參考：http://blog.csdn.net/sum__mer/article/details/52474443
376 hadoop dfs -chown -R hadoop:hadoop /flume
377 hdfs dfs -chown -R hadoop:hadoop /flume
378 hdfs dfs -chown -R 777 /flume
379 hdfs dfs -chmod -R 777 /flume
前言
在一個完整的大資料處理系統中，除了hdfs+mapreduce+hive組成分析系統的核心之外，還需要資料採集、結果資料匯出、任務排程等不可或缺的輔助系統，而這些輔助工具在hadoop生態體系中都有便捷的開源框架，如圖所示：

1. 日誌採集框架Flume
   1.1 Flume介紹
   1.1.1 概述
   官方文件：http://flume.apache.org/
   Flume is a distributed, reliable, and available service for efficiently collecting, aggregating, and moving large amounts of log data. It has a simple and flexible architecture based on streaming data flows. It is robust and fault tolerant with tunable reliability mechanisms and many failover and recovery mechanisms. It uses a simple extensible data model that allows for online analytic application.

 Flume是一個分散式、可靠、和高可用的海量日誌採集、聚合和傳輸的系統。
 Flume可以採集檔案，socket資料包等各種形式源資料，又可以將採集到的資料輸出到HDFS、hbase、hive、kafka等眾多外部儲存系統中
 一般的採集需求，通過對flume的簡單配置即可實現
 Flume針對特殊場景也具備良好的自定義擴充套件能力，因此，flume可以適用於大部分的日常資料採集場景

1.1.2 執行機制
1、 Flume分散式系統中最核心的角色是agent，flume採集系統就是由一個個agent所連線起來形成
2、 每一個agent相當於一個數據傳遞員，內部有三個元件：
a) Source：採集源，用於跟資料來源對接，以獲取資料
b) Sink：下沉地，採集資料的傳送目的，用於往下一級agent傳遞資料或者往最終儲存系統傳遞資料
c) Channel：angent內部的資料傳輸通道，用於從source將資料傳遞到sink

 
1.1.4 Flume採集系統結構圖

1. 簡單結構
   單個agent採集資料

2. 複雜結構
   多級agent之間串聯

1.2 Flume實戰案例
1.2.1 Flume的安裝部署
1、Flume的安裝非常簡單，只需要解壓即可，當然，前提是已有hadoop環境
上傳安裝包到資料來源所在節點上
然後解壓 tar -zxvf apache-flume-1.6.0-bin.tar.gz
然後進入flume的目錄，修改conf下的flume-env.sh，在裡面配置JAVA_HOME

2、根據資料採集的需求配置採集方案，描述在配置檔案中(檔名可任意自定義)
3、指定採集方案配置檔案，在相應的節點上啟動flume agent

先用一個最簡單的例子來測試一下程式環境是否正常
1、先在flume的conf目錄下新建一個檔案
vi netcat-logger.conf
netcat又稱nc工具-建立連線並返回兩個資料流

定義這個agent中各元件的名字

a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1

描述和配置source元件：r1

a1.sources.r1.type = netcat
a1.sources.r1.bind = localhost
a1.sources.r1.port = 44444

描述和配置sink元件：k1

a1.sinks.k1.type = logger

描述和配置channel元件，此處使用是記憶體快取的方式

a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

描述和配置source channel sink之間的連線關係

a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

2、啟動agent去採集資料
bin/flume-ng agent -c conf -f conf/netcat-logger.conf -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console
-c conf 指定flume自身的配置檔案所在目錄
-f conf/netcat-logger.con 指定我們所描述的採集方案
-n a1 指定我們這個agent的名字
3、測試
先要往agent採集監聽的埠上傳送資料，讓agent有資料可採
隨便在一個能跟agent節點聯網的機器上
telnet anget-hostname port （telnet localhost 44444）

1.2.2 採集案例
1、採集目錄到HDFS
採集需求：某伺服器的某特定目錄下，會不斷產生新的檔案，每當有新檔案出現，就需要把檔案採集到HDFS中去
根據需求，首先定義以下3大要素
 採集源，即source——監控檔案目錄 : spooldir
 下沉目標，即sink——HDFS檔案系統 : hdfs sink
 source和sink之間的傳遞通道——channel，可用file channel 也可以用記憶體channel

配置檔案編寫：

定義三大元件的名稱

agent1.sources = source1
agent1.sinks = sink1
agent1.channels = channel1

配置source元件

agent1.sources.source1.type = spooldir
agent1.sources.source1.spoolDir = /home/hadoop/logs/
agent1.sources.source1.fileHeader = false

配置攔截器

agent1.sources.source1.interceptors = i1
agent1.sources.source1.interceptors.i1.type = host
agent1.sources.source1.interceptors.i1.hostHeader = hostname

配置sink元件

agent1.sinks.sink1.type = hdfs
agent1.sinks.sink1.hdfs.path =hdfs://hdp-node-01:9000/weblog/flume-collection/%y-%m-%d/%H-%M
agent1.sinks.sink1.hdfs.filePrefix = access_log
agent1.sinks.sink1.hdfs.maxOpenFiles = 5000
agent1.sinks.sink1.hdfs.batchSize= 100
agent1.sinks.sink1.hdfs.fileType = DataStream
agent1.sinks.sink1.hdfs.writeFormat =Text
agent1.sinks.sink1.hdfs.rollSize = 102400
agent1.sinks.sink1.hdfs.rollCount = 1000000
agent1.sinks.sink1.hdfs.rollInterval = 60

agent1.sinks.sink1.hdfs.round = true

agent1.sinks.sink1.hdfs.roundValue = 10

agent1.sinks.sink1.hdfs.roundUnit = minute

agent1.sinks.sink1.hdfs.useLocalTimeStamp = true

Use a channel which buffers events in memory

agent1.channels.channel1.type = memory
agent1.channels.channel1.keep-alive = 120
agent1.channels.channel1.capacity = 500000
agent1.channels.channel1.transactionCapacity = 600

Bind the source and sink to the channel

agent1.sources.source1.channels = channel1
agent1.sinks.sink1.channel = channel1

Channel引數解釋：
capacity：預設該通道中最大的可以儲存的event數量
trasactionCapacity：每次最大可以從source中拿到或者送到sink中的event數量
keep-alive：event新增到通道中或者移出的允許時間

2、採集檔案到HDFS
採集需求：比如業務系統使用log4j生成的日誌，日誌內容不斷增加，需要把追加到日誌檔案中的資料實時採集到hdfs

根據需求，首先定義以下3大要素
 採集源，即source——監控檔案內容更新 : exec ‘tail -F file’
 下沉目標，即sink——HDFS檔案系統 : hdfs sink
 Source和sink之間的傳遞通道——channel，可用file channel 也可以用 記憶體channel

配置檔案編寫：
agent1.sources = source1
agent1.sinks = sink1
agent1.channels = channel1

Describe/configure tail -F source1

agent1.sources.source1.type = exec
agent1.sources.source1.command = tail -F /home/hadoop/logs/access_log
agent1.sources.source1.channels = channel1

configure host for source

agent1.sources.source1.interceptors = i1
agent1.sources.source1.interceptors.i1.type = host
agent1.sources.source1.interceptors.i1.hostHeader = hostname

Describe sink1

agent1.sinks.sink1.type = hdfs

a1.sinks.k1.channel = c1

agent1.sinks.sink1.hdfs.path =hdfs://hdp-node-01:9000/weblog/flume-collection/%y-%m-%d/%H-%M
agent1.sinks.sink1.hdfs.filePrefix = access_log
agent1.sinks.sink1.hdfs.maxOpenFiles = 5000
agent1.sinks.sink1.hdfs.batchSize= 100
agent1.sinks.sink1.hdfs.fileType = DataStream
agent1.sinks.sink1.hdfs.writeFormat =Text
agent1.sinks.sink1.hdfs.rollSize = 102400
agent1.sinks.sink1.hdfs.rollCount = 1000000
agent1.sinks.sink1.hdfs.rollInterval = 60
agent1.sinks.sink1.hdfs.round = true
agent1.sinks.sink1.hdfs.roundValue = 10
agent1.sinks.sink1.hdfs.roundUnit = minute
agent1.sinks.sink1.hdfs.useLocalTimeStamp = true

Use a channel which buffers events in memory

agent1.channels.channel1.type = memory
agent1.channels.channel1.keep-alive = 120
agent1.channels.channel1.capacity = 500000
agent1.channels.channel1.transactionCapacity = 600

Bind the source and sink to the channel

agent1.sources.source1.channels = channel1
agent1.sinks.sink1.channel = channel1