[TOC] # 注意启动脚本命令的书写 agent 的名称别写错了，后台执行加上`nohup ... &` # channel参数 ~~~ capacity：默认该通道中最大的可以存储的event数量 trasactionCapacity：每次最大可以从source中拿到或者送到sink中的event数量 keep-alive：event添加到通道中或者移出的允许时间 注意：capacity > trasactionCapacity ~~~ # 日志采集到HDFS配置 ## 说明1(sink端) ~~~ #定义sink a1.sinks.k1.type = hdfs a1.sinks.k1.hdfs.path=hdfs://192.168.200.101:9000/source/logs/%{type}/%Y%m%d a1.sinks.k1.hdfs.filePrefix =events a1.sinks.k1.hdfs.fileType = DataStream a1.sinks.k1.hdfs.writeFormat = Text #时间类型 a1.sinks.k1.hdfs.useLocalTimeStamp = true #生成的文件不按条数生成 a1.sinks.k1.hdfs.rollCount = 0 #生成的文件按时间生成 a1.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 30 #生成的文件按大小生成 a1.sinks.k1.hdfs.rollSize = 10485760 #批量写入hdfs的个数 a1.sinks.k1.hdfs.batchSize = 10000 flume操作hdfs的线程数（包括新建，写入等） a1.sinks.k1.hdfs.threadsPoolSize=10 #操作hdfs超时时间 a1.sinks.k1.hdfs.callTimeout=30000 ~~~ ## 说明2 (sink端) | hdfs.round | false | 如果时间戳向下舍入（如果为true，则会影响除％t之外的所有基于时间的转义序列） | | --- | --- | --- | | hdfs.roundValue | 1 | 舍入到最高倍数（在使用hdfs.roundUnit配置的单位中），小于当前时间 | | hdfs.roundUnit | second | 舍入值的单位 - second，分钟或小时 | * round： 默认值：false 是否启用时间上的”舍弃”，这里的”舍弃”，类似于”四舍五入” * roundValue：默认值：1 时间上进行“舍弃”的值； * roundUnit： 默认值：seconds时间上进行”舍弃”的单位，包含：second,minute,hour 案例（1）： ~~~ a1.sinks.k1.hdfs.path = /flume/events/%y-%m-%d/%H:%M/%S a1.sinks.k1.hdfs.round = true a1.sinks.k1.hdfs.roundValue = 10 a1.sinks.k1.hdfs.roundUnit = minute ~~~ 当时间为`2015-10-16 17:38:59`时候，hdfs.path依然会被解析为： ~~~ /flume/events/2015-10-16/17:30/00 /flume/events/2015-10-16/17:40/00 /flume/events/2015-10-16/17:50/00 ~~~ 因为设置的是舍弃10分钟内的时间，因此，该目录每10分钟新生成一个。 案例（2）： ~~~ a1.sinks.k1.hdfs.path = /flume/events/%y-%m-%d/%H:%M/%S a1.sinks.k1.hdfs.round = true a1.sinks.k1.hdfs.roundValue = 10 a1.sinks.k1.hdfs.roundUnit = second ~~~ 现象：10秒为时间梯度生成对应的目录，目录下面包括很多小文件！！！ HDFS产生的数据目录格式如下： ~~~ /flume/events/2016-07-28/18:45/10 /flume/events/2016-07-28/18:45/20 /flume/events/2016-07-28/18:45/30 /flume/events/2016-07-28/18:45/40 /flume/events/2016-07-28/18:45/50 /flume/events/2016-07-28/18:46/10 /flume/events/2016-07-28/18:46/20 /flume/events/2016-07-28/18:46/30 /flume/events/2016-07-28/18:46/40 /flume/events/2016-07-28/18:46/50 ~~~ # 断点续传 日志采集使用tail -F 监控一个文件新增的内容 （详细见案例：flume的第6个配置案例-分类收集数据-使用static拦截器） Source端的代码： ~~~ a1.sources.r2.type = exec a1.sources.r2.command = tail -F /root/data/nginx.log a1.sources.r2.interceptors = i2 a1.sources.r2.interceptors.i2.type = static a1.sources.r2.interceptors.i2.key = type a1.sources.r2.interceptors.i2.value = nginx ~~~ 这里会出现这样一个情况，当你的这个flume agent程序挂了或者是服务器宕机了，那么随着文件内容的增加，下次重启时，会消费到重复的数据， 怎么办呢？ 解决方案：使用改进版的配置信息，修改信息 ~~~ a1.sources.r2.command= tail  -n +$(tail -n1 /root/log) -F /root/data/nginx.log | awk 'ARGIND==1{i=$0;next}{i++;if($0~/^tail/){i=0};print $0;print i >> "/root/log";fflush("")}' /root/log-  ~~~ 意思就是说:Source每次读取一条信息，就往/root/log文件记住当前消息的行数。这样的话当你的程序挂了之后，重启时先获取上次读取所在的行数，依次从下读，这样避免了数据重复。 而在flume1.7已经集成了该功能 配置文件： ~~~ a1.channels = ch1 a1.sources = s1 a1.sinks = hdfs-sink1 #channel a1.channels.ch1.type = memory a1.channels.ch1.capacity=100000 a1.channels.ch1.transactionCapacity=50000 #source a1.sources.s1.channels = ch1 #监控一个目录下的多个文件新增的内容 a1.sources.s1.type = taildir #通过 json 格式存下每个文件消费的偏移量，避免从头消费 a1.sources.s1.positionFile = /var/local/apache-flume-1.7.0-bin/taildir_position.json a1.sources.s1.filegroups = f1 f2 f3 a1.sources.s1.filegroups.f1 = /root/data/access.log a1.sources.s1.filegroups.f2 = /root/data/nginx.log a1.sources.s1.filegroups.f3 = /root/data/web.log a1.sources.s1.headers.f1.headerKey = access a1.sources.s1.headers.f2.headerKey = nginx a1.sources.s1.headers.f3.headerKey = web a1.sources.s1.fileHeader = true ##sink a1.sinks.hdfs-sink1.channel = ch1 a1.sinks.hdfs-sink1.type = hdfs a1.sinks.hdfs-sink1.hdfs.path =hdfs://master:9000/demo/data a1.sinks.hdfs-sink1.hdfs.filePrefix = event_data a1.sinks.hdfs-sink1.hdfs.fileSuffix = .log a1.sinks.hdfs-sink1.hdfs.rollSize = 10485760 a1.sinks.hdfs-sink1.hdfs.rollInterval =20 a1.sinks.hdfs-sink1.hdfs.rollCount = 0 a1.sinks.hdfs-sink1.hdfs.batchSize = 1500 a1.sinks.hdfs-sink1.hdfs.round = true a1.sinks.hdfs-sink1.hdfs.roundUnit = minute a1.sinks.hdfs-sink1.hdfs.threadsPoolSize = 25 a1.sinks.hdfs-sink1.hdfs.useLocalTimeStamp = true a1.sinks.hdfs-sink1.hdfs.minBlockReplicas = 1 a1.sinks.hdfs-sink1.hdfs.fileType =DataStream a1.sinks.hdfs-sink1.hdfs.writeFormat = Text a1.sinks.hdfs-sink1.hdfs.callTimeout = 60000 ~~~ # flume的header参数配置讲解 ~~~ #配置信息test-header.conf a1.channels = c1 a1.sources = r1 a1.sinks = k1 #channel a1.channels.c1.type = memory a1.channels.c1.capacity=100000 a1.channels.c1.transactionCapacity=50000 #source a1.sources.r1.channels = c1 a1.sources.r1.type = spooldir a1.sources.r1.spoolDir = /var/tmp a1.sources.r1.batchSize= 100 a1.sources.r1.inputCharset = UTF-8 a1.sources.r1.fileHeader = true # 控制台的key,mmm,文件的绝对路径 a1.sources.r1.fileHeaderKey = mmm  a1.sources.r1.basenameHeader = true # 文件的名称,看下面的控制台 a1.sources.r1.basenameHeaderKey = nnn #sink a1.sinks.k1.type = logger a1.sinks.k1.channel = c1 ~~~ 执行脚本： ~~~ bin/flume-ng agent -c conf -f conf/test-header.conf  -name a1 -Dflume.root.logger=DEBUG,console ~~~ 看到内容控制台打印的信息： ~~~ Event: { headers:{mmm=/var/tmp/bbb, nnn=bbb} body: 30 30 30 000 } Event: { headers:{mmm=/var/tmp/aaa, nnn=aaa} body: 31 31 31 111 } ~~~ 其中aaa, bbb 为目录/var/tmp 下面的2个文件名称 官网描述: