kafka+flume

kafka

集群开启kafka服务:nohup bin/kafka-server-start.sh config/server.properties >/dev/null 2>&1 &

1)多线程同时从多个分区并行消费:思路:一个分区开启一个线程,多线程的实现方式:

①继承Thread ②实现Runnable接口

多个分区的配置partition:

1)servers.properties配置文件

2)在代码中指定partition的个数

多线程并行消费:

1)一个topic可以有多个分区

2)并行消费


kafka:

官网:kafka.apache.org

首先要明确的一点是kafka是分布式的数据流平台,用来作为消息系统进行数据的推拉操作。

Kafka is run as a cluster on one or more servers.

            -- kafka作为集群运行在一台或多态机器上。

The Kafka cluster stores streams of records in categories called topics.

             --kafka集群 存储数据流是以topic来分类的。

Each record consists of a key, a value, and a timestamp.

            --每一条记录包含一个键值对,以及一个时间戳。

四个核心java代码:

1)producer API:允许一个应用程序发布数据流到kafka的一个或者多个topic中。

2)consumer API:允许一个应用程序订阅一个或多个topic并处理展示给他们的数据流。

3)streams API:允许一个应用程序充当一个数据流加工者,消费一个输入流(该输入流的数据可能是一个或者多个topic传送过来),生产一个输出流输出数据到一个或者多个topic。即有效地将数据从输入流传送到输出流。

4)connector API:连接kafka的topic到已存在的应用程序或者数据系统。例如:利用一个与关系型数据库的连接器可以获取到一张表的任何的变动。

kafka的应用平台

topic的分区:分区中真正保存着数据,消费者消费数据的指标是起始偏移量offset。一个分区可以被多个消费者消费,每个消费者的起始偏移量都会通过日志记录下来,便于下次消费,但同时消费者也可以重置这个偏移量来决定从哪里开始消费数据。


消费者组与消费者实例以及分区

线程必须与分区数一致。


flume:

1)如何让一个flume的数据传到另一个flume

2)source的选择:exec

3)关键是sink的选择

4)一个flume中配置两个sink--对应两个flume

5)一个上游的agent对接两个下游的agent

实现HA:一开始只向下游的agent发送数据,当这个agent出问题之后,自动把数据发送到另外的agent(思路:zookeeper监控目录,如果发现一个agent目录掉了,发送消息给上游的agent,让它去连接另外一个agent。)


flume案例二:

查看tomcat日志最新添加内容,并以回滚的方式输出到hdfs目录

首先写一个配置文件tailcat.properties

# tail.conf: A single-node Flume configuration

# Name the components on this agent

a1.sources = r1

a1.sinks = k1

a1.channels = c1

# Describe/configure the source

a1.sources.r1.type = exec

a1.sources.r1.command=tail -F /home/hadoop/flume1705/tomcat.log

# Describe the sink

a1.sinks.k1.type = hdfs

a1.sinks.k1.hdfs.path=/flume/event/%y-%m-%d/%H%M

a1.sinks.k1.hdfs.filePrefix=event-

a1.sinks.k1.hdfs.round=true

a1.sinks.k1.hdfs.roundValue=10

a1.sinks.k1.hdfs.roundUnit=minute

a1.sinks.k1.hdfs.rollInterval=3

a1.sinks.k1.hdfs.rollSize=120

a1.sinks.k1.hdfs.rollCount=3

a1.sinks.k1.hdfs.useLocalTimeStamp=true

a1.sinks.k1.hdfs.fileType=DataStream

# Use a channel which buffers events in memory

a1.channels.c1.type = memory

# Bind the source and sink to the channel

a1.sources.r1.channels = c1

a1.sinks.k1.channel = c1

将该properties文件放到flume/conf目录下

第二步:在文件夹/home/hadoop/flume1705/下创建一个文件tomcat.log--读取路径

第三步:进入flume家目录,执行命令:

bin/flume-ng agent --conf conf --conf-file conf/tailcat.properties --name a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

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