一：flume

Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。

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解决非业务数据，如日志埋点数据（用户行为数据）的实时导入

二：架构

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1：Agent

Agent是一个JVM进程，它以事件的形式将数据从源头送至目的。
Agent主要有3个部分组成，Source、Channel、Sink。

2：Source

Source是负责接收数据到Flume Agent的组件。Source组件可以处理各种类型、各种格式的日志数据，包括avro、thrift、exec、jms、spooling directory、netcat、 taildir 、sequence generator、syslog、http、legacy。

3：Sink

Sink不断地轮询Channel中的事件且批量地移除它们，并将这些事件批量写入到存储或索引系统、或者被发送到另一个Flume Agent。
Sink组件目的地包括hdfs、logger、avro、thrift、ipc、file、HBase、solr、自定义。

4：Channel

Channel是位于Source和Sink之间的缓冲区。因此，Channel允许Source和Sink运作在不同的速率上。Channel是线程安全的，可以同时处理几个Source的写入操作和几个Sink的读取操作。
Flume自带两种Channel：Memory Channel和File Channel。
Memory Channel是内存中的队列。Memory Channel在不需要关心数据丢失的情景下适用。如果需要关心数据丢失，那么Memory Channel就不应该使用，因为程序死亡、机器宕机或者重启都会导致数据丢失。
File Channel将所有事件写到磁盘。因此在程序关闭或机器宕机的情况下不会丢失数据。

5：Event

传输单元，Flume数据传输的基本单元，以Event的形式将数据从源头送至目的地。Event由Header和Body两部分组成，Header用来存放该event的一些属性，为K-V结构，Body用来存放该条数据，形式为字节数组。

三：入门

1：安装地址

1）：Flume官网地址：http://flume.apache.org/

2）：文档查看地址：http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html

3）：下载地址：http://archive.apache.org/dist/flume/

2：安装部署

1）：将apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz上传到linux的/opt/software目录下

2）：解压apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz到/opt/module/目录下

  1.  tar -zxf /opt/software/apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz -C /opt/module/

3）：修改apache-flume-1.9.0-bin的名称为flume

  1. mv /opt/module/apache-flume-1.9.0-bin /opt/module/flume

4）：将lib文件夹下的guava-11.0.2.jar删除以兼容Hadoop 3.1.3

  1. rm /opt/module/flume/lib/guava-11.0.2.jar

3：案例

1）：使用Flume监听一个端口，收集该端口数据，并打印到控制台

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I：安装netcat工具

  1. sudo yum install -y nc

II：判断44444端口是否被占用

  1.  sudo netstat -nlp | grep 44444
  2.  nc -l localhost 44444

III：创建Flume Agent配置文件flume-netcat-logger.conf

IV：在flume目录下创建job文件夹并进入job文件夹。

  1. mkdir job
  2. cd job/

V：在job文件夹下创建Flume Agent配置文件flume-netcat-logger.conf。

  1. vim flume-netcat-logger.conf

VI：在flume-netcat-logger.conf文件中添加如下内容。

  1. 添加内容如下：
  2. # Name the components on this agent
  3. a1.sources = r1
  4. a1.sinks = k1
  5. a1.channels = c1
  7. # Describe/configure the source
  8. a1.sources.r1.type = netcat
  9. a1.sources.r1.bind = localhost
  10. a1.sources.r1.port = 44444
  12. # Describe the sink
  13. a1.sinks.k1.type = logger
  15. # Use a channel which buffers events in memory
  16. a1.channels.c1.type = memory
  17. a1.channels.c1.capacity = 1000
  18. a1.channels.c1.transactionCapacity = 100
  20. # Bind the source and sink to the channel
  21. a1.sources.r1.channels = c1
  22. a1.sinks.k1.channel = c1
  23. #注：配置文件来源于官方手册http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html

VII：先开启flume监听端口

第一种写法：
bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a1 --conf-file job/flume-netcat-logger.conf -Dflume.root.logger=INFO,console

第二种写法：
bin/flume-ng agent -c conf/ -n a1 -f job/flume-netcat-logger.conf -Dflume.root.logger=INFO,console

参数说明：
—conf/-c：表示配置文件存储在conf/目录
—name/-n：表示给agent起名为a1
—conf-file/-f：flume本次启动读取的配置文件是在job文件夹下的flume-telnet.conf文件。
-Dflume.root.logger=INFO,console ：-D表示flume运行时动态修改flume.root.logger参数属性值，并将控制台日志打印级别设置为INFO级别。日志级别包括:log、info、warn、error。

VIII：使用netcat工具向本机的44444端口发送内容

nc localhost 44444

hello 
atguigu

VIIII：在Flume监听页面观察接收数据情况

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2.1）：实时监控单个追加文件

I：创建exec-flume-logger.conf

a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1

# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = exec
a1.sources.r1.command = tail -f /root/software/flume-1.9.0/jobs/tail.txt


# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = logger

# Use a channel which buffers events in memory
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

# Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

II：启动

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

III：输出目录

echo 12 >> tail.txt

2.2）：实时监控单个追加文件

I：创建exec-flume-hdfs.conf

# Name the components on this agent
a2.sources = r2
a2.sinks = k2
a2.channels = c2

# Describe/configure the source
a2.sources.r2.type = exec
a2.sources.r2.command = tail -F /opt/module/hive/logs/hive.log

# Describe the sink
a2.sinks.k2.type = hdfs
a2.sinks.k2.hdfs.path = hdfs://hadoop102:8020/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 = 60
#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
a2.channels.c2.type = memory
a2.channels.c2.capacity = 1000
a2.channels.c2.transactionCapacity = 100

# Bind the source and sink to the channel
a2.sources.r2.channels = c2
a2.sinks.k2.channel = c2

II：启动

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

III：输出目录

echo 12 >> tail.txt

3）：实时监控目录下多个新文件

I：创建flume-dir-hdfs.conf

a3.sources = r3
a3.sinks = k3
a3.channels = c3

# Describe/configure the source
a3.sources.r3.type = spooldir
a3.sources.r3.spoolDir = /opt/module/flume/upload
a3.sources.r3.fileSuffix = .COMPLETED
a3.sources.r3.fileHeader = true
#忽略所有以.tmp结尾的文件，不上传
a3.sources.r3.ignorePattern = ([^ ]*\.tmp)

# Describe the sink
a3.sinks.k3.type = hdfs
a3.sinks.k3.hdfs.path = hdfs://hadoop102:8020/flume/upload/%Y%m%d/%H
#上传文件的前缀
a3.sinks.k3.hdfs.filePrefix = upload-
#是否按照时间滚动文件夹
a3.sinks.k3.hdfs.round = true
#多少时间单位创建一个新的文件夹
a3.sinks.k3.hdfs.roundValue = 1
#重新定义时间单位
a3.sinks.k3.hdfs.roundUnit = hour
#是否使用本地时间戳
a3.sinks.k3.hdfs.useLocalTimeStamp = true
#积攒多少个Event才flush到HDFS一次
a3.sinks.k3.hdfs.batchSize = 100
#设置文件类型，可支持压缩
a3.sinks.k3.hdfs.fileType = DataStream
#多久生成一个新的文件
a3.sinks.k3.hdfs.rollInterval = 60
#设置每个文件的滚动大小大概是128M
a3.sinks.k3.hdfs.rollSize = 134217700
#文件的滚动与Event数量无关
a3.sinks.k3.hdfs.rollCount = 0

# Use a channel which buffers events in memory
a3.channels.c3.type = memory
a3.channels.c3.capacity = 1000
a3.channels.c3.transactionCapacity = 100

# Bind the source and sink to the channel
a3.sources.r3.channels = c3
a3.sinks.k3.channel = c3

II：启动

flume-ng agent --conf conf/ --name a3 --conf-file job/flume-dir-hdfs.conf

III：在/opt/module/flume目录下创建upload文件夹

mkdir upload
touch atguigu.txt
touch atguigu.tmp

4）：实时监控目录下的多个追加文件

I：创建flume-taildir-hdfs.conf

a3.sources = r3
a3.sinks = k3
a3.channels = c3

# Describe/configure the source
a3.sources.r3.type = TAILDIR
a3.sources.r3.positionFile = /opt/module/flume/tail_dir.json
a3.sources.r3.filegroups = f1 f2
a3.sources.r3.filegroups.f1 = /opt/module/flume/files/.*file.*
a3.sources.r3.filegroups.f2 = /opt/module/flume/files2/.*log.*

# Describe the sink
a3.sinks.k3.type = hdfs
a3.sinks.k3.hdfs.path = hdfs://hadoop102:8020/flume/upload2/%Y%m%d/%H
#上传文件的前缀
a3.sinks.k3.hdfs.filePrefix = upload-
#是否按照时间滚动文件夹
a3.sinks.k3.hdfs.round = true
#多少时间单位创建一个新的文件夹
a3.sinks.k3.hdfs.roundValue = 1
#重新定义时间单位
a3.sinks.k3.hdfs.roundUnit = hour
#是否使用本地时间戳
a3.sinks.k3.hdfs.useLocalTimeStamp = true
#积攒多少个Event才flush到HDFS一次
a3.sinks.k3.hdfs.batchSize = 100
#设置文件类型，可支持压缩
a3.sinks.k3.hdfs.fileType = DataStream
#多久生成一个新的文件
a3.sinks.k3.hdfs.rollInterval = 60
#设置每个文件的滚动大小大概是128M
a3.sinks.k3.hdfs.rollSize = 134217700
#文件的滚动与Event数量无关
a3.sinks.k3.hdfs.rollCount = 0

# Use a channel which buffers events in memory
a3.channels.c3.type = memory
a3.channels.c3.capacity = 1000
a3.channels.c3.transactionCapacity = 100

# Bind the source and sink to the channel
a3.sources.r3.channels = c3
a3.sinks.k3.channel = c3

II：启动

flume-ng agent --conf conf/ --name a3 --conf-file flume-taildir-hdfs.conf

III：创建数据

mkdir files
echo hello >> file1.txt
echo atguigu >> file2.txt

IV：说明

Taildir Source维护了一个json格式的position File，其会定期的往position File中更新每个文件读取到的最新的位置，因此能够实现断点续传。Position File的格式如下：
{“inode”:2496272,”pos”:12,”file”:”/opt/module/flume/files/file1.txt”}
{“inode”:2496275,”pos”:12,”file”:”/opt/module/flume/files/file2.txt”}
注：Linux中储存文件元数据的区域就叫做inode，每个inode都有一个号码，操作系统用inode号码来识别不同的文件，Unix/Linux系统内部不使用文件名，而使用inode号码来识别文件。

四：进阶

1：事务

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transaction和配置(transactionCapacity)有关，transactionCapacity设置如果100，在source中putlist和sink的putlist出现异常推送都会回滚，
putlist例如100条数据 channel中放不下，则发生异常，直接将putlist清空，source再次直接拉取
takelist如果异常，如50条成功写出，还有50条未写出，会将事务中100条还回channel中，但第一次成功写出的数据和即将写出的数据有50条会重复，无法避免

2：flume-agent

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重要组件：

1）ChannelSelector

ChannelSelector的作用就是选出Event将要被发往哪个Channel。其共有两种类型，分别是Replicating（复制）和Multiplexing（多路复用）。
ReplicatingSelector会将同一个Event发往所有的Channel，Multiplexing会根据相应的原则，将不同的Event发往不同的Channel。

2）SinkProcessor

SinkProcessor共有三种类型，分别是DefaultSinkProcessor、LoadBalancingSinkProcessor和FailoverSinkProcessor
DefaultSinkProcessor对应的是单个的Sink，LoadBalancingSinkProcessor和FailoverSinkProcessor对应的是Sink Group，LoadBalancingSinkProcessor可以实现负载均衡的功能，FailoverSinkProcessor可以错误恢复的功能。

3：拓扑结构

1）：简单串联

这种模式是将多个flume顺序连接起来了，从最初的source开始到最终sink传送的目的存储系统。此模式不建议桥接过多的flume数量， flume数量过多不仅会影响传输速率，而且一旦传输过程中某个节点flume宕机，会影响整个传输系统
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2）：复制和多路复用

Flume支持将事件流向一个或者多个目的地。这种模式可以将相同数据复制到多个channel中，或者将不同数据分发到不同的channel中，sink可以选择传送到不同的目的地。
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3）：负载均衡和故障转移

Flume支持使用将多个sink逻辑上分到一个sink组，sink组配合不同的SinkProcessor可以实现负载均衡和错误恢复的功能。
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4）：聚合

这种模式是我们最常见的，也非常实用，日常web应用通常分布在上百个服务器，大者甚至上千个、上万个服务器。产生的日志，处理起来也非常麻烦。用flume的这种组合方式能很好的解决这一问题，每台服务器部署一个flume采集日志，传送到一个集中收集日志的flume，再由此flume上传到hdfs、hive、hbase等，进行日志分析。
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五：案例

1：复制和多路复用

使用Flume-1监控文件变动，Flume-1将变动内容传递给Flume-2，Flume-2负责存储到HDFS。同时Flume-1将变动内容传递给Flume-3，Flume-3负责输出到Local FileSystem。
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1）：flume-file-flume.conf

#Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1 k2
a1.channels = c1 c2
# 将数据流复制给所有channel
a1.sources.r1.selector.type = replicating

# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = exec
a1.sources.r1.command = tail -F /opt/module/flume-1.9.0/file2/1log.txt
a1.sources.r1.shell = /bin/bash -c

# Describe the sink
# sink端的avro是一个数据发送者
a1.sinks.k1.type = avro
a1.sinks.k1.hostname = hadoop102 
a1.sinks.k1.port = 4141

a1.sinks.k2.type = avro
a1.sinks.k2.hostname = hadoop102
a1.sinks.k2.port = 4142

# Describe the channel
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

a1.channels.c2.type = memory
a1.channels.c2.capacity = 1000
a1.channels.c2.transactionCapacity = 100

# Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1 c2
a1.sinks.k1.channel = c1
a1.sinks.k2.channel = c2

2）：flume-flume-dir.conf

#me the components on this agent
a3.sources = r1
a3.sinks = k1
a3.channels = c2

# Describe/configure the source
a3.sources.r1.type = avro
a3.sources.r1.bind = hadoop102
a3.sources.r1.port = 4142

# Describe the sink
a3.sinks.k1.type = file_roll
a3.sinks.k1.sink.directory = /opt/module/flume-1.9.0/test_file

# Describe the channel
a3.channels.c2.type = memory
a3.channels.c2.capacity = 1000
a3.channels.c2.transactionCapacity = 100

# Bind the source and sink to the channel
a3.sources.r1.channels = c2
a3.sinks.k1.channel = c2

3）：flume-flume-dir.conf

# Name the components on this agent
a2.sources = r1
a2.sinks = k1
a2.channels = c1

# Describe/configure the source
# source端的avro是一个数据接收服务
a2.sources.r1.type = avro
a2.sources.r1.bind = hadoop102
a2.sources.r1.port = 4141

# Describe the sink
a2.sinks.k1.type = hdfs
a2.sinks.k1.hdfs.path = hdfs://hadoop102:9820/flume4/%Y%m%d/%H
#上传文件的前缀
a2.sinks.k1.hdfs.filePrefix = flume2-
#是否按照时间滚动文件夹
a2.sinks.k1.hdfs.round = true
#多少时间单位创建一个新的文件夹
a2.sinks.k1.hdfs.roundValue = 1
#重新定义时间单位
a2.sinks.k1.hdfs.roundUnit = hour
#是否使用本地时间戳
a2.sinks.k1.hdfs.useLocalTimeStamp = true
#积攒多少个Event才flush到HDFS一次
a2.sinks.k1.hdfs.batchSize = 100
#设置文件类型，可支持压缩
a2.sinks.k1.hdfs.fileType = DataStream

#多久生成一个新的文件
a2.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 600
#设置每个文件的滚动大小大概是128M
a2.sinks.k1.hdfs.rollSize = 134217700
#文件的滚动与Event数量无关
a2.sinks.k1.hdfs.rollCount = 0

# Describe the channel
a2.channels.c1.type = memory
a2.channels.c1.capacity = 1000
a2.channels.c1.transactionCapacity = 100

# Bind the source and sink to the channel
a2.sources.r1.channels = c1
a2.sinks.k1.channel = c1

分别启动

flume-ng agent --conf conf/ --name a3 --conf-file flume-flume-dir.conf
flume-ng agent --conf conf/ --name a2 --conf-file flume-flume-hdfs.conf
flume-ng agent --conf conf/ --name a1 --conf-file flume-file-flume.conf

cd /opt/module/flume-1.9.0/file2
echo 11 >> 1log.txt

查看数据image.png

cd /opt/module/flume-1.9.0/test_file
查看数据

2：负载均衡和故障转移

使用Flume1监控一个端口，其sink组中的sink分别对接Flume2和Flume3，采用FailoverSinkProcessor，实现故障转移的功能。
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1）：故障转移flume-netcat-flume.conf

# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.channels = c1
a1.sinkgroups = g1
a1.sinks = k1 k2

# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = netcat
a1.sources.r1.bind = localhost
a1.sources.r1.port = 44444

a1.sinkgroups.g1.processor.type = failover
a1.sinkgroups.g1.processor.priority.k1 = 5
a1.sinkgroups.g1.processor.priority.k2 = 10
a1.sinkgroups.g1.processor.maxpenalty = 10000

# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = avro
a1.sinks.k1.hostname = hadoop102
a1.sinks.k1.port = 4141

a1.sinks.k2.type = avro
a1.sinks.k2.hostname = hadoop102
a1.sinks.k2.port = 4142

# Describe the channel
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

# Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinkgroups.g1.sinks = k1 k2
a1.sinks.k1.channel = c1
a1.sinks.k2.channel = c1

2）：负载均衡flume-netcat-flume.conf

s1和s2轮询并不是真正的轮询，事实上是s1,s2分别去拿数据，但S1不一定拿的到数据，拿不到的时候，S2去拿

#me the components on this agent
a1.sources = r1
a1.channels = c1
a1.sinkgroups = g1
a1.sinks = k1 k2

# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = netcat
a1.sources.r1.bind = localhost
a1.sources.r1.port = 44444
a1.sources.r1.selector.type = replicating

a1.sinkgroups.g1.processor.type = load_balance
a1.sinkgroups.g1.processor.selector = round_robin

# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = avro
a1.sinks.k1.hostname = hadoop102
a1.sinks.k1.port = 4141

a1.sinks.k2.type = avro
a1.sinks.k2.hostname = hadoop102
a1.sinks.k2.port = 4142

# Describe the channel
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

# Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinkgroups.g1.sinks = k1 k2
a1.sinks.k1.channel = c1
a1.sinks.k2.channel = c1

3）：flume-flume-console1.conf

# Name the components on this agent
a2.sources = r1
a2.sinks = k1
a2.channels = c1

# Describe/configure the source
a2.sources.r1.type = avro
a2.sources.r1.bind = hadoop102
a2.sources.r1.port = 4141

# Describe the sink
a2.sinks.k1.type = logger

# Describe the channel
a2.channels.c1.type = memory
a2.channels.c1.capacity = 1000
a2.channels.c1.transactionCapacity = 100

# Bind the source and sink to the channel
a2.sources.r1.channels = c1
a2.sinks.k1.channel = c1

4）：vim flume-flume-console2.conf

# Name the components on this agent
a3.sources = r1
a3.sinks = k1
a3.channels = c2

# Describe/configure the source
a3.sources.r1.type = avro
a3.sources.r1.bind = hadoop102
a3.sources.r1.port = 4142

# Describe the sink
a3.sinks.k1.type = logger

# Describe the channel
a3.channels.c2.type = memory
a3.channels.c2.capacity = 1000
a3.channels.c2.transactionCapacity = 100

# Bind the source and sink to the channel
a3.sources.r1.channels = c2
a3.sinks.k1.channel = c2

分别开启

flume-ng agent --conf conf/ --name a3 --conf-file flume-flume-console2.conf -Dflume.root.logger=INFO,console
flume-ng agent --conf conf/ --name a2 --conf-file flume-flume-console1.conf -Dflume.root.logger=INFO,console
flume-ng agent --conf conf/ --name a1 --conf-file flume-netcat-flume.conf

3：聚合

hadoop102上的Flume-1监控文件/opt/module/group.log，
hadoop103上的Flume-2监控某一个端口的数据流，
Flume-1与Flume-2将数据发送给hadoop104上的Flume-3，Flume-3将最终数据打印到控制台。image.png

1）：flume1-logger-flume.conf

# 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 /opt/module/group.log
a1.sources.r1.shell = /bin/bash -c

# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = avro
a1.sinks.k1.hostname = hadoop104
a1.sinks.k1.port = 4141

# Describe the channel
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

# Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

2）：flume2-netcat-flume.conf

# Name the components on this agent
a2.sources = r1
a2.sinks = k1
a2.channels = c1

# Describe/configure the source
a2.sources.r1.type = netcat
a2.sources.r1.bind = hadoop103
a2.sources.r1.port = 44444

# Describe the sink
a2.sinks.k1.type = avro
a2.sinks.k1.hostname = hadoop104
a2.sinks.k1.port = 4141

# Use a channel which buffers events in memory
a2.channels.c1.type = memory
a2.channels.c1.capacity = 1000
a2.channels.c1.transactionCapacity = 100

# Bind the source and sink to the channel
a2.sources.r1.channels = c1
a2.sinks.k1.channel = c1

3）：flume3-flume-logger.conf

# Name the components on this agent
a3.sources = r1
a3.sinks = k1
a3.channels = c1

# Describe/configure the source
a3.sources.r1.type = avro
a3.sources.r1.bind = hadoop104
a3.sources.r1.port = 4141

# Describe the sink
# Describe the sink
a3.sinks.k1.type = logger

# Describe the channel
a3.channels.c1.type = memory
a3.channels.c1.capacity = 1000
a3.channels.c1.transactionCapacity = 100

# Bind the source and sink to the channel
a3.sources.r1.channels = c1
a3.sinks.k1.channel = c1

执行命令：

flume-ng agent --conf conf/ --name a3 --conf-file flume3-flume-logger.conf -Dflume.root.logger=INFO,console
flume-ng agent --conf conf/ --name a1 --conf-file flume1-logger-flume.conf
flume-ng agent --conf conf/ --name a2 --conf-file flume2-netcat-flume.conf

hadoop103：执行nc localhost 44444
hadoop102：修改文件数据