Flume-Exec Source 监控单个本地文件

实时监控，并上传到 HDFS 中。

一、Flume 要想将数据输出到 HDFS，须持有 Hadoop 相关 jar 包

若 Hadoop 环境和 Flume 在同一节点，那么只要配置 Hadoop 环境变量即可，不需要复制相关 jar 包。

# 将相关包拷贝到 flume 的 lib 目录下

# commons-configuration-x.x.jar

# hadoop-auth-x.x.x.jar、

# hadoop-common-x.x.x.jar、

# hadoop-hdfs-x.x.x.jar、

# commons-io-x.x.jar、

# htrace-core-x.x.x-incubating.jar

cp /opt/hadoop-2.9./share/hadoop/hdfs/hadoop-hdfs-2.9..jar /opt/apache-flume-1.9.-bin/lib/

cp /opt/hadoop-2.9./share/hadoop/common/hadoop-common-2.9..jar /opt/apache-flume-1.9.-bin/lib/

cp /opt/hadoop-2.9./share/hadoop/common/lib/commons-io-2.4.jar /opt/apache-flume-1.9.-bin/lib/

cp /opt/hadoop-2.9./share/hadoop/common/lib/hadoop-auth-2.9..jar /opt/apache-flume-1.9.-bin/lib/

cp /opt/hadoop-2.9./share/hadoop/common/lib/commons-configuration-1.6.jar /opt/apache-flume-1.9.-bin/lib/

cp /opt/hadoop-2.9./share/hadoop/common/lib/htrace-core4-4.1.-incubating.jar /opt/apache-flume-1.9.-bin/lib/

二、创建 flume-file-hdfs.conf 文件

https://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html#exec-source

https://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html#flume-sinks

要想读取 Linux 系统中的文件，就得按照 Linux 命令的规则执行命令。由于 Hive 日志在 Linux 系统中所以读取文件的类型选择：exec 即 execute 执行的意思。表示执行 Linux 命令来读取文件。

# Name the components on this agent

# 定义 source

a2.sources = r2

# 定义 sink

a2.sinks = k2

# 定义 channel

a2.channels = c2

# Describe/configure the source

# 定义 source 类型为 exec 可执行命令

a2.sources.r2.type = exec

a2.sources.r2.command = tail -F /tmp/tomcat.log

# 执行 shell 脚本的绝对路径

a2.sources.r2.shell = /bin/bash -c

# Describe the sink

a2.sinks.k2.type = hdfs

a2.sinks.k2.hdfs.path = hdfs://h136:9000/flume/%Y%m%d/%H

# 上传文件的前缀

a2.sinks.k2.hdfs.filePrefix = logs-

# 是否按照时间滚动文件夹

a2.sinks.k2.hdfs.round = true

# 多少时间单位创建一个新的文件夹

a2.sinks.k2.hdfs.roundValue = 1

# 重新定义时间单位

a2.sinks.k2.hdfs.roundUnit = hour

# 是否使用本地时间戳

a2.sinks.k2.hdfs.useLocalTimeStamp = true

# 积攒多少个 Event 才 flush 到 HDFS 一次

a2.sinks.k2.hdfs.batchSize = 100

# 设置文件类型，可支持压缩

a2.sinks.k2.hdfs.fileType = DataStream

# 多久生成一个新的文件

a2.sinks.k2.hdfs.rollInterval = 30

# 设置每个文件的滚动大小

a2.sinks.k2.hdfs.rollSize = 134217700

# 文件的滚动与 Event 数量无关

a2.sinks.k2.hdfs.rollCount = 0

# Use a channel which buffers events in memory

# 表示 a2 的 channel 类型是 memory 内存型

a2.channels.c2.type = memory

# 表示 a2 的 channel 总容量 1000 个 event

a2.channels.c2.capacity = 1000

# 表示 a2 的 channel 传输时收集到了 100 条 event 以后再去提交事务

a2.channels.c2.transactionCapacity = 100

# Bind the source and sink to the channel

# 表示将 r2 和 c2 连接起来

a2.sources.r2.channels = c2

# 表示将 k2 和 c2 连接起来

a2.sinks.k2.channel = c2

注意：a2.sinks.k2.hdfs.useLocalTimeStamp = true，对于所有与时间相关的转义序列，Event Header 中必须存在以 “timestamp” 的 key（除非 hdfs.useLocalTimeStamp 设置为 true，此方法会使用 TimestampInterceptor 自动添加 timestamp）。

三、启动

在启动之前需要先启动 Hadoop 环境。

cd /opt/apache-flume-1.9.-bin/

bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a2 --conf-file /tmp/flume-job/flume-file-hdfs.conf -Dflume.root.logger=INFO,console

# 追加日志内容

echo 'add xxxxx' >> /tmp/tomcat.log

HDFS 上的文件

巴特西

Flume-Exec Source 监控单个本地文件

一、Flume 要想将数据输出到 HDFS，须持有 Hadoop 相关 jar 包

二、创建 flume-file-hdfs.conf 文件

三、启动

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