kafka与flume整合(kafka充当source,sink,channel)

1. Kafka充当Flume的source数据源，此时也就意味着Flume需要采集Kafka的数据，Flume相当于是kafka的一个消费者

.conf文件(KafkaToConsole.conf)

#sources别名:r1
a1.sources = r1  
#sink别名:k1
a1.sinks = k1
#channel别名：c1
a1.channels = c1
 
# 定义flume的source数据源 ---kafka
a1.sources.r1.type = org.apache.flume.source.kafka.KafkaSource
a1.sources.r1.batchSize = 5000
a1.sources.r1.batchDurationMillis = 2000
a1.sources.r1.kafka.bootstrap.servers = node1:9092,node2:9092,node3:9092
a1.sources.r1.kafka.topics = kafka
a1.sources.r1.kafka.consumer.group.id = uek
 
# 定义flume的channel----使用基于内存的channel
a1.channels.c1.type = memory
#默认该通道中最大的可以存储的event数量是1000
a1.channels.c1.capacity = 10000
#每次最大可以source中拿到或者送到sink中的event数量也是100
a1.channels.c1.transactionCapacity = 5000
 
# 定义sink----console---logger
a1.sinks.k1.type = logger
 
# 整合一个flume进程中channel source  sink 
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

启动

# 启动flume
[root@node1 data]# flume-ng agent -n a1 -f KafkaToConsole.conf -Dflume.root.logger=INFO,console
 
# 生产数据1
[root@node2 ~]# kafka-console-producer.sh --broker-list node1:9092,node2:9092,node3:9092 --topic kafka
 
# 生产数据2---通过java代码的方式生产
package new_pro;
 
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
 
import java.util.Properties;
 
// 新版本生产者代码--建议大家使用的版本
public class NewProducer {
    public static void main(String[] args) {
        Properties props = new Properties();
        // Kafka服务端的主机名和端口号
        props.put("bootstrap.servers", "192.168.200.111:9092, 192.168.200.112:9092, 192.168.200.113:9092");
        // 等待所有副本节点的应答
        props.put("acks", "all");
        // 消息发送最大尝试次数
        props.put("retries", 0);
        // 一批消息处理大小
        props.put("batch.size", 16384);
        // 请求延时
        props.put("linger.ms", 1);
        // 发送缓存区内存大小
        props.put("buffer.memory", 33554432);
        // key序列化
        props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        // value序列化
        props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
 
        KafkaProducer<Object, Object> producer = new KafkaProducer<Object, Object>(props);
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            producer.send(new ProducerRecord<Object, Object>("kafka", "hello--"+i));
        }
        // 必须有下面的语句才行，二选一
        // producer.commitTransaction();
        producer.close();
    }
}

2. Kafka充当Flume的channel缓存管道，相当于是将Flume采集的数据源的数据先存放到kafka当中，此时Flume相当于是Kafka的生产者

• 说明：flume相当于是kafka的生产者，生产数据到指定的主题中 主题是flume(自定义) 如果flume主题不存在 会自动创建。但是如果是自动创建的，必须重新启动一下flume采集程序，因为自动创建的topic主题的分区有问题的。重启一下即可
  如果flume充当kafka的生产者，要求topic主题最好提前存在

.config文件(netcatToLogger.conf)

#sources别名:r1
a1.sources = r1  
#sink别名:k1
a1.sinks = k1
#channel别名：c1
a1.channels = c1
 
# 定义flume的source数据源 ---netcat
a1.sources.r1.type = netcat
#监听的主机ip:
a1.sources.r1.bind = node1
#监听的端口：
a1.sources.r1.port = 44444
#
 
# 定义flume的channel----使用基于kafka的channel
a1.channels.c1.type = org.apache.flume.channel.kafka.KafkaChannel
a1.channels.c1.kafka.bootstrap.servers = node1:9092,node2:9092,node3:9092
a1.channels.c1.kafka.topic = flume
a1.channels.c1.kafka.consumer.group.id = flume-consumer
 
# 定义sink----console---logger
a1.sinks.k1.type = logger	
 
# 整合一个flume进程中channel source  sink 
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

启动

[root@node1 data]# flume-ng agent -n a1 -f netcatToLogger.conf -Dflume.root.logger=INFO,console
 
[root@node2 ~]# telnet node1 44444

3. 最常用的整合方式：Kafka充当Flume的sink下沉地，也就意味着需要将Flume采集的数据源的数据采集到Kafka中，此时Flume相当于是Kafka的生产者

.conf文件(netcatToKafka.conf)

#sources别名:r1
a1.sources = r1  
#sink别名:k1
a1.sinks = k1
#channel别名：c1
a1.channels = c1
 
# 定义flume的source数据源 ---netcat
a1.sources.r1.type = netcat
#监听的主机ip:
a1.sources.r1.bind = node1
#监听的端口：
a1.sources.r1.port = 44444
 
# 定义flume的channel----使用基于kafka的channel
a1.channels.c1.type = org.apache.flume.channel.kafka.KafkaChannel
a1.channels.c1.kafka.bootstrap.servers = node1:9092,node2:9092,node3:9092
a1.channels.c1.kafka.topic = flume
a1.channels.c1.kafka.consumer.group.id = flume-consumer
 
# 定义sink----console---logger
a1.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink
a1.sinks.k1.kafka.topic = student
a1.sinks.k1.kafka.bootstrap.servers = node1:9092,node2:9092,node3:9092
a1.sinks.k1.kafka.flumeBatchSize = 200
a1.sinks.k1.kafka.producer.acks = 1
 
# 整合一个flume进程中channel source  sink 
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

启动

[root@node1 data]# flume-ng agent -n a1 -f netcatToKafka.conf -Dflume.root.logger=INFO,console
 
[root@node2 ~]# telnet node1 44444
 
[root@node3 ~]# kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server node1:9092 --topic student