原文地址https://blog.csdn.net/a123demi/article/details/72637847

一.前期准备

前面几篇文章讲了kafka的少量基础理论知识和必备的技能了解，接下来我们要讲少量了解层面上的知识。

1.1 kafka+zookeeper集群环境以安装

1.2 下载flume

本文用flume1.7

下载地址:http://flume.apache.org/download.html

二.配置flume

2.1 上传flume


#上传下载包至/opt/software
cd /opt/software
rz apache-flume-1.7.0-bin.tar.gz
#解压
tar -zxvf apache-flume-1.7.0-bin.tar.gz
#复制apache-flume-1.7.0-bin至/usr/local
cp -r apache-flume-1.7.0-bin flume

2.2 配置环境变量


vi /etc/profile
export FLUME_HOME=/usr/local/flume
export path=$PATH:$FLUME_HOME/bin
保存退出
重新编译profile
source /etc/profile

2.3 配置flume-env


#增加jdk路径
cd /usr/local/flume/conf
cp -r flume-env.sh.template flume-env.sh
vi flume-env.sh
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk

三.测试flume+kafka

kafka接受flume监控数据

3.1 配置flume-conf

cp -r flume-conf.properties.template flume-conf.properties


vi flume-conf.properties

#配置文件信息
agent.sources = s1 
agent.channels = c1 
agent.sinks = k1 
 
agent.sources.s1.type=exec
agent.sources.s1.command=tail -F /opt/software/abc.log
agent.sources.s1.channels=c1
 
agent.channels.c1.type=memory
agent.channels.c1.capacity=10000
agent.channels.c1.transactionCapacity=100
 
#设置Kafka接收器
agent.sinks.k1.type= org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink
#设置Kafka的broker地址和端口号
agent.sinks.k1.brokerList=192.168.32.128:9092,192.168.32.131:9092,192.168.32.132:9092
#设置Kafka的Topic
agent.sinks.k1.topic=flumeTest
#设置序列化方式
agent.sinks.k1.serializer.class=kafka.serializer.StringEncoder
 
agent.sinks.k1.channel=c1

3.2 编写简单Shell脚本abc.sh，并修改权限为可执行权限


#定位
cd /opt/software
#新建abc.sh
vi abc.sh 
 for((i=0;i<=50000;i++));
do echo "test-"+$i>>abc.log;
done
chmod 755 abc.sh

3.3 启动zookeeper和kafka

介绍见：http://blog.csdn.net/a123demi/article/details/70279296

3.4 kafka消费者监听flumeTest主题

bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper 192.168.32.128:2181,192.168.32.131:2181,192.168.32.132:2181 --topic flumeTest --from-beginning

3.5 启动flume

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

注意：-n agent中要与flume-conf配置文件中agent对应

3.6 运行abc.sh

./abc.sh

3.7 输出结果

kafka消费者接受数据

kafka做为大数据的基础编程

理论，需要了解的也不少，所以大数据薪资待遇不错是有起因的

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