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什么是 Flume？

Flume 是一个开源的数据采集工具，最初由 Apache 软件基金会开发和维护。它的主要目的是帮助用户将大规模数据从各种数据源（如日志文件、网络数据源、消息队列等）采集、传输和加载到数据存储系统（如 Hadoop HDFS、Apache HBase、Apache Hive 等）。

Flume 旨在处理大规模数据流，以便进行数据分析和处理。

Flume 组成

Flume （配置）主要由以下 4 个部分组成：

1. 数据源（Source）： Flume 可以从多种数据源收集数据，例如日志文件、网络流、消息队列等。

2. 通道（Channel）： 采集的数据被存储在通道中，等待传输到目标数据存储系统。Flume 支持多种不同类型的通道，如内存通道、文件通道和 Kafka 通道。

3. 拦截器（Interceptor）： 拦截器允许用户对采集的数据进行预处理和转换，以满足特定需求。

4. 接收器（Sink）： 接收器将数据传输到目标数据存储系统，如 Hadoop HDFS、HBase、Kafka 等。

Flume 通过灵活的配置，允许用户根据其数据采集需求来定义数据流的整个流程，包括数据源、通道、拦截器和接收器。

这使得 Flume 成为处理大规模数据采集和传输任务的强有力工具，构建数据管道，将分散的数据整合到中心存储或处理系统中，用于实时或者离线数据分析和报告。

Flume 安装

官方安装包下载地址：http://archive.apache.org/dist/flume

本篇博客使用的版本为：Flume-1.10.1

1. 解压

tar -zxvf apache-flume-1.10.1-bin.tar.gz -C /opt/

2. 配置环境变量

vim /etc/profile

文件末尾添加：

#FLUME_HOME
export FLUME_HOME=/opt/flume-1.10.1
export PATH=$PATH:$FLUME_HOME/bin

刷新环境变量：source /etc/profile

其实到这里，Flume 算是安装完了，但是为了后期使用方便，这里再调整一下配置参数。

修改日志存储与输出：

cd $FLUME_HOMEvim conf/log4j2.xml

在该文件中修改日志文件的存储目录（正文第 3 行）

    <Property name="LOG_DIR">/opt/flume-1.10.1/logs</Property>

在该文件中添加日志控制台输出方式（正文末尾）

      <AppenderRef ref="Console" />

默认只有 LogFile 日志文件的输出方式。

修改堆内存大小：

cd $FLUME_HOMEvim conf/flume-env.sh

如果是本地学习或者测试环境建议调小一点：

export JAVA_OPTS="-Xms512m -Xmx2048m -Dcom.sun.management.jmxremote"

我这里调整最小为 512MB，最大 2048MB，也可以将最大和最小调整为一样的，避免进行内存交换。

Flume 配置任务文件

Flume 最主要的内容就是配置任务文件了，在文章开头提到过，主要由四部分组成：

• 数据源（Source）

• 通道（Channel）

• 拦截器（Interceptor）

• 接收器（Sink）

我们可以根据需求，进入 Flume 的官方网站，查阅各项参数如何进行配置，按照要求配置即可。

配置查阅网站：Flume 1.10.1 User Guide

其中给出了一个模板文件，内容如下所示：

# example.conf: A single-node Flume configuration# Name the components on this agent  声明变量名称
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1# Describe/configure the source  配置数据源
a1.sources.r1.type = netcat
a1.sources.r1.bind = localhost
a1.sources.r1.port = 44444# Describe the sink  配置接收器（存储源）
a1.sinks.k1.type = logger# Use a channel which buffers events in memory 配置管道参数
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100# Bind the source and sink to the channel  组装
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

根据该模板文件就可以来快速构建一个数据采集的配置文件啦。

应用示例

将 Maxwell 发送到 Kafka 消息队列中的数据采集到 HDFS 上。

# --------- 声明变量名称 ---------
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1# --------- 配置数据源 ---------
# 指定数据源类型
a1.sources.r1.type = org.apache.flume.source.kafka.KafkaSource
# 指定连接地址
a1.sources.r1.kafka.bootstrap.servers = hadoop120:9092,hadoop121:9092,hadoop122:9092
# 指定消费者组别，防止多个消费者之间引发数据冲突
a1.sources.r1.kafka.consumer.group.id = flume1
# 指定主题名称，这里需要和 MaxWell 指定发送的主题保持一致，否则会采集不到数据
a1.sources.r1.kafka.topics = topic_db# --------- 配置接收器 ---------
# 指定存储源类型
a1.sinks.k1.type = hdfs
# 动态规划 HDFS 写入路径
a1.sinks.k1.hdfs.path = /test/%{tableName}_inc/%Y/%m/%d/# 当以下值中的其中一个满足时，触发滚动操作，将数据写入到新的文件中（避免小文件过多）
# 根据运行时间判定（s），测试环境调小，开发环境30m-1h
a1.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 10 
# 根据数据量大小判定（B），128 MB
a1.sinks.k1.hdfs.rollSize = 134217728
# 根据文件的条数判断，为 0 时表示不依据该参数
a1.sinks.k1.hdfs.rollCount = 0# 压缩文件
# 指定文件类型为压缩流
a1.sinks.k1.hdfs.fileType = CompressedStream
# 指定数据压缩格式
a1.sinks.k1.hdfs.codeC = gzip# --------- 配置通道 ---------
# 通道类型
a1.channels.c1.type = file
# 检查点存储路径
a1.channels.c1.checkpointDir = /opt/module/flume-1.10.1/file-channel/checkpoint1
# 用于存储日志文件的目录，多个路径用逗号分隔
a1.channels.c1.dataDirs = /opt/module/flume-1.10.1/file-channel/data1
# 指定允许等待的时间
a1.channels.c1.keep-alive = 6# --------- 组装 ---------
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

启动 Flume 采集任务

cd $FLUME_HOME./bin/flume-ng agent -c conf/ -f job_file -n a1

参数解析：

• ./bin/flume-ng：flume-ng 是 Flume 的执行脚本，它用于启动 Flume 的 agent 实例。

2. agent：这告诉 Flume-ng 启动一个代理实例，也就是一个数据采集和传输任务的执行单元。

3. -c conf/：指定 Flume 配置文件的目录。

4. -f job_file：指定 Flume 任务配置文件的参数，其中配置文件包含了数据源、通道、接收器以及数据处理的详细信息。

5. -n a1：指定代理实例的名称，与配置文件中的对应。

Flume 拦截器

当我们在配置文件中定义了动态参数时，例如上方示例中接收器的配置语句：

a1.sinks.k1.hdfs.path = /test/%{tableName}_inc/%Y/%m/%d/

我们设想的是将表名称和年月日进行动态规划，但在未设置拦截器时，这些动态参数值都会被默认为空，如果是系统预定义的参数则为系统设定值。

如下所示：

其中 tableName 是自定义的值，Flume 系统并没有对其进行预定义，所以为空，但 %Y %m %d 这三个值系统默认为当前的日期值，所以不为空。

如果想将上述值设定为希望出现的值，此时便引出了拦截器的概念。通过对拦截器的配置，将采集的数据进行预处理和转换，以满足特定需求。

编写 Flume 拦截器

在 IDEA 中编写拦截器代码，然后打包上传，使用依赖如下所示：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"><modelVersion>4.0.0</modelVersion><groupId>org.work</groupId><artifactId>intercepted</artifactId><version>1.0-SNAPSHOT</version><properties><maven.compiler.source>8</maven.compiler.source><maven.compiler.target>8</maven.compiler.target></properties><dependencies><!-- JSON 解析包--><dependency><groupId>com.alibaba</groupId><artifactId>fastjson</artifactId><version>2.0.32</version></dependency><!-- flume 包，不打包该 Jar 包--><dependency><groupId>org.apache.flume</groupId><artifactId>flume-ng-core</artifactId><version>1.10.1</version><scope>provided</scope></dependency></dependencies><build><plugins><plugin><artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId><version>2.3.2</version><configuration><source>1.8</source><target>1.8</target></configuration></plugin><plugin><artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId><configuration><descriptorRefs><descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef></descriptorRefs></configuration><executions><execution><id>make-assembly</id><phase>package</phase><goals><goal>single</goal></goals></execution></executions></plugin></plugins></build></project>

注意，JDK 版本与平台保持一致。

拦截器实现，用于设定表头与写入日期：

package com.work.flume.interceptor;import com.alibaba.fastjson.JSONException;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import org.apache.flume.Context;
import org.apache.flume.Event;
import org.apache.flume.interceptor.Interceptor;import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.List;
import java.util.Map;/*** @author Moon_coder* @version 1.0* @date 2023/10/29 17:32*/
public class TableNameAndTimestamp implements Interceptor {/*** 初始化方法*/@Overridepublic void initialize() {}/**** 处理单条数据* @param event* @return*/@Overridepublic Event intercept(Event event) {try{// 1.获取头数据Map<String, String> headers = event.getHeaders();// 2.获取数据内容，将字节数据转换为字符串String log = new String(event.getBody(), StandardCharsets.UTF_8);// 3.将字符串转换为 JSON 对象JSONObject jsonObject = JSONObject.parseObject(log);// 4.获取表名String table = jsonObject.getString("table");// 5.获取时间，我的数据是经 Maxwell 采集的，Maxwell 中的数据是 10 位时间戳，不含毫秒，将数据存入 HDFS 时 *1000String ts = jsonObject.getString("ts") + "000";// 6.更新头数据信息headers.put("tableName",table);headers.put("timestamp",ts);}catch (JSONException e){// 如果不是 JSON 数据，则将该数据定义为脏数据return null;}return event;}/**** 批量数据处理方法* @param events* @return*/@Overridepublic List<Event> intercept(List<Event> events) {// 批量处理 event 同时实现过滤功能events.removeIf(next -> intercept(next) == null);return events;}/*** 关闭方法*/@Overridepublic void close() {}// TODO 返回拦截器类public static class Builder implements Interceptor.Builder{@Overridepublic Interceptor build() {return new TableNameAndTimestamp();}@Overridepublic void configure(Context context) {}}}

类名或 Jar 包名称都没有特别要求，自定义即可。

注意： 当我们在往头信息里面放东西时，需要与键名一一对应。

            // 6.更新头数据信息headers.put("tableName",table);headers.put("timestamp",ts);

如果是自定义的值，名称与 Flume 配置文件设定的必须对应：

如果是系统预定义的值，则需要在官方网站中查询其对应的键名。例如这里出现的 %Y %m %d 这三个值，在接收器的参数定义那里即可查询到（HDFS Sink¶），如下所示：

这里官方给出了提示，说 对于所有与时间相关的转义序列，事件的标头中必须存在一个关键字为 “timestamp” 的标头，所以在拦截器中对头信息的时间进行操作时，对应的键名为 timestamp。

拦截器应用

将打包好的拦截器 Jar 包上传到 Flume 中的 lib 目录下，然后在 Flume 任务配置文件中添加拦截器配置，如下所示：

# --------- 拦截器 ---------
# 拦截器名称
a1.sources.r1.interceptors = i1
# 编写的拦截器全类名 + $Builder 标识符
a1.sources.r1.interceptors.i1.type = com.work.flume.interceptor.TableNameAndTimestamp$Builder

再次执行上方的示例任务，可以看到配置完拦截器后，头信息已经达到了我们预期的结果。