🌀 技术人生
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大数据项目之电信客服三

1.启动Kafaka集群

这里的Kafka集群搭建就不再说了,如果不会搭建可以看我之前的博文

首先启动Zookeeper集群,然后再启动Kafka集群 bin/zkServer.sh start bin/kafka-server-start.sh config/server.properties

2.创建Kafka主题

bin/kafka-topics.sh –zookeeper cdh0:2181 –create –replication-factor 3 –partitions 3 –topic ctlog

3.查看Kafka主题是否创建成功

bin/kafka-topics.sh –zookeeper cdh0:2181 –list

4.启动一个Kafka的消费者,等待Flume的信息的输入

bin/kafka-console-consumer.sh –bootstrap-server cdh0:9092 –topic ctlog –from-beginning

5.配置Flume

创建ct_log.conf /# define a1.sources = r1 a1.sinks = k1 a1.channels = c1 /# source a1.sources.r1.type = exec a1.sources.r1.command = tail -F -c +0 /opt/package/log.csv a1.sources.r1.shell = /bin/bash -c /# sink a1.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink a1.sinks.k1.brokerList = cdh0:9092,cdh1:9092,cdh2:9092 a1.sinks.k1.topic = ctlog a1.sinks.k1.batchSize = 20 a1.sinks.k1.requiredAcks = 1 /# channel a1.channels.c1.type = memory a1.channels.c1.capacity = 1000 a1.channels.c1.transactionCapacity = 100 /# bind a1.sources.r1.channels = c1 a1.sinks.k1.channel = c1

6.运行Flume

$ bin/flume-ng agent –conf conf/ –name a1 –conf-file testjob/ct_log.conf

到这里基本就稳了,前面的生产数据代码在生产数据,Flume监控产生数据的文件并将数据传到Kafka,Kafka进行消费

这时候应该可以在Kafka的消费端看到数据的输出


最后修改于 2018-11-29

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