本篇文章给大家分享的是有关Flume+Kafka+SparkStreaming的整合是怎么样的，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。

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1.架构

第一步，Flume和Kakfa对接，Flume抓取日志，写到Kafka中

第二部，Spark Streaming读取Kafka中的数据，进行实时分析

下面首先使用Kakfa自带的消息处理（脚本）来获取消息，走通Flume和Kafka的对接

2.安装flume,kafka

flume install: http://my.oschina.net/u/192561/blog/692225

kafka install: http://my.oschina.net/u/192561/blog/692357

3.Flume和Kafka整合

3.1 两者整合优势

Flume更倾向于数据传输本身，Kakfa是典型的消息中间件用于解耦生产者消费者。

具体架构上，Agent并没把数据直接发送到Kafka，在Kafka前面有层由Flume构成的forward。这样做有两个原因：

Kafka的API对非JVM系的语言支持很不友好，forward对外提供更加通用的HTTP接口。forward层可以做路由、Kafka topic和Kafkapartition key等逻辑，进一步减少Agent端的逻辑。

数据有数据源到flume再到Kafka时，数据一方面可以同步到HDFS做离线计算，另一方面可以做实时计算。本文实时计算采用SparkStreaming做测试。
 

3.2 Flume和Kafka整合安装

1. 下载Flume和Kafka集成的插件，下载地址：

https://github.com/beyondj2ee/flumeng-kafka- plugin

将package目录中的flumeng-kafka-plugin.jar拷贝到Flume安装目录的lib目录下

2. 将Kakfa安装目录libs目录下的如下jar包拷贝到Flume安装目录的lib目录下

kafka_2.11-0.10.0.0.jar

scala-library-2.11.8.jar

metrics-core-2.2.0.jar

提取插件中的flume-conf.properties文件：修改如下:flume源采用exec

producer.sources.s.type = exec
producer.sources.s.command=tail -F -n+1 /home/eric/bigdata/kafka-logs/a.log
producer.sources.s.channels = c1

修改producer代理的topic为 HappyBirthDayToAnYuan

将配置放到 apache-flume-1.6.0-bin/conf/producer.conf中

 完整 producer.conf:   

#agentsectionproducer.sources= s1producer.channels= c1producer.sinks= k1#配置数据源producer.sources.s1.type=exec#配置需要监控的日志输出文件或目录producer.sources.s1.command=tail -F -n+1 /home/eric/bigdata/kafka-logs/a.log#配置数据通道producer.channels.c1.type=memoryproducer.channels.c1.capacity=10000producer.channels.c1.transactionCapacity=100#配置数据源输出#设置Kafka接收器,此处最坑,注意版本,此处为Flume 1.6.0的输出槽类型producer.sinks.k1.type= org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink#设置Kafka的broker地址和端口号producer.sinks.k1.brokerList=localhost:9092#设置Kafka的Topicproducer.sinks.k1.topic=HappyBirthDayToAnYuan#设置序列化方式producer.sinks.k1.serializer.class=kafka.serializer.StringEncoder#将三者级联producer.sources.s1.channels=c1producer.sinks.k1.channel=c1

3.3 启动kafka flume相关服务

启动ZK bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties

启动Kafka服务bin/kafka-server-start.sh config/server.properties

创建主题

bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic HappyBirthDayToAnYuan

查看主题

bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181

查看主题详情

bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic HappyBirthDayToAnYuan

删除主题

bin/kafka-topics.sh --delete --zookeeper localhost:2181 --topic test

创建消费者

bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --topic test --from-beginning

启动flume

bin/flume-ng agent -n producer -c conf -f conf/producer.conf -Dflume.root.logger=INFO,console

向flume发送数据:

echo "yuhai" >> a.log

kafka消费数据:

注意:当前文件内容删除,服务器重启,主题需重新创建,但是消费内容有落地文件,当前消费内容不消失.

以上就是Flume+Kafka+SparkStreaming的整合是怎么样的，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注创新互联行业资讯频道。

本文题目：Flume+Kafka+SparkStreaming的整合是怎么样的
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