大数据培训技术单数据源多出口案例(选择器)

单数据源多出口案例(选择器)

       单Source多Channel、Sink如图7-2所示。

  大数据培训技术    

图7-2 单Source多Channel、Sink

1)案例需求:使用Flume-1监控文件变动,Flume-1将变动内容传递给Flume-2,Flume-2负责存储到HDFS。同时Flume-1将变动内容传递给Flume-3,Flume-3负责输出到Local FileSystem。

2)需求分析:

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3)实现步骤:

0.准备工作

       在/opt/module/flume/job目录下创建group1文件夹

[atguigu@hadoop102 job]$ cd group1/

在/opt/module/datas/目录下创建flume3文件夹

[atguigu@hadoop102 datas]$ mkdir flume3

1.创建flume-file-flume.conf

配置1个接收日志文件的source和两个channel、两个sink,分别输送给flume-flume-hdfs和flume-flume-dir。

创建配置文件并打开

[atguigu@hadoop102 group1]$ touch flume-file-flume.conf

[atguigu@hadoop102 group1]$ vim flume-file-flume.conf

添加如下内容

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注:Avro是由Hadoop创始人Doug Cutting创建的一种语言无关的数据序列化和RPC框架。

注:RPC(Remote Procedure Call)—远程过程调用,它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务,而不需要了解底层网络技术的协议。

2.创建flume-flume-hdfs.conf

配置上级Flume输出的Source,输出是到HDFS的Sink。

创建配置文件并打开

[atguigu@hadoop102 group1]$ touch flume-flume-hdfs.conf

[atguigu@hadoop102 group1]$ vim flume-flume-hdfs.conf

添加如下内容

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配置上级Flume输出的Source,输出是到本地目录的Sink。

创建配置文件并打开

[atguigu@hadoop102 group1]$ touch flume-flume-dir.conf

[atguigu@hadoop102 group1]$ vim flume-flume-dir.conf

添加如下内容

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提示:输出的本地目录必须是已经存在的目录,如果该目录不存在,并不会创建新的目录。

4.执行配置文件

分别开启对应配置文件:flume-flume-dir,flume-flume-hdfs,flume-file-flume。

[atguigu@hadoop102 flume]$ bin/flume-ng agent –conf conf/ –name a3 –conf-file job/group1/flume-flume-dir.conf

 

[atguigu@hadoop102 flume]$ bin/flume-ng agent –conf conf/ –name a2 –conf-file job/group1/flume-flume-hdfs.conf

 

[atguigu@hadoop102 flume]$ bin/flume-ng agent –conf conf/ –name a1 –conf-file job/group1/flume-file-flume.conf

5.启动Hadoop和Hive

[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ sbin/start-dfs.sh

[atguigu@hadoop103 hadoop-2.7.2]$ sbin/start-yarn.sh

 

[atguigu@hadoop102 hive]$ bin/hive

hive (default)>

6.检查HDFS上数据

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7检查/opt/module/datas/flume3目录中数据

[atguigu@hadoop102 flume3]$ ll

总用量 8

-rw-rw-r–. 1 atguigu atguigu 5942 5月  22 00:09 1526918887550-3

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