1.概述 对于数据的转发，Kafka是一个不错的选择。Kafka能够装载数据到消息队列，然后等待其他业务场景去消费这些数据，Kafka的应用接口API非常的丰富，支持各种存储介质，例如HDFS、HBase等。如果不想使用Kafka API编写代码去消费Kafka Topic，也是有组件可以去集成消费的。下面笔者将为大家介绍如何使用Flume快速消费Kafka Topic数据，然后将消费后的数据转发到HDFS上。 2.内容 在实现这套方案之间，可以先来看看整个数据的流向，如下图所示： 业务数据实时存储到Kafka集群，然后通过Flume Source组件实时去消费Kafka业务Topic获取数据，将消费后的数据通过Flume Sink组件发送到HDFS进行存储。 2.1 准备基础环境 按照上图所示数据流向方案，需要准备好Kafka、Flume、Hadoop（HDFS可用）等组件。 2.1.1 启动Kafka集群并创建Topic Kafka目前来说，并没有一个批量的管理脚本，不过我们可以对kafka-server-start.sh脚本和kafka-server-stop.sh脚本进行二次封装。代码如下所示： 复制代码 #! /bin/bash # Kafka代理节点地址, 如果节点较多可以用一个文件来存储 hosts=(dn1 dn2 dn3) # 打印启动分布式脚本信息 mill=`date "+%N"` tdate=`date "+%Y-%m-%d %H:%M:%S,${mill:0:3}"` echo [$tdate] INFO [Kafka Cluster] begins to execute the $1 operation. # 执行分布式开启命令 function start() { for i in ${hosts[@]} do smill=`date "+%N"` stdate=`date "+%Y-%m-%d %H:%M:%S,${smill:0:3}"` ssh hadoop@$i "source /etc/profile;echo [$stdate] INFO [Kafka Broker $i] begins to execute the startup operation.;kafka-server-start.sh $KAFKA_HOME/config/server.properties>/dev/null" & sleep 1 done } # 执行分布式关闭命令 function stop() { for i in ${hosts[@]} do smill=`date "+%N"` stdate=`date "+%Y-%m-%d %H:%M:%S,${smill:0:3}"` ssh hadoop@$i "source /etc/profile;echo [$stdate] INFO [Kafka Broker $i] begins to execute the shutdown operation.;kafka-server-stop.sh>/dev/null;" & sleep 1 done } # 查看Kafka代理节点状态 function status() { for i in ${hosts[@]} do smill=`date "+%N"` stdate=`date "+%Y-%m-%d %H:%M:%S,${smill:0:3}"` ssh hadoop@$i "source /etc/profile;echo [$stdate] INFO [Kafka Broker $i] status message is :;jps | grep Kafka;" & sleep 1 done } # 判断输入的Kafka命令参数是否有效 case "$1" in start) start ;; stop) stop ;; status) status ;; *) echo "Usage: $0 {start|stop|status}" RETVAL=1 esac 复制代码 启动Kafka集群后，在Kafka集群可用的情况下，创建一个业务Topic，执行命令如下： # 创建一个flume_collector_data主题 kafka-topics.sh --create --zookeeper dn1:2181,dn2:2181,dn3:2181 --replication-factor 3 --partitions 6 --topic flume_collector_data 2.2 配置Flume Agent 然后，开始配置Flume Agent信息，让Flume从Kafka集群的flume_collector_data主题中读取数据，并将读取到的数据发送到HDFS中进行存储。配置内容如下： 复制代码 # ------------------- define data source ---------------------- # source alias agent.sources = source_from_kafka # channels alias agent.channels = mem_channel # sink alias agent.sinks = hdfs_sink # define kafka source agent.sources.source_from_kafka.type = org.apache.flume.source.kafka.KafkaSource agent.sources.source_from_kafka.channels = mem_channel agent.sources.source_from_kafka.batchSize = 5000 # set kafka broker address agent.sources.source_from_kafka.kafka.bootstrap.servers = dn1:9092,dn2:9092,dn3:9092 # set kafka topic agent.sources.source_from_kafka.kafka.topics = flume_collector_data # set kafka groupid agent.sources.source_from_kafka.kafka.consumer.group.id = flume_test_id # defind hdfs sink agent.sinks.hdfs_sink.type = hdfs # specify the channel the sink should use agent.sinks.hdfs_sink.channel = mem_channel # set store hdfs path agent.sinks.hdfs_sink.hdfs.path = /data/flume/kafka/%Y%m%d # set file size to trigger roll agent.sinks.hdfs_sink.hdfs.rollSize = 0 agent.sinks.hdfs_sink.hdfs.rollCount = 0 agent.sinks.hdfs_sink.hdfs.rollInterval = 3600 agent.sinks.hdfs_sink.hdfs.threadsPoolSize = 30 agent.sinks.hdfs_sink.hdfs.fileType=DataStream agent.sinks.hdfs_sink.hdfs.writeFormat=Text # define channel from kafka source to hdfs sink agent.channels.mem_channel.type = memory # channel store size agent.channels.mem_channel.capacity = 100000 # transaction size agent.channels.mem_channel.transactionCapacity = 10000 复制代码 然后，启动Flume Agent，执行命令如下： # 在Linux后台执行命令 flume-ng agent -n agent -f $FLUME_HOME/conf/kafka2hdfs.properties & 2.3 向Kafka主题中发送数据 启动Kafka Eagle监控系统（执行ke.sh start命令），填写发送数据。如下图所示： 然后，查询Topic中的数据是否有被写入，如下图所示： 最后，到HDFS对应的路径查看Flume传输的数据，结果如下图所示： 3.Kafka如何通过Flume传输数据到HBase 3.1 创建新主题 创建一个新的Topic，执行命令如下： # 创建一个flume_kafka_to_hbase主题 kafka-topics.sh --create --zookeeper dn1:2181,dn2:2181,dn3:2181 --replication-factor 3 --partitions 6 --topic flume_kafka_to_hbase 3.2 配置Flume Agent 然后，配置Flume Agent信息，内容如下： 复制代码 # ------------------- define data source ---------------------- # source alias agent.sources = kafkaSource # channels alias agent.channels = kafkaChannel # sink alias agent.sinks = hbaseSink # set kafka channel agent.sources.kafkaSource.channels = kafkaChannel # set hbase channel agent.sinks.hbaseSink.channel = kafkaChannel # set kafka source agent.sources.kafkaSource.type = org.apache.flume.source.kafka.KafkaSource # set kafka broker address agent.sources.kafkaSource.kafka.bootstrap.servers = dn1:9092,dn2:9092,dn3:9092 # set kafka topic agent.sources.kafkaSource.kafka.topics = flume_kafka_to_hbase # set kafka groupid agent.sources.kafkaSource.kafka.consumer.group.id = flume_test_id # set channel agent.channels.kafkaChannel.type = org.aprache.flume.channel.kafka.KafkaChannel # channel queue agent.channels.kafkaChannel.capacity=10000 # transaction size agent.channels.kafkaChannel.transactionCapacity=1000 # set hbase sink agent.sinks.hbaseSink.type = asynchbase # hbase table agent.sinks.hbaseSink.table = flume_data # set table column agent.sinks.hbaseSink.columnFamily= info # serializer sink agent.sinks.hbaseSink.serializer=org.apache.flume.sink.hbase.SimpleAsyncHbaseEventSerializer # set hbase zk agent.sinks.hbaseSink.zookeeperQuorum = dn1:2181,dn2:2181,dn3:2181 复制代码 3.3 创建HBase表 进入到HBase集群，执行表创建命令，如下所示： hbase(main):002:0> create 'flume_data','info' 3.4 启动Flume Agent 接着，启动Flume Agent实例，命令如下所示： # 在Linux后台执行命令 flume-ng agent -n agent -f $FLUME_HOME/conf/kafka2hbase.properties & 3.5 在Kafka Eagle中向Topic写入数据 然后，在Kafka Eagle中写入数据，如下图所示： 3.6 在HBase中查询传输的数据 最后，在HBase中查询表flume_data的数据，验证是否传输成功，命令如下： hbase(main):003:0> scan 'flume_data' 预览结果如下所示： 4.总结 至此，Kafka中业务Topic的数据，经过Flume Source组件消费后，再由Flume Sink组件写入到HDFS，整个过程省略了大量的业务编码工作。如果实际工作当中不涉及复杂的业务逻辑处理，对于Kafka的数据转发需求，不妨可以试试这种方案。 5.结束语 这篇博客就和大家分享到这里，如果大家在研究学习的过程当中有什么问题，可以加群进行讨论或发送邮件给我，我会尽我所能为您解答，与君共勉！ 另外，博主出书了《Kafka并不难学》，喜欢的朋友或同学， 可以在公告栏那里点击购买链接购买博主的书进行学习，在此感谢大家的支持。 联系方式： 邮箱：smartloli.org@gmail.com Twitter：https://twitter.com/smartloli QQ群（Hadoop - 交流社区1）：424769183 QQ群（Kafka并不难学）： 825943084 温馨提示：请大家加群的时候写上加群理由（姓名＋公司/学校），方便管理员审核，谢谢！ 热爱生活，享受编程，与君共勉！ 公众号： 作者：哥不是小萝莉 ［关于我］［犒赏］ 出处：http://www.cnblogs.com/smartloli/ 转载请注明出处，谢谢合作！https://www.cnblogs.com/smartloli/p/9984140.html