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正文apache
1、概述
官方文檔介紹:http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html#flume-sourcesapp
2、Flume Sources 描述
2.1 Avro Source
2.1.1 介紹
監聽Avro端口,從Avro client streams接收events。當與另外一個(前一跳)Flume agent內置的Avro Sink配對時,它能夠建立分層收集拓撲。字體加粗的屬性必須進行設置。ide
2.1.2 示例
示例一:示例請參考官方文檔oop
示例二:post
#配置一個agent,agent的名稱能夠自定義(如a1)
#指定agent的sources(如s1)、sinks(如k1)、channels(如c1)
#分別指定agent的sources,sinks,channels的名稱 名稱能夠自定義
a1.sources = s1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1
#配置source
a1.sources.s1.channels = c1
a1.sources.s1.type = avro
a1.sources.s1.bind = 192.168.123.102
a1.sources.s1.port = 6666
#配置channels
a1.channels.c1.type = memory
#配置sinks
a1.sinks.k1.channel = c1
a1.sinks.k1.type = logger
#爲sources和sinks綁定channels
a1.sources.s1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1
啓動flume測試
[hadoop@hadoop1 ~]$ flume-ng agent --conf conf --conf-file ~/apps/flume/examples/single_avro.properties --name a1 -Dflume.root.logger=DEBUG,console -Dorg.apache.flume.log.printconfig=true -Dorg.apache.flume.log.rawdata=true
經過flume提供的avro客戶端向指定機器指定端口發送日誌信息:字體
[hadoop@hadoop1 ~]$ flume-ng avro-client -c ~/apps/flume/conf -H 192.168.123.102 -p 6666 -F 666.txt
接收到的信息ui
2.2 Thrift Source
2.2.1 介紹
ThriftSource 與Avro Source 基本一致。只要把source的類型改爲thrift便可,例如a1.sources.r1.type = thrift,比較簡單,不作贅述。
2.3 Exec Source
2.3.1 介紹
ExecSource的配置就是設定一個Unix(linux)命令,而後經過這個命令不斷輸出數據。若是進程退出,Exec Source也一塊兒退出,不會產生進一步的數據。
下面是官網給出的source的配置,加粗的參數是必選,描述就不解釋了。
2.3.2 示例
#配置文件
#Name the components on this agent
a1.sources= s1
a1.sinks= k1
a1.channels= c1
#配置sources
a1.sources.s1.type = exec
a1.sources.s1.command = tail -F /home/hadoop/logs/test.log
a1.sources.s1.channels = c1
#配置sinks
a1.sinks.k1.type= logger
a1.sinks.k1.channel= c1
#配置channel
a1.channels.c1.type= memory
啓動命令
[hadoop@hadoop1 ~]$ flume-ng agent --conf conf --conf-file ~/apps/flume/examples/case_exec.properties --name a1 -Dflume.root.logger=DEBUG,console -Dorg.apache.flume.log.printconfig=true -Dorg.apache.flume.log.rawdata=true
繼續往日誌裏添加數據
接收到的信息
2.4 JMS Source
2.4.1 介紹
從JMS系統(消息、主題)中讀取數據,ActiveMQ已經測試過
2.4.2 官網示例
2.5 Spooling Directory Source
2.5.1 介紹
Spooling Directory Source監測配置的目錄下新增的文件,並將文件中的數據讀取出來。其中,Spool Source有2個注意地方,第一個是拷貝到spool目錄下的文件不能夠再打開編輯,第二個是spool目錄下不可包含相應的子目錄。這個主要用途做爲對日誌的準實時監控。
下面是官網給出的source的配置,加粗的參數是必選。可選項太多,這邊就介紹一個fileSuffix,即文件讀取後添加的後綴名,這個是能夠更改。
2.5.2 示例
a1.sources = s1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1
# Describe/configure the source
a1.sources.s1.type =spooldir
a1.sources.s1.spoolDir =/home/hadoop/logs
a1.sources.s1.fileHeader= true
a1.sources.s1.channels =c1
# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = logger
a1.sinks.k1.channel = c1
# Use a channel which buffers events inmemory
a1.channels.c1.type = memory
啓動命令
[hadoop@hadoop1 ~]$ flume-ng agent --conf conf --conf-file /home/hadoop/apps/flume/examples/case_spool.properties --name a1 -Dflume.root.logger=INFO,console
講123.log移動到logs目錄
運行結果
2.6 其餘
參考https://blog.csdn.net/looklook5/article/details/40400885