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-1.7.0

cd /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/conf
 
sudo cp ./flume-env.sh.template ./flume-env.sh

sudo 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/flume

sudo 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-1.7.0

bin/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)) = args
        val batchInterval = Milliseconds(2000)
        // Create the context and set the batch size
        val sparkConf = new SparkConf().setAppName("FlumeEventCount").setMaster("local[2]")
        val ssc = new StreamingContext(sparkConf, batchInterval)
        // Create a flume stream
        val stream = FlumeUtils.createStream(ssc, host, port, StorageLevel.MEMORY_ONLY_SER_2)
        // Print out the count of events received from this server in each batch
        stream.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.hasMoreElements
        if (!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：

从屏幕信息中可以看出，我们在 telnet 那个终端内发送的消息，都被成功发送到 Spark 进行处理了。

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