尚硅谷大数据技术之Flume(新）第3章 企业开发案例

5. 5. 等待1s，再次查询upload文件夹

[atguigu@hadoop102 upload]$ ll

总用量 0

-rw-rw-r--. 1 atguigu atguigu 0 5月  20 22:31 atguigu.log.COMPLETED

-rw-rw-r--. 1 atguigu atguigu 0 5月  20 22:31 atguigu.tmp

-rw-rw-r--. 1 atguigu atguigu 0 5月  20 22:31 atguigu.txt.COMPLETED

3.4 单数据源多出口案例(选择器)

单Source多Channel、Sink如图7-2所示。

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：

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

# Name the components on this agent

a1.sources = r1

a1.sinks = k1 k2

a1.channels = c1 c2

# 将数据流复制给所有channel

a1.sources.r1.selector.type = replicating

# Describe/configure the source

a1.sources.r1.type = exec

a1.sources.r1.command = tail -F /opt/module/hive/logs/hive.log

a1.sources.r1.shell = /bin/bash -c

# Describe the sink

a1.sinks.k1.type = avro

a1.sinks.k1.hostname = hadoop102 

a1.sinks.k1.port = 4141

a1.sinks.k2.type = avro

a1.sinks.k2.hostname = hadoop102

a1.sinks.k2.port = 4142

# Describe the channel

a1.channels.c1.type = memory

a1.channels.c1.capacity = 1000

a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

a1.channels.c2.type = memory

a1.channels.c2.capacity = 1000

a1.channels.c2.transactionCapacity = 100

# Bind the source and sink to the channel

a1.sources.r1.channels = c1 c2

a1.sinks.k1.channel = c1

a1.sinks.k2.channel = c2

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

# Name the components on this agent

a2.sources = r1

a2.sinks = k1

a2.channels = c1

# Describe/configure the source

a2.sources.r1.type = avro

a2.sources.r1.bind = hadoop102

a2.sources.r1.port = 4141

# Describe the sink

a2.sinks.k1.type = hdfs

a2.sinks.k1.hdfs.path = hdfs://hadoop102:9000/flume2/%Y%m%d/%H

#上传文件的前缀

a2.sinks.k1.hdfs.filePrefix = flume2-

#是否按照时间滚动文件夹

a2.sinks.k1.hdfs.round = true

#多少时间单位创建一个新的文件夹

a2.sinks.k1.hdfs.roundValue = 1

#重新定义时间单位

a2.sinks.k1.hdfs.roundUnit = hour

#是否使用本地时间戳

a2.sinks.k1.hdfs.useLocalTimeStamp = true

#积攒多少个Event才flush到HDFS一次

a2.sinks.k1.hdfs.batchSize = 100

#设置文件类型，可支持压缩

a2.sinks.k1.hdfs.fileType = DataStream

#多久生成一个新的文件

a2.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 600

#设置每个文件的滚动大小大概是128M

a2.sinks.k1.hdfs.rollSize = 134217700

#文件的滚动与Event数量无关

a2.sinks.k1.hdfs.rollCount = 0

#最小冗余数

a2.sinks.k1.hdfs.minBlockReplicas = 1

# Describe the channel

a2.channels.c1.type = memory

a2.channels.c1.capacity = 1000

a2.channels.c1.transactionCapacity = 100

# Bind the source and sink to the channel

a2.sources.r1.channels = c1

a2.sinks.k1.channel = c1