.hdfs.fileType = DataStream
a2.sinks.k2.hdfs.rollInterval = 600   #单位是秒！！
a2.sinks.k2.hdfs.rollSize = 134217700
a2.sinks.k2.hdfs.rollCount = 0
a2.sinks.k2.hdfs.minBlockReplicas = 1# Use a channel which buffers events in memory
a2.channels.c2.type = memory
a2.channels.c2.capacity = 1000
a2.channels.c2.transactionCapacity = 100# Bind the source and sink to the channel
a2.sources.r2.channels = c2
a2.sinks.k2.channel = c23、启动
bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a2 --conf-file job/file-hdfs.conf

过程中遇到的一点点小问题：

18 Oct 2021 14:32:24,340 INFO  [conf-file-poller-0] (org.apache.flume.sink.DefaultSinkFactory.create:42)  - Creating instance of sink: k2, type: hdfs
18 Oct 2021 14:32:24,348 ERROR [conf-file-poller-0] (org.apache.flume.node.AbstractConfigurationProvider.loadSinks:469)  - Sink k2 has been removed due to an error during configuration
java.lang.InstantiationException: Incompatible sink and channel settings defined. sink's batch size is greater than the channels transaction capacity. Sink: k2, batch size = 1000, channel c2, transaction capacity = 100at org.apache.flume.node.AbstractConfigurationProvider.checkSinkChannelCompatibility(AbstractConfigurationProvider.java:403)at org.apache.flume.node.AbstractConfigurationProvider.loadSinks(AbstractConfigurationProvider.java:462)at org.apache.flume.node.AbstractConfigurationProvider.getConfiguration(AbstractConfigurationProvider.java:106)at org.apache.flume.node.PollingPropertiesFileConfigurationProvider$FileWatcherRunnable.run(PollingPropertiesFileConfigurationProvider.java:145)at java.util.concurrent.Executors$RunnableAdapter.call(Executors.java:511)at java.util.concurrent.FutureTask.runAndReset(FutureTask.java:308)at java.util.concurrent.ScheduledThreadPoolExecutor$ScheduledFutureTask.access$301(ScheduledThreadPoolExecutor.java:180)at java.util.concurrent.ScheduledThreadPoolExecutor$ScheduledFutureTask.run(ScheduledThreadPoolExecutor.java:294)at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149)at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624)at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)

解决方案：

问题原因：原因其实很明了了，就是字面的意思，channel 与 sink的设置不匹配，sink的batch size大于channel的transaction capacity
解决方案：将a2.sinks.k2.hdfs.batchSize设置为小于等于100 。 或者注释掉也可以。

3.2.4 多目录多文件实时监控（Taildir Source）

与前面使用到的Source的对比

Spooldir Source 用于同步新文件，但不适合对实时追加日志的文件进行监听并同步。
Exec source 用于监控一个实时追加的文件，不能实现断点续传；
Taildir Source 用于监听多个实时追加的文件，并且能够实现断点续传。

操作案例：

1、在job下面创建 vim taildir-hdfs.confa3.sources = r3
a3.sinks = k3
a3.channels = c3# Describe/configure the source
a3.sources.r3.type = TAILDIR
a3.sources.r3.positionFile = /software/flume/taildir.json
a3.sources.r3.filegroups = f1 f2
a3.sources.r3.filegroups.f1 = /software/flume/taildirtest/filedir/.*file.*
a3.sources.r3.filegroups.f2 = /software/flume/taildirtest/logdir/.*log.*# Describe the sink
a3.sinks.k3.type = hdfs
a3.sinks.k3.hdfs.path = hdfs://hadoop10:8020/flume/uploadtaildir/%Y%m%d/%H
a3.sinks.k3.hdfs.filePrefix = upload-
a3.sinks.k3.hdfs.round = true
a3.sinks.k3.hdfs.roundValue = 1
a3.sinks.k3.hdfs.roundUnit = hour
a3.sinks.k3.hdfs.useLocalTimeStamp = true
a3.sinks.k3.hdfs.batchSize = 100
a3.sinks.k3.hdfs.fileType = DataStream
a3.sinks.k3.hdfs.rollInterval = 600
a3.sinks.k3.hdfs.rollSize = 134217700
a3.sinks.k3.hdfs.rollCount = 0
a3.sinks.k3.hdfs.minBlockReplicas = 1# Use a channel which buffers events in memory
a3.channels.c3.type = memory
a3.channels.c3.capacity = 1000
a3.channels.c3.transactionCapacity = 100# Bind the source and sink to the channel
a3.sources.r3.channels = c3
a3.sinks.k3.channel = c32、创建文件文件夹，注意需要在启动之前创建监控的文件夹
[root@hadoop10 flume]# mkdir taildirtest
[root@hadoop10 flume]# cd taildirtest/
[root@hadoop10 taildirtest]# ll
total 0
[root@hadoop10 taildirtest]# mkdir filedir
[root@hadoop10 taildirtest]# mkdir logdir
[root@hadoop10 taildirtest]# ll
total 0
drwxr-xr-x. 2 root root 6 Oct 18 16:44 filedir
drwxr-xr-x. 2 root root 6 Oct 18 16:45 logdir
[root@hadoop10 taildirtest]# vim file.txt
[root@hadoop10 taildirtest]# vim log.txt
[root@hadoop10 taildirtest]# ll
total 8
drwxr-xr-x. 2 root root  6 Oct 18 16:44 filedir
-rw-r--r--. 1 root root 35 Oct 18 16:45 file.txt
drwxr-xr-x. 2 root root  6 Oct 18 16:45 logdir
-rw-r--r--. 1 root root 35 Oct 18 16:46 log.txt3、启动监控目录命令
bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a3 --conf-file job/taildir-hdfs.conf4、测试
[root@hadoop10 taildirtest]# cp file.txt filedir/
[root@hadoop10 taildirtest]# cp log.txt logdir/
[root@hadoop10 taildirtest]# cd filedir/
[root@hadoop10 filedir]# echo hello1 >> file.txt 
[root@hadoop10 filedir]# cd ../logdir/
[root@hadoop10 logdir]# echo hello2 >> log.txt 
[root@hadoop10 logdir]# 

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