Flume学习之路 （二）Flume的Source类型

一、概述

官方文档介绍：http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html#flume-sources

二、Flume Sources 描述

2.1　Avro Source

2.1.1　介绍

监听Avro端口，从Avro client streams接收events。当与另一个（前一跳）Flume agent内置的Avro Sink配对时，它可以创建分层收集拓扑。字体加粗的属性必须进行设置。

2.1.2　示例

示例一：示例请参考官方文档

示例二：

#配置一个agent，agent的名称可以自定义（如a1）
#指定agent的sources（如s1）、sinks（如k1）、channels（如c1）
#分别指定agent的sources，sinks,channels的名称 名称可以自定义
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

#为sources和sinks绑定channels
a1.sources.s1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

启动flume

[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

通过flume提供的avro客户端向指定机器指定端口发送日志信息：

[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

2.2　Thrift Source

2.2.1　介绍

ThriftSource 与Avro Source 基本一致。只要把source的类型改成thrift即可，例如a1.sources.r1.type = thrift，比较简单，不做赘述。

2.3　Exec Source

2.3.1　介绍

ExecSource的配置就是设定一个Unix(linux)命令，然后通过这个命令不断输出数据。如果进程退出，Exec Source也一起退出，不会产生进一步的数据。

下面是官网给出的source的配置，加粗的参数是必选，描述就不解释了。

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  

启动命令

[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

继续往日志里添加数据

接收到的信息

2.4　JMS Source

2.4.1　介绍

从JMS系统（消息、主题）中读取数据，ActiveMQ已经测试过

2.4.2　官网示例

2.5　Spooling Directory Source

2.5.1　介绍

Spooling Directory Source监测配置的目录下新增的文件，并将文件中的数据读取出来。其中，Spool Source有2个注意地方，第一个是拷贝到spool目录下的文件不可以再打开编辑，第二个是spool目录下不可包含相应的子目录。这个主要用途作为对日志的准实时监控。

下面是官网给出的source的配置，加粗的参数是必选。可选项太多，这边就介绍一个fileSuffix，即文件读取后添加的后缀名，这个是可以更改。

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  

启动命令

[hadoop@hadoop1 ~]$ flume-ng agent --conf conf --conf-file /home/hadoop/apps/flume/examples/case_spool.properties --name a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

讲123.log移动到logs目录

运行结果

2.6　其他

参考https://blog.csdn.net/looklook5/article/details/40400885