Flume 整合 Kafka

一、背景

先说一下，为什么要使用 Flume + Kafka？

以实时流处理项目为例，由于采集的数据量可能存在峰值和峰谷，假设是一个电商项目，那么峰值通常出现在秒杀时，这时如果直接将 Flume 聚合后的数据输入到 Storm 等分布式计算框架中，可能就会超过集群的处理能力，这时采用 Kafka 就可以起到削峰的作用。Kafka 天生为大数据场景而设计，具有高吞吐的特性，能很好地抗住峰值数据的冲击。

Flume 整合 Kafka - 图1

二、整合流程

Flume 发送数据到 Kafka 上主要是通过 KafkaSink 来实现的，主要步骤如下：

1. 启动Zookeeper和Kafka

这里启动一个单节点的 Kafka 作为测试：

  1. # 启动Zookeeper
  2. zkServer.sh start
  4. # 启动kafka
  5. bin/kafka-server-start.sh config/server.properties

2. 创建主题

创建一个主题 flume-kafka，之后 Flume 收集到的数据都会发到这个主题上：

  1. # 创建主题
  2. bin/kafka-topics.sh --create \
  3. --zookeeper hadoop001:2181 \
  4. --replication-factor 1   \
  5. --partitions 1 --topic flume-kafka
  7. # 查看创建的主题
  8. bin/kafka-topics.sh --zookeeper hadoop001:2181 --list

3. 启动kafka消费者

启动一个消费者，监听我们刚才创建的 flume-kafka 主题：

  1. # bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop001:9092 --topic flume-kafka

4. 配置Flume

新建配置文件 exec-memory-kafka.properties，文件内容如下。这里我们监听一个名为 kafka.log 的文件，当文件内容有变化时，将新增加的内容发送到 Kafka 的 flume-kafka 主题上。

  1. a1.sources = s1
  2. a1.channels = c1
  3. a1.sinks = k1                                                                                         
  5. a1.sources.s1.type=exec
  6. a1.sources.s1.command=tail -F /tmp/kafka.log
  7. a1.sources.s1.channels=c1 
  9. #设置Kafka接收器
  10. a1.sinks.k1.type= org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink
  11. #设置Kafka地址
  12. a1.sinks.k1.brokerList=hadoop001:9092
  13. #设置发送到Kafka上的主题
  14. a1.sinks.k1.topic=flume-kafka
  15. #设置序列化方式
  16. a1.sinks.k1.serializer.class=kafka.serializer.StringEncoder
  17. a1.sinks.k1.channel=c1     
  19. a1.channels.c1.type=memory
  20. a1.channels.c1.capacity=10000
  21. a1.channels.c1.transactionCapacity=100

5. 启动Flume

  1. flume-ng agent \
  2. --conf conf \
  3. --conf-file /usr/app/apache-flume-1.6.0-cdh5.15.2-bin/examples/exec-memory-kafka.properties \
  4. --name a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

6. 测试

向监听的 /tmp/kafka.log 文件中追加内容，查看 Kafka 消费者的输出：

Flume 整合 Kafka - 图2

可以看到 flume-kafka 主题的消费端已经收到了对应的消息：

Flume 整合 Kafka - 图3