基本認識：
大數據階段數據的收集來源, flume的收集數據一般是日誌，比如：網站日誌
flume是一個分佈式的，可靠的，可用的
flume可以做離線也可以做實時分析
collecting --》source --》數據採集來源
aggregating --》channel --》數據臨時緩存（只要數據被move了，那就不在存儲了）
moving --》sink --》數據的轉移
1、agent ：source、channel、sink
（1）source：用於採集數據，將產生的數據流傳輸到Channel
（2）channel：連接 sources 和 sinks ，臨時緩存數據
（3）sink：從Channel收集數據，將數據寫到目標源
2、Events：
（1）是Flume數據傳輸的基本單元
（2）由header和載有數據的一個byte array構成，byte array字節數組：存儲真實的數據
（3）每一個事件的大小：deserializer.maxLineLength2048字節，編碼格式：UTF-8
一個source，可以綁定多個channel
一個sink，只能綁定一個channel
flume安裝：
準備安裝包
apache-flume-1.7.0-bin.tar.gz
解壓縮
tar -zxvf apache-flume-1.7.0-bin.tar.gz -C /opt/bigdata/
配置文件：flume-env.sh
mv flume-env.sh.template flume-env.sh
配置jdk
export JAVA_HOME=/opt/bigdata/jdk1.8
測試是否成功
bin/flume-ng version
flume的flume-ng命令
Usage: bin/flume-ng [options]...
例如一些提交任務的命令（熟悉下格式）：
bin/flume-ng agent --conf conf --name agent --conf-file conf/test.properties
bin/flume-ng agent -c conf -n agent -f conf/test.properties
bin/flume-ng avro-client --conf conf --host host --port 8080
配置情況選擇：
1、flume安裝在hadoop集群中：
（1）配置JAVA_HOME：
export JAVA_HOME= /opt/bigdata/jdk1.8
2、flume安裝在hadoop集群中，而且還配置了HA：
（1）HDFS訪問入口變化
（2）配置JAVA_HOME：
export JAVA_HOME= /opt/bigdata/jdk1.8
（3）還需要添加hadoop的core-site.xml和hdfs-site.xml拷貝到flume的conf目錄
3、flume不在hadoop集群裡：
（1）配置JAVA_HOME：
export JAVA_HOME= /opt/bigdata/jdk1.8
（2）還需要添加hadoop的core-site.xml和hdfs-site.xml拷貝到flume的conf目錄
（3）將hadoop的一些jar包添加到flume的lib目錄下（用的是什麼版本拷貝什麼版本）
運行官網案例：
編輯配置文件flume-test.properties（創建一個）
準備配置信息
# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1
# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = netcat
a1.sources.r1.bind = masterhbase
a1.sources.r1.port = 44444
# 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
查看系統有沒有安裝telnet：rpm -qa | grep telnet
沒有的就安裝： yum -y install telnet或yum -y install nc
文件log4j.properties顯示的是日誌信息配置
運行:
bin/flume-ng agent --conf conf --conf-file conf/flume-test.properties --name a1 -Dflume.root.logger=INFO,console
開啟一個窗口：telnet連接端口號
telnet masterhbase 44444 (卡在那是正常的，你可以隨意輸入信息)
輸入hello world
在flume中就可以看到數據
退出telnet：輸入ctrl + ] 然後輸入quit
運行實例一
需求：監控apache服務器的日誌,利用flume監控某一個文件
安裝httpd服務
yum -y install httpd
安裝完成之後，會有個目錄生成 /var/www/html
到/var/www/html這個目錄下 vim index.html [隨意輸入內容]
啟動服務： service httpd start
瀏覽網頁：輸入主機名[hostname]
日誌產生的路徑：/var/log/httpd/access_log
配置flume agent
source： exec
channel：memory
sink：hdfs
我們複製配置文件
# 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 /var/log/httpd/access_log
# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = hdfs
a1.sinks.k1.hdfs.path = hdfs://masterhbase:8082/flume/webdata/roll/%y%m%d/%H
a1.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 600
a1.sinks.k1.hdfs.rollSize = 1048576
a1.sinks.k1.hdfs.rollCount = 0
a1.sinks.k1.hdfs.minBlockReplicas = 1
a1.sinks.k1.hdfs.useLocalTimeStamp = true
a1.sinks.k1.hdfs.round = true
a1.sinks.k1.hdfs.roundValue= 1
a1.sinks.k1.hdfs.roundUnit = hour
# 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
一些配置說明
問題：hdfs上的文件一般數據文件大小要大，而且文件數量是要少
hdfs.rollInterval = 600 (這個地方最好還是設置一個時間)
hdfs.rollSize = 1048576 （1M，134217728-》128M）
hdfs.rollCount = 0
hdfs.minBlockReplicas = 1 (這個不設置的話，上面的參數有可能不會生效)
在hdfs文件上設置時間格式分層 年月日/時 每小時生成一個文件
hdfs.useLocalTimeStamp = true
hdfs.round = true
hdfs.roundValue= 1
hdfs.roundUnit = hour
將準備好的jar上傳到flume/lib中
運行
查看hdfs上，不斷刷新會有新的文件
查看下進程
運行實例二
利用flume監控某一個文件目錄，將目錄下滾動好的文件實時抽取到HDFS上
類型選擇
source：spooldir
channel：file
sink：hdfs
創建配置文件flume-spooldir.properties
編寫信息
# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1
# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = spooldir
a1.sources.r1.spoolDir = /data/logs
a1.sources.r1.recursiveDirectorySearch = true
# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = hdfs
a1.sinks.k1.hdfs.path = hdfs://masterhbase:8082/flume/webdata/spooldir/%y%m%d/%H
a1.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 600
a1.sinks.k1.hdfs.rollSize = 1048576
a1.sinks.k1.hdfs.rollCount = 0
a1.sinks.k1.hdfs.minBlockReplicas = 1
a1.sinks.k1.hdfs.useLocalTimeStamp = true
a1.sinks.k1.hdfs.round = true
a1.sinks.k1.hdfs.roundValue= 1
a1.sinks.k1.hdfs.roundUnit = hour
a1.sinks.k1.hdfs.fileType = DataStream
a1.sinks.k1.hdfs.writeFormat = Text
# Describe the channel
a1.channels.c1.type = file
a1.channels.c1.checkpointDir = /opt/bigdata/apache-flume-1.7.0-bin/checkpointDir
a1.channels.c1.dataDirs = /opt/bigdata/apache-flume-1.7.0-bin/dataDirs
# Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1
配置信息概念補充
1.source：spooldir（已經生成好的最終的數據文件）
(1)recursiveDirectorySearch 是否監視子目錄以查找要讀取的新文件
(2)includePattern 正則表達式，指定要包含的文件 （只.csv數據文件，是正則匹配）
(3)ignorePattern 正則表達式，指定要忽略的文件 （不抽取.csv數據文件，是正則匹配）
(4)缺點：不能對目錄文件進行修改，如果有追加內容的文本文件，是不允許的（有可能不會被抽取，有可能會有錯誤）
2.flume監控目錄，支持文件修改，並記錄文件狀態
(1)source：taildir （類似exec + spooldir的組合）
(2)filegroups :設置source組 可設置多個 filegroups = f1
(3)filegroups.：設置組員的監控目錄和監控文件類型,使用正則表示,只能監控文件
(4)positionFile：設置定位文件的位置，以JSON格式寫入給定位置文件上每個文件的最後讀取位置
3.Memory Channel是一個不穩定的channel，它在內存中存儲所有事件，
如果進程異常停止，內存中的數據將不能讓恢復，而且受內存大小的限制。
4.flie channel:是一個持久化的channel，數據安全並且只要磁盤空間足夠，它就可以將數據存儲到磁盤上
5.checkpointDir：檢查數據完整性，存放檢查點目錄，可以檢測出哪些數據已被抽取，哪些還沒有
6.dataDirs：存放數據的目錄，dataDirs可以是多個目錄，以逗號隔開，用獨立的多個磁盤上的多個目錄可以提高file channel的性能。
7.hdfs上數據默認是二進制的文件類型：bin/hdfs dfs -text /
8.可以修改hdfs.fileType 改為DataStream(數據流)hdfs.writeFormat = Text 改為文本格式
9.當使用DataStream時候，文件不會被壓縮，不需要設置hdfs.codeC;當使用CompressedStream時候，必須設置一個正確的hdfs.codeC值;hdfs.codeC壓縮編碼解碼器 --》snappy壓縮
10.batchSize默認值：100 每個批次刷新到HDFS上的events數量;
創建目錄
mkdir –p /data/logs
模擬數據
cp -r /opt/bigdata/hadoop-2.7.3/logs/* /data/logs/
查看數據
運行
bin/flume-ng agent --conf conf --name a1 --conf-file conf/flume-spooldir.properties
查看下HDFS
運行實例三
將hive的一些jar拷貝過來 flume的lib目錄下
配置flume agent
source：netcat
channel：Memory
sink：hive
啟動hive的元數據服務：
/opt/bigdata/apache-hive-1.2.1-bin/bin/hive --service metastore &
創建庫和表 (表必須是CLUSTERED BY ,INTO BUCKETS)
create database flume_test;
use flume_test;
create table flume_user(
user_id int,
user_name string,
user_age int
)CLUSTERED BY (user_id) INTO 2 BUCKETS
row format delimited fields terminated by '\\t'
stored as orc;
準備配置文件flume-sink-hive.properties
# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1
# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = netcat
a1.sources.r1.bind = masterhbase
a1.sources.r1.port = 44444
# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = hive
a1.sinks.k1.hive.metastore = thrift://masterhbase:9083
a1.sinks.k1.hive.database = flume_test
a1.sinks.k1.hive.table = flume_user
a1.sinks.k1.serializer = DELIMITED
a1.sinks.k1.serializer.delimiter = "\\t"
a1.sinks.k1.serializer.fieldnames = user_id,user_name,user_age
a1.sinks.k1.serializer.serdeSeparator = '\\t'
# 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
配置概念補充
1.serializer: 負責解析事件中的字段並將它們映射到hive表中的列
(2)DELIMITED 普通文本
(2)json json文件 （不需要配置，JSON中的對象名稱直接映射到Hive表中具有相同名稱的列， 內部使用
org.apache.hive.hcatalog.data.JsonSerDe）
2.DELIMITED：
serializer.delimiter：傳入數據中的字段分隔符，用雙引號括起來，例如"\\t"
serializer.fieldnames：從輸入字段到hive表中的列的映射，指定為hive表列名稱的逗號分隔列表
serializer.serdeSeparator ：輸出字段分隔符,單引號括起來，例如'\\t'
hive參數設置vim hive-site.xml：
<code><property>/<code>
<code> <name>hive.metastore.uris/<name>/<code>
<code> <value>thrift://masterhbase:9083/<value>/<code>
<code>
<code><property>/<code>
<code> <name>hive.txn.manager/<name>/<code>
<code> <value>org.apache.hadoop.hive.ql.lockmgr.DbTxnManager/<value>/<code>
<code>
<code><property>/<code>
<code> <name>hive.compactor.initiator.on/<name>/<code>
<code> <value>true/<value>/<code>
<code>
<code><property>/<code>
<code> <name>hive.compactor.worker.threads/<name>/<code>
<code> <value>1/<value>/<code>
<code>
<code><property>/<code>
<code> <name>hive.support.concurrency/<name>/<code>
<code> <value>true/<value>/<code>
<code>
<code><property>/<code>
<code> <name>hive.enforce.bucketing/<name>/<code>
<code> <value>true/<value>/<code>
<code>
<code><property>/<code>
<code> <name> hive.exec.dynamic.partition.mode/<name>/<code>
<code> <value>nonstrict/<value>/<code>
<code>
<code><property>/<code>
<code> <name>hive.in.test/<name>/<code>
<code> <value>true/<value>/<code>
<code>
解決報錯問題
（1）報錯：
Caused by: org.apache.thrift.TApplicationException: Internal error processing open_txns
-》hive.txn.manager=org.apache.hadoop.hive.ql.lockmgr.DbTxnManager;
打開一部分事務支持
-》協同配置
hive.compactor.initiator.on=true; -》運行啟動程序和清除線程,用於打開所需參數的完整列表事務
hive.compactor.worker.threads=1; -》增加工作線程的數量將減少花費的時間
hive.support.concurrency=true; -》是否支持併發，默認是false
hive.enforce.bucketing=true; -》是否啟用bucketing，寫入table數據時會啟動分桶
hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; -》設置非嚴格模式
(2)啟動metastore時報錯：
Table 'metastore.COMPACTION_QUEUE' doesn't exist
配置以下屬性：這個是用來創建COMPACTION_QUEUE這張表的
hive.in.test
true
(3)再啟動metastore時報錯：
Error rolling back: Can't call rollback when autocommit=true
去掉以下屬性：
hive.in.test
true
之前沒有安裝，先安裝
啟動flume agent
bin/flume-ng agent --conf conf --name a1 --conf-file conf/flume-sink-hive.properties
使用nc去連接，然後輸入數據，數據以製表符分割
Hive中可以看到數據
運行實例四(hive)
創建表
create table emp(
empno int,
ename string,
job string,
mgr int,
hiredate string,
sal double,
comm double,
deptno int
)CLUSTERED BY (empno) INTO 2 BUCKETS
row format delimited fields terminated by '\\t'
stored as orc;
準備配置信息flume-sink-hive2.properties
# 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 = cat /data/emp.txt
# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = hive
a1.sinks.k1.hive.metastore = thrift://masterhbase:9083
a1.sinks.k1.hive.database = flume_test
a1.sinks.k1.hive.table = emp
a1.sinks.k1.serializer = DELIMITED
a1.sinks.k1.serializer.delimiter = "\\t"
a1.sinks.k1.serializer.fieldnames = empno,ename,job,mgr,hiredate,sal,comm,deptno
a1.sinks.k1.serializer.serdeSeparator = '\\t'
# 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
運行flume
bin/flume-ng agent --conf conf --name a1 --conf-file conf/flume-sink-hive2.properties
查看數據