flume集成指南
- 方法一：基于推送的flume风格的方法
- 方法2：利用自定义sink的基于拉的方法

flume集成指南

flume是一个分布式的、稳定的、有效的服务，它能够高效的收集、聚集以及移动大量的日志数据。flume的架构如下图所示。

本节将介绍怎样配置flume以及Spark Streaming如何从flume中接收数据。主要有两种方法可用。

方法一：基于推送的flume风格的方法

flume被设计用来在flume agent间推送数据。在这个方法中，Spark Streaming本质上是建立一个receiver,这个receiver充当一个Avro代理，用于接收flume推送的数据。下面是配置的过程。

一般需求

在你的集群中，选择一台满足下面条件的机器：

当你的flume和Spark Streaming应用程序启动以后，必须有一个Spark worker运行在这台机器上面
可以配置flume推送数据到这台机器的某个端口

因为是推送模式，安排好receiver并且监听选中端口的流应用程序必须是开启的，以使flume能够发送数据。

配置flume

通过下面的配置文件配置flume agent，发送数据到一个Avro sink。

agent.sinks = avroSink
agent.sinks.avroSink.type = avro
agent.sinks.avroSink.channel = memoryChannel
agent.sinks.avroSink.hostname = <chosen machine's hostname>
agent.sinks.avroSink.port = <chosen port on the machine>

查看flume文档了解更多的信息。

配置Spark Streaming应用程序

关联：在你的SBT或者Maven项目定义中，引用下面的组件到流应用程序中。
```
groupId = org.apache.spark
artifactId = spark-streaming-flume_2.10
version = 1.1.1
```

编程：在应用程序代码中，引入FlumeUtils创建输入DStream。

import org.apache.spark.streaming.flume._
val flumeStream = FlumeUtils.createStream(streamingContext, [chosen machine's hostname], [chosen port])

查看API文档和例子

注意，hostname必须和集群(Mesos,YARN或者Spark Standalone)的resource manager所使用的机器的hostname是同一个，这样就可以根据名称分配资源，在正确的机器上启动receiver。

部署：将spark-streaming-flume_2.10和它的依赖（除了spark-core_2.10和spark-streaming_2.10）打包到应用程序jar包中。然后用spark-submit方法启动你的应用程序。

方法2：利用自定义sink的基于拉的方法

作为直接推送数据到Spark Streaming方法的替代方法，这个方法运行一个自定义的flume sink用于满足下面两点功能。

flume推送数据到sink，该数据被缓存在sink中。
Spark Streaming利用事务从sink中拉取数据。只有数据接收并且被Spark Streaming复制了之后，事务才算成功。这使这个方法比之前的方法具有更好的稳定性和容错性。然而，这个方法需要flume去
运行一个自定义sink。下面是配置的过程。

一般需求

选择一台机器在flume agent中运行自定义的sink，配置余下的flume管道(pipeline)发送数据到agent中。集群中的其它机器应该能够访问运行自定义sink的机器。

配置flume

在选定的机器上面配置flume需要以下两个步骤。

Sink Jars：添加下面的jar文件到flume的classpath目录下面
- 自定义sink jar：通过下面的方式下载jar（或者这里）
```
groupId = org.apache.spark
artifactId = spark-streaming-flume-sink_2.10
version = 1.1.1
```
- scala library jar:下载scala 2.10.4库，你能够通过下面的方式下载(或者这里)
```
groupId = org.scala-lang
artifactId = scala-library
version = 2.10.4
```
配置文件：通过下面的配置文件配置flume agent用于发送数据到Avro sink。

 agent.sinks = spark
 agent.sinks.spark.type = org.apache.spark.streaming.flume.sink.SparkSink
 agent.sinks.spark.hostname = <hostname of the local machine>
 agent.sinks.spark.port = <port to listen on for connection from Spark>
 agent.sinks.spark.channel = memoryChannel

要确保配置的逆流flume管道（upstream Flume pipeline）运行这个sink发送数据到flume代理。

配置Spark Streaming应用程序

关联：在你的SBT或者Maven项目定义中，引入spark-streaming-flume_2.10组件
编程：在应用程序代码中，引入FlumeUtils创建输入DStream。

 import org.apache.spark.streaming.flume._
 val flumeStream = FlumeUtils.createPollingStream(streamingContext, [sink machine hostname], [sink port])

可以查看用例FlumePollingEventCount

注意，每个输入DStream都可以配置为从多个sink接收数据。

部署：将spark-streaming-flume_2.10和它的依赖（除了spark-core_2.10和spark-streaming_2.10）打包到应用程序的jar包中。然后用spark-submit方法启动你的应用程序。