flume sink
from https://blog.csdn.net/HoldBelief/article/details/79711488
Logger Sink
File Roll Sink
Avro Sink
HDFS Sink
Kafka Sink
1.Logger Sink
记录INFO级别的日志，一般用于调试。前面介绍Source时候用到的Sink都是这个类型的Sink
必须配置的属性：
属性说明：
!channel –
!type – The component type name, needs to be logger
maxBytesToLog 16 Maximum number of bytes of the Event body to log（注意：这个属性被写死了-16，除非重写源码）
要求必须在 --conf 参数指定的目录下有 log4j的配置文件
可以通过-Dflume.root.logger=INFO,console在命令启动时手动指定log4j参数
案例：前面的例子都是这种类型的Sink
2.File Roll Sink
在本地文件系统中存储事件。每隔指定时长生成文件保存这段时间内收集到的日志信息。
属性说明：
!channel –
!type – 类型，必须是"file_roll"
!sink.directory – 文件被存储的目录
sink.rollInterval 30 每隔30秒新建一个文件，如果设置为0，则写入到一个文件。
sink.serializer TEXT Other possible options include avro_event or the FQCN of an implementation of EventSerializer.Builder interface.
batchSize 100
案例：
编写配置文件: ＃命名Agent a1的组件 a1.sources = r1 a1.sinks = k1 a1.channels = c1 ＃描述/配置Source a1.sources.r1. type = http a1.sources.r1.port = 6666 ＃描述Sink a1.sinks.k1. type = file_roll a1.sinks.k1.sink.directory = /home/park/work/apache-flume-1 .6.0-bin /mysink ＃描述内存Channel a1.channels.c1. type = memory a1.channels.c1.capacity = 1000 a1.channels.c1.transactionCapacity = 100 ＃为Channle绑定Source和Sink a1.sources.r1.channels = c1 a1.sinks.k1.channel = c1
启动flume：
. /flume-ng agent --conf .. /conf --conf- file .. /conf/template7 .conf --name a1 -Dflume.root.logger=INFO,console
测试：通过curl命令向目标主机发送请求，就会发现在指定的文件夹下出现记录收集日志的文件
3.Avro Sink
是实现多级流动 和 扇出流(1到多) 扇入流(多到1) 的基础。非常重要 但是需要多台机器
必要属性说明:
!channel –
!type – The component type name, needs to be avro.
!hostname – The hostname or IP address to bind to.
!port – The port # to listen on.
案例1.多级流动 h1流动到h2
h2: 配置配置文件: #命名Agent组件 a1.sources=r1 a1.sinks=k1 a1.channels=c1 #描述/配置Source a1.sources.r1. type =avro a1.sources.r1.bind=0.0.0.0 a1.sources.r1.port=9988 #描述Sink a1.sinks.k1. type =logger #描述内存Channel a1.channels.c1. type =memory a1.channels.c1.capacity=1000 a1.channels.c1.transactionCapacity=1000 #为Channel绑定Source和Sink a1.sources.r1.channels=c1 a1.sinks.k1.channel=c1 启动flume: . /flume-ng agent --conf .. /conf --conf- file .. /conf/template8 .conf --name a1 -Dflume.root.logger=INFO,console h1: 配置配置文件 #命名Agent组件 a1.sources=r1 a1.sinks=k1 a1.channels=c1 #描述/配置Source a1.sources.r1. type =http a1.sources.r1.port=8888 #描述Sink a1.sinks.k1. type =avro a1.sinks.k1. hostname =192.168.242.138 a1.sinks.k1.port=9988 #描述内存Channel a1.channels.c1. type =memory a1.channels.c1.capacity=1000 a1.channels.c1.transactionCapacity=1000 #为Channel绑定Source和Sink a1.sources.r1.chafile: ///C : /Users/park/Desktop/Day01_Flume/ %E6%96%87%E6%A1%A3 /Flume%201.6.0%20User%20Guide%20%E2%80%94%20Apache%20Flume.htm #irc-sinknnels=c1 a1.sinks.k1.channel=c1
启动flume
发送http请求到h1:
curl -X POST -d '[{ "headers" :{"a" : "a1","b" : "b1"},"body" : "hello~http~flume~"}]' http: //192 .168.242.133:8888
稍等几秒后，发现h2最终收到了这条消息
案例2：扇出流（h1扇出到h2，h3）
h2 h3: 配置配置文件: #命名Agent组件 a1.sources=r1 a1.sinks=k1 a1.channels=c1 #描述/配置Source a1.sources.r1. type =avro a1.sources.r1.bind=0.0.0.0 a1.sources.r1.port=9988 #描述Sink a1.sinks.k1. type =logger #描述内存Channel a1.channels.c1. type =memory a1.channels.c1.capacity=1000 a1.channels.c1.transactionCapacity=1000 #为Channel绑定Source和Sink a1.sources.r1.channels=c1 a1.sinks.k1.channel=c1 启动flume: . /flume-ng agent --conf .. /conf --conf- file .. /conf/template8 .conf --name a1 -Dflume.root.logger=INFO,console h1: 配置配置文件 #命名Agent组件 a1.sources=r1 a1.sinks=k1 k2 a1.channels=c1 c2 #描述/配置Source a1.sources.r1. type =http a1.sources.r1.port=8888 #描述Sink a1.sinks.k1. type =avro a1.sinks.k1. hostname =192.168.242.138 a1.sinks.k1.port=9988 a1.sinks.k2. type =avro a1.sinks.k2. hostname =192.168.242.135 a1.sinks.k2.port=9988 #描述内存Channel a1.channels.c1. type =memory a1.channels.c1.capacity=1000 a1.channels.c1.transactionCapacity=1000 a1.channels.c2. type =memory a1.channels.c2.capacity=1000 a1.channels.c2.transactionCapacity=1000 #为Channel绑定Source和Sink a1.sources.r1.channels=c1 c2 a1.sinks.k1.channel=c1 a1.sinks.k2.channel=c2
案例3：扇入流（）
m3: 编写配置文件: #命名Agent组件 a1.sources=r1 a1.sinks=k1 a1.channels=c1 #描述/配置Source a1.sources.r1. type =avro a1.sources.r1.bind=0.0.0.0 a1.sources.r1.port=4141 #描述Sink a1.sinks.k1. type =logger #描述内存Channel a1.channels.c1. type =memory a1.channels.c1.capacity=1000 a1.channels.c1.transactionCapacity=1000 #为Channel绑定Source和Sink a1.sources.r1.channels=c1 a1.sinks.k1.channel=c1 启动flume: . /flume-ng agent --conf .. /conf --conf- file .. /conf/template .conf --name a1 -Dflume.root.logger=INFO,console m1、m2: 编写配置文件: #命名Agent组件 a1.sources=r1 a1.sinks=k1 a1.channels=c1 #描述/配置Source a1.sources.r1. type =http a1.sources.r1.port=8888 #描述Sink a1.sinks.k1. type =avro a1.sinks.k1. hostname =192.168.242.135 a1.sinks.k1.port=4141 #描述内存Channel a1.channels.c1. type =memory a1.channels.c1.capacity=1000 a1.channels.c1.transactionCapacity=1000 #为Channel绑定Source和Sink a1.sources.r1.channels=c1 a1.sinks.k1.channel=c1 启动flume: . /flume-ng agent --conf .. /conf --conf- file .. /conf/template9 .conf --name a1 -Dflume.root.logger=INFO,console m1通过curl发送一条http请求，由于默认使用的是jsonHandler，数据格式必须是指定的json格式： [root@localhost conf] # curl -X POST -d '[{ "headers" :{"flag" : "c"},"body" : "idoall.org_body"}]' http://0.0.0.0:8888 m2通过curl发送一条http请求，由于默认使用的是jsonHandler，数据格式必须是指定的json格式： [root@localhost conf] # curl -X POST -d '[{ "headers" :{"flag" : "c"},"body" : "idoall.org_body"}]' http://0.0.0.0:8888 发现m3均能正确收到消息
4、HDFS Sink
此Sink将事件写入到Hadoop分布式文件系统HDFS中。
目前它支持创建文本文件和序列化文件。对这两种格式都支持压缩。 这些文件可以分卷，按照指定的时间或数据量或事件的数量为基础。
它还通过类似时间戳或机器属性对数据进行 buckets/partitions 操作
HDFS的目录路径可以包含将要由HDFS替换格式的转移序列用以生成存储事件的目录/文件名。
使用这个Sink要求hadoop必须已经安装好，以便Flume可以通过hadoop提供的jar包与HDFS进行通信。
注意，此版本hadoop必须支持sync()调用。
必要属性说明:
!channel –
!type – 类型名称，必须是“HDFS”
!hdfs.path – HDFS 目录路径 (eg hdfs://namenode/flume/webdata/)
hdfs.filePrefix FlumeData Flume在目录下创建文件的名称前缀
hdfs.fileSuffix – 追加到文件的名称后缀 (eg .avro - 注: 日期时间不会自动添加)
hdfs.inUsePrefix – Flume正在处理的文件所加的前缀
hdfs.inUseSuffix .tmp Flume正在处理的文件所加的后缀
案例：
#命名Agent组件 a1.sources=r1 a1.sinks=k1 a1.channels=c1 #描述/配置Source a1.sources.r1. type =http a1.sources.r1.port=8888 #描述Sink a1.sinks.k1. type =hdfs a1.sinks.k1.hdfs.path=hdfs: //0 .0.0.0:9000 /ppp #描述内存Channel a1.channels.c1. type =memory a1.channels.c1.capacity=1000 a1.channels.c1.transactionCapacity=1000 #为Channel绑定Source和Sink a1.sources.r1.channels=c1 a1.sinks.k1.channel=c1
启动flume：
. /flume-ng agent --conf .. /conf --conf- file .. /conf/template9 .conf --name a1 -Dflume.root.logger=INFO,console
测试：通过利用curl给目的主机发送命令，会发现在HDFS中会生成相应的记录文件。
5.Kafka Sink
Flume通过KafkaSink将Event写入到Kafka指定的主题中
参数说明
创建kafkasink.conf
a1.sources = r1 a1.channels = c1 a1.sinks = k1 a1.sources.r1.type = netcat a1.sources.r1.bind = localhost a1.sources.r1.port = 44444 a1.sources.r1.channels = c1 a1.channels.c1.type = memory a1.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink a1.sinks.k1.channel = c1 a1.sinks.k1.kafka.topic = kafkasink a1.sinks.k1.kafka.bootstrap.servers = 192.168.99.151:9092,192.168.99.152:9092,192.168.99.153:9092 a1.sinks.k1.kafka.flumeBatchSize = 100 a1.sinks.k1.kafka.producer.acks = 1
运行
## 2.kafka sink演示 创建主题FlumeKafkaSinkTopic1 bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.99.151:2181 --replication-factor 1 --partitions 3 --topic kafkasink 查看主题 bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper 192.168.99.151:2181 bin/flume-ng agent --conf conf --conf-file conf/sink/kafkasink.conf --name a1 >/dev/null 2>&1 & bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper 192.168.99.151:2181 --from-beginning --topic kafkasink 使用telnet发送数据 telnet localhost 44444
