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MAPREDUCE服务 MRS-如何开发Flume第三方插件

如何开发Flume第三方插件安装Flume客户端，如安装目录为“/opt/flumeclient”。将自主研发的代码打成jar包。建立插件目录布局。进入“Flume客户端安装目录/fusionInsight-flume-*/plugins.d”路径下，使用以下命令建立目录，可根据实际业务进行命名，无固定名称： cd /opt/flumeclient/fusioninsight-flume-1.9.0/plugins.d mkdir thirdPlugin cd thirdPlugin mkdir lib libext native 显示结果如下：将第三方jar包放入“Flume客户端安装目录/fusionInsight-flume-*/plugins.d/thirdPlugin/lib”路径下，如果该jar包依赖其他jar包，则将所依赖的jar包放入“Flume客户端安装目录/fusionInsight-flume-*/plugins.d/thirdPlugin/libext”文件夹中，“Flume客户端安装目录/fusionInsight-flume-*/plugins.d/thirdPlugin/native”放置本地库文件。配置“Flume客户端安装目录/fusionInsight-flume-*/conf/properties.properties”文件。具体properties.properties参数配置方法，参考配置Flume非加密传输数据采集任务和配置Flume加密传输数据采集任务对应典型场景中properties.properties文件参数列表的说明。父主题： Flume常见问题

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MAPREDUCE服务 MRS-使用Flume客户端加密工具

使用Flume客户端加密工具安装Flume客户端后，配置文件的部分参数可能需要填写加密的字符，Flume客户端中提供了加密工具。安装Flume客户端。登录安装Flume客户端的节点，并切换到客户端安装目录。例如“/opt/FlumeClient”。切换到以下目录 cd fusioninsight-flume-Flume组件版本号/bin 执行以下命令，加密原始信息： ./genPwFile.sh 输入两次待加密信息。执行以下命令，查看加密后的信息： cat password.property 如果加密参数是用于Flume Server，那么需要到相应的Flume Server所在节点执行加密。需要使用omm用户执行加密脚本进行加密。加密路径为“/opt/Bigdata/ FusionInsight _Porter_XXX/install/FusionInsight-Flume-Flume组件版本号/flume/bin/genPwFile.sh”。其中XXX为产品的版本号。父主题： Flume企业级能力增强

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MAPREDUCE服务 MRS-查看Flume客户端日志

查看Flume客户端日志安装Flume客户端。进入Flume客户端日志目录，默认为“/var/log/Bigdata”。执行如下命令查看日志文件列表。 ls -lR flume-client-* 日志文件示例如下： flume-client-1/flume: total 7672 -rw-------. 1 root root 0 Sep 8 19:43 Flume-audit.log -rw-------. 1 root root 1562037 Sep 11 06:05 FlumeClient.2017-09-11_04-05-09.[1].log.zip -rw-------. 1 root root 6127274 Sep 11 14:47 FlumeClient.log -rw-------. 1 root root 2935 Sep 8 22:20 flume-root-20170908202009-pid72456-gc.log.0.current -rw-------. 1 root root 2935 Sep 8 22:27 flume-root-20170908202634-pid78789-gc.log.0.current -rw-------. 1 root root 4382 Sep 8 22:47 flume-root-20170908203137-pid84925-gc.log.0.current -rw-------. 1 root root 4390 Sep 8 23:46 flume-root-20170908204918-pid103920-gc.log.0.current -rw-------. 1 root root 3196 Sep 9 10:12 flume-root-20170908215351-pid44372-gc.log.0.current -rw-------. 1 root root 2935 Sep 9 10:13 flume-root-20170909101233-pid55119-gc.log.0.current -rw-------. 1 root root 6441 Sep 9 11:10 flume-root-20170909101631-pid59301-gc.log.0.current -rw-------. 1 root root 0 Sep 9 11:10 flume-root-20170909111009-pid119477-gc.log.0.current -rw-------. 1 root root 92896 Sep 11 13:24 flume-root-20170909111126-pid120689-gc.log.0.current -rw-------. 1 root root 5588 Sep 11 14:46 flume-root-20170911132445-pid42259-gc.log.0.current -rw-------. 1 root root 2576 Sep 11 13:24 prestartDetail.log -rw-------. 1 root root 3303 Sep 11 13:24 startDetail.log -rw-------. 1 root root 1253 Sep 11 13:24 stopDetail.log flume-client-1/monitor: total 8 -rw-------. 1 root root 141 Sep 8 19:43 flumeMonitorChecker.log -rw-------. 1 root root 2946 Sep 11 13:24 flumeMonitor.log 其中FlumeClient.log即为Flume客户端的运行日志。父主题： Flume运维管理

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MAPREDUCE服务 MRS-Flume日志采集概述:补充说明

补充说明 Flume可靠性保障措施。 Source与Channel、Channel与Sink之间支持事务机制。 Sink Processor支持配置failover、load_balance机制。例如load_balance示例如下： server.sinkgroups=g1 server.sinkgroups.g1.sinks=k1 k2 server.sinkgroups.g1.processor.type=load_balance server.sinkgroups.g1.processor.backoff=true server.sinkgroups.g1.processor.selector=random Flume多客户端聚合级联时的注意事项。级联时需要走Avro或者Thrift协议进行级联。聚合端存在多个节点时，连接配置尽量配置均衡，不要聚合到单节点上。 Flume客户端可以包含多个独立的数据流，即在一个配置文件properties.properties中配置多个Source、Channel、Sink。这些组件可以链接以形成多个流。例如在一个配置中配置两个数据流，示例如下： server.sources = source1 source2 server.sinks = sink1 sink2 server.channels = channel1 channel2 #dataflow1 server.sources.source1.channels = channel1 server.sinks.sink1.channel = channel1 #dataflow2 server.sources.source2.channels = channel2 server.sinks.sink2.channel = channel2

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MAPREDUCE服务 MRS-Flume日志采集概述:Flume模块介绍

Flume模块介绍 Flume客户端/服务端由一个或多个Agent组成，而每个Agent是由Source、Channel、Sink三个模块组成，数据先进入Source然后传递到Channel，最后由Sink发送到下一个Agent或目的地（客户端外部）。各模块说明见表1。表1 模块说明名称说明 Source Source负责接收数据或产生数据，并将数据批量放到一个或多个Channel。Source有两种类型：数据驱动和轮询。典型的Source样例如下：和系统集成并接收数据的Sources：Syslog、Netcat。自动生成事件数据的Sources：Exec、SEQ。用于Agent和Agent之间通信的IPC Sources：Avro。 Source必须至少和一个Channel关联。 Channel Channel位于Source和Sink之间，用于缓存Source传递的数据，当Sink成功将数据发送到下一跳的Channel或最终数据处理端，缓存数据将自动从Channel移除。不同类型的Channel提供的持久化水平也是不一样的： Memory Channel：非持久化 File Channel：基于预写式日志（Write-Ahead Logging，简称WAL）的持久化实现 JDBC Channel：基于嵌入Database的持久化实现 Channel支持事务特性，可保证简易的顺序操作，同时可以配合任意数量的Source和Sink共同工作。 Sink Sink负责将数据传输到下一跳或最终目的，成功完成后将数据从Channel移除。典型的Sink样例如下：存储数据到最终目的终端Sink，比如：HDFS、Kafka 自动消耗的Sinks，比如：Null Sink 用于Agent和Agent之间通信的IPC sink：Avro Sink必须关联到一个Channel。每个Flume的Agent可以配置多个Source、Channel、Sink模块，即一个Source将数据发送给多个Channel，再由多个Sink发送到下一个Agent或目的地。 Flume支持多个Flume配置级联，即上一个Agent的Sink将数据再发送给另一个Agent的Source。

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MAPREDUCE服务 MRS-如何开发Flume第三方插件

如何开发Flume第三方插件该操作指导用户进行第三方插件二次开发。本章节适用于 MRS 3.x及之后版本。将自主研发的代码打成jar包。安装Flume服务端或者客户端，如安装目录为“/opt/flumeclient”。建立插件目录布局。进入“Flume客户端安装目录/fusionInsight-flume-*/plugins.d”路径下，使用以下命令建立目录，可根据实际业务进行命名，无固定名称： cd /opt/flumeclient/fusioninsight-flume-1.9.0/plugins.d mkdir thirdPlugin cd thirdPlugin mkdir lib libext native 显示结果如下：将第三方jar包放入“Flume客户端安装目录/fusionInsight-flume-*/plugins.d/thirdPlugin/lib”路径下，若该jar包依赖其他jar包，则将所依赖的jar包放入“Flume客户端安装目录/fusionInsight-flume-*/plugins.d/thirdPlugin/libext”文件夹中，“Flume客户端安装目录/fusionInsight-flume-*/plugins.d/thirdPlugin/native”放置本地库文件。配置“Flume客户端安装目录/fusionInsight-flume-*/conf/properties.properties”文件。具体properties.properties参数配置方法，参考配置Flume非加密传输数据采集任务和配置Flume加密传输数据采集任务对应典型场景中properties.properties文件参数列表的说明。父主题： Flume常见问题

MAPREDUCE服务 MRS Flume常见问题

MAPREDUCE服务 MRS-Flume常用配置参数:常用Channel配置

常用Channel配置 Memory Channel Memory Channel使用内存作为缓存区，Events存放在内存队列中。常用配置如表6所示：图6 Memory Channel 表6 Memory Channel常用配置参数默认值描述 type - 类型，需配置为“memory”。仅可在“properties.properties”文件中配置。 capacity 10000 缓存在Channel中的最大Event数。 transactionCapacity 1000 每次存取的最大Event数。 channelfullcount 10 Channel full次数，达到该次数后发送告警。 File Channel File Channel使用本地磁盘作为缓存区，Events存放在设置的“dataDirs”配置项文件夹中。常用配置如表7所示：图7 File Channel 表7 File Channel常用配置参数默认值描述 type - 类型，需配置为“file”。仅可在“properties.properties”文件中配置。 checkpointDir ${BIGDATA_DATA_HOME}/flume/checkpoint 检查点存放路径。 dataDirs ${BIGDATA_DATA_HOME}/flume/data 数据缓存路径，设置多个路径可提升性能，中间用逗号分开。 maxFileSize 2146435071 单个缓存文件的最大值，单位：字节。 minimumRequiredSpace 524288000 缓冲区空闲空间最小值，单位：字节。 capacity 1000000 缓存在Channel中的最大Event数。 transactionCapacity 10000 每次存取的最大Event数。 channelfullcount 10 Channel full次数，达到该次数后发送告警。 Kafka Channel Kafka Channel使用kafka集群缓存数据，Kafka提供高可用、多副本，以防Flume或Kafka Broker崩溃，Channel中的数据会立即被Sink消费。常用配置如表 10 Kafka Channel 常用配置所示：图8 Kafka Channel 表8 Kafka Channel常用配置参数默认值描述 type - 类型，需配置为 “org.apache.flume.channel.kafka.KafkaChannel”.。仅可在“properties.properties”文件中配置。 kafka.bootstrap.servers - kafka broker列表。 kafka.topic flume-channel Channel用来缓存数据的topic。 kafka.consumer.group.id flume Kafka消费者组ID。 parseAsFlumeEvent true 是否解析为Flume event。 migrateZookeeperOffsets true 当Kafka没有存储offset时，是否从ZooKeeper中查找，并提交到Kafka。 kafka.consumer.auto.offset.reset latest 当没有offset记录时，从指定的位置消费数据。 kafka.producer.security.protocol SASL_PLAINTEXT Kafka生产者安全协议。 kafka.consumer.security.protocol SASL_PLAINTEXT Kafka消费者安全协议。

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MAPREDUCE服务 MRS-Flume常用配置参数:常用Sink配置

常用Sink配置 HDFS Sink HDFS Sink将数据写入HDFS。常用配置如表9所示：图9 HDFS Sink 表9 HDFS Sink常用配置参数默认值描述 channel - 与之相连的Channel。仅可在“properties.properties”文件中配置。 type hdfs 类型，需配置为“hdfs”。仅可在“properties.properties”文件中配置。 monTime 0（不开启）线程监控阈值，更新时间大于阈值时重新启动该Sink，单位：秒。 hdfs.path - HDFS路径。 hdfs.inUseSuffix .tmp 正在写入的HDFS文件后缀。 hdfs.rollInterval 30 按时间滚动文件，单位：秒，同时需将“hdfs.fileCloseByEndEvent”设置为“false”。 hdfs.rollSize 1024 按大小滚动文件，单位：字节，同时需将“hdfs.fileCloseByEndEvent”设置为“false”。 hdfs.rollCount 10 按Event个数滚动文件，同时需将“hdfs.fileCloseByEndEvent”设置为“false”。 hdfs.idleTimeout 0 自动关闭空闲文件超时时间，单位：秒。 hdfs.batchSize 1000 每次写入HDFS的Event个数。 hdfs.kerberosPrincipal - 认证HDFS的Kerberos用户名，未启用Kerberos认证集群不配置。 hdfs.kerberosKeytab - 认证HDFS的Kerberos keytab路径，未启用Kerberos认证集群不配置 hdfs.fileCloseByEndEvent true 收到最后一个Event时是否关闭文件。 hdfs.batchCallTimeout - 每次写入HDFS超时控制时间，单位：毫秒。当不配置此参数时，对每个Event写入HDFS进行超时控制。当“hdfs.batchSize”大于0时，配置此参数可以提升写入HDFS性能。说明： “hdfs.batchCallTimeout”设置多长时间需要考虑“hdfs.batchSize”的大小，“hdfs.batchSize”越大，“hdfs.batchCallTimeout”也要调整更长时间，设置过短时间容易导致数据写入HDFS失败。 serializer.appendNewline true 将一个Event写入HDFS后是否追加换行符（'\n'），如果追加该换行符，该换行符所占用的数据量指标不会被HDFS Sink统计。 Avro Sink Avro Sink把events转化为Avro events并发送到配置的主机的监测端口。常用配置如表10所示：图10 Avro Sink 表10 Avro Sink常用配置参数默认值描述 channel - 与之相连的Channel。仅可在“properties.properties”文件中配置。 type - 类型，需配置为“avro”。仅可在“properties.properties”文件中配置。 hostname - 绑定关联的主机名或IP地址。 port - 监测端口。 batch-size 1000 批次发送的Event个数。 ssl false 是否使用SSL加密。 truststore-type JKS Java信任库类型。 truststore - Java信任库文件。 truststore-password - Java信任库密码。 keystore-type JKS 密钥存储类型。 keystore - 密钥存储文件。 keystore-password - 密钥存储密码 HBase Sink HBase Sink将数据写入到HBase中。常用配置如表11所示：图11 HBase Sink 表11 HBase Sink常用配置参数默认值描述 channel - 与之相连的Channel。仅可在“properties.properties”文件中配置。 type - 类型，需配置为“hbase”。仅可在“properties.properties”文件中配置。 table - HBase表名称。 monTime 0（不开启）线程监控阈值，更新时间大于阈值时重新启动该Sink，单位：秒。 columnFamily - HBase列族名称。 batchSize 1000 每次写入HBase的Event个数。 kerberosPrincipal - 认证HBase的Kerberos用户名，未启用Kerberos认证集群不配置。 kerberosKeytab - 认证HBase的Kerberos keytab路径，未启用Kerberos认证集群不配置。 Kafka Sink Kafka Sink将数据写入到Kafka中。常用配置如表12所示：图12 Kafka Sink 表12 Kafka Sink常用配置参数默认值描述 channel - 与之相连的Channel。仅可在“properties.properties”文件中配置。 type - 类型，需配置为“org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink”。仅可在“properties.properties”文件中配置。 kafka.bootstrap.servers - Kafkabrokers列表，多个用英文逗号分隔。 monTime 0（不开启）线程监控阈值，更新时间大于阈值时重新启动该Sink，单位：秒。 kafka.topic default-flume-topic 数据写入的topic。 flumeBatchSize 1000 每次写入Kafka的Event个数。 kafka.security.protocol SASL_PLAINTEXT Kafka安全协议，未启用Kerberos认证集群下须配置为“PLAINTEXT”。 kafka.kerberos.domain.name - Kafka Domain名称。安全集群必填。仅可在“properties.properties”文件中配置。 Other Kafka Producer Properties - 其他Kafka配置，可以接受任意Kafka支持的生产参数配置，配置需要加前缀“.kafka”。仅可在“properties.properties”文件中配置。

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MAPREDUCE服务 MRS-安装MRS 3.x之前版本Flume客户端:操作步骤

操作步骤根据前提条件，创建一个满足要求的弹性云服务器。登录集群详情页面，选择“组件管理”。若集群详情页面没有“组件管理”页签，请先完成 IAM 用户同步（在集群详情页的“概览”页签，单击“IAM用户同步”右侧的“同步”进行IAM用户同步）。单击“下载客户端”。在“客户端类型”选择“完整客户端”。在“下载路径”选择“远端主机”。将“主机IP”设置为E CS 的IP地址，设置“主机端口”为“22”，并将“保存路径”设置为“/tmp”。如果使用SSH登录ECS的默认端口“22”被修改，请将“主机端口”设置为新端口。 “保存路径”最多可以包含256个字符。 “登录用户”设置为“root”。如果使用其他用户，请确保该用户对保存目录拥有读取、写入和执行权限。在“登录方式”选择“密码”或“SSH私钥”。密码：输入创建集群时设置的root用户密码。 SSH私钥：选择并上传创建集群时使用的密钥文件。单击“确定”开始生成客户端文件。若界面显示以下提示信息表示客户端包已经成功保存。下载客户端文件到远端主机成功。若界面显示以下提示信息，请检查用户名密码及远端主机的安全组配置，确保用户名密码正确，及远端主机的安全组已增加SSH(22)端口的入方向规则。然后从3执行重新下载客户端。连接到服务器失败，请检查网络连接或参数设置。图1 下载客户端选择“Flume”服务，单击“实例”，查看任意一个Flume实例和两个MonitorServer实例的“业务IP”。使用VNC方式，登录弹性云服务器。参见远程登录（VNC方式）。所有镜像均支持Cloud-init特性。Cloud-init预配置的用户名“root”，密码为创建集群时设置的密码。首次登录建议修改。在弹性云服务器，切换到root用户，并将安装包复制到目录“/opt”。 sudo su - root cp /tmp/MRS_Flume_Client.tar /opt 在“/opt”目录执行以下命令，解压压缩包获取校验文件与客户端配置包。 tar -xvf MRS_Flume_Client.tar 执行以下命令，校验文件包。 sha256sum -c MRS_Flume_ClientConfig.tar.sha256 界面显示如下信息，表明文件包校验成功： MRS_Flume_ClientConfig.tar: OK 执行以下命令，解压“MRS_Flume_ClientConfig.tar”。 tar -xvf MRS_Flume_ClientConfig.tar 执行以下命令，安装客户端运行环境到新的目录，例如“/opt/Flumeenv”。安装时自动生成目录。 sh /opt/MRS_Flume_ClientConfig/install.sh /opt/Flumeenv 查看安装输出信息，如有以下结果表示客户端运行环境安装成功： Components client installation is complete. 执行以下命令，配置环境变量。 source /opt/Flumeenv/bigdata_env 执行以下命令，解压Flume客户端。 cd /opt/MRS_Flume_ClientConfig/Flume tar -xvf FusionInsight-Flume-1.6.0.tar.gz 执行以下命令，查看当前用户密码是否过期。 chage -l root “Password expires”时间早于当前则表示过期。此时需要修改密码，或执行chage -M -1 root设置密码为未过期状态。执行以下命令，安装Flume客户端到新目录，例如“/opt/FlumeClient”。安装时自动生成目录。 sh /opt/MRS_Flume_ClientConfig/Flume/install.sh -d /opt/FlumeClient -f MonitorServer实例的业务IP地址 -c Flume配置文件路径 -l /var/log/ -e Flume的业务IP地址 -n Flume客户端名称各参数说明如下： “-d”：表示Flume客户端安装路径。 “-f”：可选参数，表示两个MonitorServer角色的业务IP地址，中间用英文逗号分隔，若不设置则Flume客户端将不向MonitorServer发送告警信息，同时在MRS Manager界面上看不到该客户端的相关信息。 “-c”：可选参数，表示Flume客户端在安装后默认加载的配置文件“properties.properties”。如不添加参数，默认使用客户端安装目录的“fusioninsight-flume-1.6.0/conf/properties.properties”。客户端中配置文件为空白模板，根据业务需要修改后Flume客户端将自动加载。 “-l”：可选参数，表示日志目录，默认值为“/var/log/Bigdata”。 “-e”：可选参数，表示Flume实例的业务IP地址，主要用于接收客户端上报的监控指标信息。 “-n”：可选参数，表示自定义的Flume客户端的名称。 IBM的JDK不支持“-Xloggc”，需要修改“flume/conf/flume-env.sh”，将“-Xloggc”修改为“-Xverbosegclog”，若JDK为32位，“-Xmx”不能大于3.25GB。 “flume/conf/flume-env.sh”中，“-Xmx”默认为4GB。若客户端机器内存过小，可调整为512M甚至1GB。例如执行：sh install.sh -d /opt/FlumeClient 系统显示以下结果表示客户端运行环境安装成功： install flume client successfully.

MAPREDUCE服务 MRS 安装Flume客户端

MAPREDUCE服务 MRS-使用Flume服务端从Kafka采集日志保存到HDFS:操作场景

操作场景该任务指导用户使用Flume服务端从Kafka的Topic列表(test1)采集日志保存到HDFS上“/flume/test”目录下。本章节适用于MRS 3.x及之后版本。本配置默认集群网络环境是安全的，数据传输过程不需要启用SSL认证。如需使用加密方式，请参考配置Flume加密传输数据采集任务。该配置为只用一个Flume场景，例如：Kafka Source+Memory Channel+HDFS Sink.

MAPREDUCE服务 MRS 配置Flume非加密传输数据采集任务

MAPREDUCE服务 MRS-Flume日志采集概述:Flume模块介绍

Flume模块介绍 Flume客户端/服务端由一个或多个Agent组成，而每个Agent是由Source、Channel、Sink三个模块组成，数据先进入Source然后传递到Channel，最后由Sink发送到下一个Agent或目的地（客户端外部）。各模块说明见表1。表1 模块说明名称说明 Source Source负责接收数据或产生数据，并将数据批量放到一个或多个Channel。Source有两种类型：数据驱动和轮询。典型的Source样例如下：和系统集成并接收数据的Sources：Syslog、Netcat。自动生成事件数据的Sources：Exec、SEQ。用于Agent和Agent之间通信的IPC Sources：Avro。 Source必须至少和一个Channel关联。 Channel Channel位于Source和Sink之间，用于缓存Source传递的数据，当Sink成功将数据发送到下一跳的Channel或最终数据处理端，缓存数据将自动从Channel移除。不同类型的Channel提供的持久化水平也是不一样的： Memory Channel：非持久化 File Channel：基于预写式日志（Write-Ahead Logging，简称WAL）的持久化实现 JDBC Channel：基于嵌入Database的持久化实现 Channel支持事务特性，可保证简易的顺序操作，同时可以配合任意数量的Source和Sink共同工作。 Sink Sink负责将数据传输到下一跳或最终目的，成功完成后将数据从Channel移除。典型的Sink样例如下：存储数据到最终目的终端Sink，比如：HDFS、Kafka 自动消耗的Sinks，比如：Null Sink 用于Agent和Agent之间通信的IPC sink：Avro Sink必须关联到一个Channel。每个Flume的Agent可以配置多个Source、Channel、Sink模块，即一个Source将数据发送给多个Channel，再由多个Sink发送到下一个Agent或目的地。 Flume支持多个Flume配置级联，即上一个Agent的Sink将数据再发送给另一个Agent的Source。

MAPREDUCE服务 MRS 使用Flume

MAPREDUCE服务 MRS-Flume日志采集概述:补充说明

补充说明 Flume可靠性保障措施。 Source与Channel、Channel与Sink之间支持事务机制。 Sink Processor支持配置failover、load_balance机制。例如load_balance示例如下： server.sinkgroups=g1 server.sinkgroups.g1.sinks=k1 k2 server.sinkgroups.g1.processor.type=load_balance server.sinkgroups.g1.processor.backoff=true server.sinkgroups.g1.processor.selector=random Flume多客户端聚合级联时的注意事项。级联时需要走Avro或者Thrift协议进行级联。聚合端存在多个节点时，连接配置尽量配置均衡，不要聚合到单节点上。 Flume客户端可以包含多个独立的数据流，即在一个配置文件properties.properties中配置多个Source、Channel、Sink。这些组件可以链接以形成多个流。例如在一个配置中配置两个数据流，示例如下： server.sources = source1 source2 server.sinks = sink1 sink2 server.channels = channel1 channel2 #dataflow1 server.sources.source1.channels = channel1 server.sinks.sink1.channel = channel1 #dataflow2 server.sources.source2.channels = channel2 server.sinks.sink2.channel = channel2

MAPREDUCE服务 MRS 使用Flume

MAPREDUCE服务 MRS-使用Flume服务端从本地采集静态日志保存到Kafka:操作场景

操作场景该任务指导用户使用Flume服务端从本地采集静态日志保存到Kafka的Topic列表（test1）。本章节适用于MRS 3.x及之后版本。本配置默认集群网络环境是安全的，数据传输过程不需要启用SSL认证。如需使用加密方式，请参考配置Flume加密传输数据采集任务。该配置为只用一个Flume场景，例如：Spooldir Source+Memory Channel+Kafka Sink.

MAPREDUCE服务 MRS 配置Flume非加密传输数据采集任务

MAPREDUCE服务 MRS-安装MRS 3.x及之后版本Flume客户端:Flume客户端Cgroup使用指导

Flume客户端Cgroup使用指导加入Cgroup 执行以下命令，加入Cgroup，假设Flume客户端安装路径为“/opt/FlumeClient”，Cgroup cpu阈值设置为50%： cd /opt/FlumeClient/fusioninsight-flume-1.9.0/bin ./flume-manage.sh cgroup join 50 该命令不仅可以加入Cgroup，同时也可以更改Cgroup cpu阈值。 Cgroup cpu阈值取值范围为1~100*N之间的整数，N表示机器cpu核数。查询Cgroup状态执行以下命令，查询Cgroup状态，假设Flume客户端安装路径为“/opt/FlumeClient”： cd /opt/FlumeClient/fusioninsight-flume-1.9.0/bin ./flume-manage.sh cgroup status 退出Cgroup 执行以下命令，退出Cgroup，假设Flume客户端安装路径为“/opt/FlumeClient”： cd /opt/FlumeClient/fusioninsight-flume-1.9.0/bin ./flume-manage.sh cgroup exit 客户端安装完成后，会自动创建默认Cgroup。若安装客户端时未配置“-s”参数，则默认值为“-1”，表示agent进程不受cpu使用率限制。加入、退出Cgroup时，agent进程不受影响。若agent进程未启动，加入、退出Cgroup仍然可以成功执行，待下一次agent启动时生效。客户端卸载完成后，安装时期创建的Cgroup会自动删除。

MAPREDUCE服务 MRS 安装Flume客户端

MAPREDUCE服务 MRS-Flume数据写入组件失败:原因分析

原因分析 HDFS未启动或故障。查看Flume运行日志： 2019-02-26 11:16:33,564 | ERROR | [SinkRunner-PollingRunner-DefaultSinkProcessor] | opreation the hdfs file errors. | org.apache.flume.sink.hdfs.HDFSEventSink.process(HDFSEventSink.java:414) 2019-02-26 11:16:33,747 | WARN | [hdfs-CCCC-call-runner-4] | A failover has occurred since the start of call #32795 ClientNamenodeProtocolTranslatorPB.getFileInfo over 192-168-13-88/192.168.13.88:25000 | org.apache.hadoop.io.retry.RetryInvocationHandler$ProxyDescriptor.failover(RetryInvocationHandler.java:220) 2019-02-26 11:16:33,748 | ERROR | [hdfs-CCCC-call-runner-4] | execute hdfs error. {} | org.apache.flume.sink.hdfs.HDFSEventSink$3.call(HDFSEventSink.java:744) java.net.ConnectException: Call From 192-168-12-221/192.168.12.221 to 192-168-13-88:25000 failed on connection exception: java.net.ConnectException: Connection refused; For more details see: http://wiki.apache.org/hadoop/ConnectionRefused HDFS Sink未启动。查看Flume运行日志，发现“ flume current metrics”中并没有Sink信息： 2019-02-26 11:46:05,501 | INFO | [pool-22-thread-1] | flume current metrics:{"CHANNEL.BBBB":{"ChannelCapacity":"10000","ChannelFillPercentage":"0.0","Type":"CHANNEL","ChannelStoreSize":"0","EventProcessTimedelta":"0","EventTakeSuccessCount":"0","ChannelSize":"0","EventTakeAttemptCount":"0","StartTime":"1551152734999","EventPutAttemptCount":"0","EventPutSuccessCount":"0","StopTime":"0"},"SOURCE.AAAA":{"AppendBatchAcceptedCount":"0","EventAcceptedCount":"0","AppendReceivedCount":"0","MonTime":"0","StartTime":"1551152735503","AppendBatchReceivedCount":"0","EventReceivedCount":"0","Type":"SOURCE","TotalFilesCount":"1001","SizeAcceptedCount":"0","UpdateTime":"605410241202740","AppendAcceptedCount":"0","OpenConnectionCount":"0","MovedFilesCount":"1001","StopTime":"0"}} | org.apache.flume.node.Application.getRestartComps(Application.java:467)

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