简单测试项目:

1、新建Java项目结构如下:

测试类FlumeTest代码如下:

  1. package com.demo.flume;
  2.  
  3. import org.apache.log4j.Logger;
  4.  
  5. public class FlumeTest {
  6.  
  7. private static final Logger LOGGER = Logger.getLogger(FlumeTest.class);
  8.  
  9. public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
  10. for (int i = 20; i < 100; i++) {
  11. LOGGER.info("Info [" + i + "]");
  12. Thread.sleep(1000);
  13. }
  14. }
  15. }

监听kafka接收消息Consumer代码如下:

  1. package com.demo.flume;
  2.  
  3. /**
  4. * INFO: info
  5. * User: zhaokai
  6. * Date: 2017/3/17
  7. * Version: 1.0
  8. * History: <p>如果有修改过程,请记录</P>
  9. */
  10.  
  11. import java.util.Arrays;
  12. import java.util.Properties;
  13.  
  14. import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
  15. import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
  16. import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
  17.  
  18. public class Consumer {
  19.  
  20. public static void main(String[] args) {
  21. System.out.println("begin consumer");
  22. connectionKafka();
  23. System.out.println("finish consumer");
  24. }
  25.  
  26. @SuppressWarnings("resource")
  27. public static void connectionKafka() {
  28.  
  29. Properties props = new Properties();
  30. props.put("bootstrap.servers", "192.168.1.163:9092");
  31. props.put("group.id", "testConsumer");
  32. props.put("enable.auto.commit", "true");
  33. props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
  34. props.put("session.timeout.ms", "30000");
  35. props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
  36. props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
  37. KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
  38. consumer.subscribe(Arrays.asList("flumeTest"));
  39. while (true) {
  40. ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);
  41. try {
  42. Thread.sleep(2000);
  43. } catch (InterruptedException e) {
  44. e.printStackTrace();
  45. }
  46. for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
  47. System.out.printf("===================offset = %d, key = %s, value = %s", record.offset(), record.key(),
  48. record.value());
  49. }
  50. }
  51. }
  52. }

log4j配置文件配置如下:

  1. log4j.rootLogger=INFO,console
  2.  
  3. # for package com.demo.kafka, log would be sent to kafka appender.
  4. log4j.logger.com.demo.flume=info,flume
  5.  
  6. log4j.appender.flume = org.apache.flume.clients.log4jappender.Log4jAppender
  7. log4j.appender.flume.Hostname = 192.168.1.163
  8. log4j.appender.flume.Port = 4141
  9. log4j.appender.flume.UnsafeMode = true
  10. log4j.appender.flume.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
  11. log4j.appender.flume.layout.ConversionPattern=%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss} %p [%c:%L] - %m%n
  12.  
  13. # appender console
  14. log4j.appender.console=org.apache.log4j.ConsoleAppender
  15. log4j.appender.console.target=System.out
  16. log4j.appender.console.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
  17. log4j.appender.console.layout.ConversionPattern=%d [%-5p] [%t] - [%l] %m%n

备注:其中hostname为flume安装的服务器IP,port为端口与下面的flume的监听端口相对应

pom.xml引入如下jar:

  1. <dependencies>
  2. <dependency>
  3. <groupId>org.slf4j</groupId>
  4. <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
  5. <version>1.7.10</version>
  6. </dependency>
  7. <dependency>
  8. <groupId>org.apache.flume</groupId>
  9. <artifactId>flume-ng-core</artifactId>
  10. <version>1.5.0</version>
  11. </dependency>
  12. <dependency>
  13. <groupId>org.apache.flume.flume-ng-clients</groupId>
  14. <artifactId>flume-ng-log4jappender</artifactId>
  15. <version>1.5.0</version>
  16. </dependency>
  17.  
  18. <dependency>
  19. <groupId>junit</groupId>
  20. <artifactId>junit</artifactId>
  21. <version>4.12</version>
  22. </dependency>
  23.  
  24. <dependency>
  25. <groupId>org.apache.kafka</groupId>
  26. <artifactId>kafka-clients</artifactId>
  27. <version>0.10.2.0</version>
  28. </dependency>
  29.  
  30. <dependency>
  31. <groupId>org.apache.kafka</groupId>
  32. <artifactId>kafka_2.10</artifactId>
  33. <version>0.10.2.0</version>
  34. </dependency>
  35.  
  36. <dependency>
  37. <groupId>org.apache.kafka</groupId>
  38. <artifactId>kafka-log4j-appender</artifactId>
  39. <version>0.10.2.0</version>
  40. </dependency>
  41.  
  42. <dependency>
  43. <groupId>com.google.guava</groupId>
  44. <artifactId>guava</artifactId>
  45. <version>18.0</version>
  46. </dependency>
  47. </dependencies>

2、配置flume

flume/conf下:

新建avro.conf 文件内容如下:

当然skin可以用任何方式,这里我用的是kafka,具体的skin方式可以看官网

  1. a1.sources=source1
  2. a1.channels=channel1
  3. a1.sinks=sink1
  4.  
  5. a1.sources.source1.type=avro
  6. a1.sources.source1.bind=192.168.1.163
  7. a1.sources.source1.port=4141
  8. a1.sources.source1.channels = channel1
  9.  
  10. a1.channels.channel1.type=memory
  11. a1.channels.channel1.capacity=10000
  12. a1.channels.channel1.transactionCapacity=1000
  13. a1.channels.channel1.keep-alive=30
  14.  
  15. a1.sinks.sink1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink
  16. a1.sinks.sink1.topic = flumeTest
  17. a1.sinks.sink1.brokerList = 192.168.1.163:9092
  18. a1.sinks.sink1.requiredAcks = 0
  19. a1.sinks.sink1.sink.batchSize = 20
  20. a1.sinks.sink1.channel = channel1

如上配置,flume服务器运行在192.163.1.163上,并且监听的端口为4141,在log4j中只需要将日志发送到192.163.1.163的4141端口就能成功的发送到flume上。flume会监听并收集该端口上的数据信息,然后将它转化成kafka event,并发送到kafka集群flumeTest topic下。

3、启动flume并测试

  1. flume启动命令:bin/flume-ng agent --conf conf --conf-file conf/avro.conf --name a1 -Dflume.root.logger=INFO,console
  2. 运行FlumeTest类的main方法打印日志
  3. 允许Consumer的main方法打印kafka接收到的数据

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