使用Flume消費Kafka資料到HDFS

哥不是小蘿莉發表於2018-11-19
Kafka

1.概述

對於資料的轉發，Kafka是一個不錯的選擇。Kafka能夠裝載資料到訊息佇列，然後等待其他業務場景去消費這些資料，Kafka的應用介面API非常的豐富，支援各種儲存介質，例如HDFS、HBase等。如果不想使用Kafka API編寫程式碼去消費Kafka Topic，也是有元件可以去整合消費的。下面筆者將為大家介紹如何使用Flume快速消費Kafka Topic資料，然後將消費後的資料轉發到HDFS上。

2.內容

在實現這套方案之間，可以先來看看整個資料的流向，如下圖所示：

 

業務資料實時儲存到Kafka叢集，然後通過Flume Source元件實時去消費Kafka業務Topic獲取資料，將消費後的資料通過Flume Sink元件傳送到HDFS進行儲存。

2.1 準備基礎環境

按照上圖所示資料流向方案，需要準備好Kafka、Flume、Hadoop（HDFS可用）等元件。

2.1.1 啟動Kafka叢集並建立Topic

Kafka目前來說，並沒有一個批量的管理指令碼，不過我們可以對kafka-server-start.sh指令碼和kafka-server-stop.sh指令碼進行二次封裝。程式碼如下所示：

#! /bin/bash

# Kafka代理節點地址, 如果節點較多可以用一個檔案來儲存
hosts=(dn1 dn2 dn3)

# 列印啟動分散式指令碼資訊
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.

# 執行分散式開啟命令    
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
}    

# 執行分散式關閉命令    
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
}

# 檢視Kafka代理節點狀態
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
}

# 判斷輸入的Kafka命令引數是否有效
case "$1" in
    start)
        start
        ;;
    stop)
        stop
        ;;
    status)
        status
        ;;
    *)
        echo "Usage: $0 {start|stop|status}"
        RETVAL=1
esac

啟動Kafka叢集后，在Kafka叢集可用的情況下，建立一個業務Topic，執行命令如下：

# 建立一個flume_collector_data主題
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

然後，開始配置Flume Agent資訊，讓Flume從Kafka叢集的flume_collector_data主題中讀取資料，並將讀取到的資料傳送到HDFS中進行儲存。配置內容如下：

# ------------------- 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

然後，啟動Flume Agent，執行命令如下：

# 在Linux後臺執行命令
flume-ng agent -n agent -f $FLUME_HOME/conf/kafka2hdfs.properties &

2.3 向Kafka主題中傳送資料

啟動Kafka Eagle監控系統（執行ke.sh start命令），填寫傳送資料。如下圖所示：

然後，查詢Topic中的資料是否有被寫入，如下圖所示：

 

最後，到HDFS對應的路徑檢視Flume傳輸的資料，結果如下圖所示：

3.Kafka如何通過Flume傳輸資料到HBase

3.1 建立新主題

建立一個新的Topic，執行命令如下：

# 建立一個flume_kafka_to_hbase主題
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

然後，配置Flume Agent資訊，內容如下：

# ------------------- 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

3.3 建立HBase表

進入到HBase叢集，執行表建立命令，如下所示：

hbase(main):002:0> create 'flume_data','info'

3.4 啟動Flume Agent

接著，啟動Flume Agent例項，命令如下所示：

# 在Linux後臺執行命令
flume-ng agent -n agent -f $FLUME_HOME/conf/kafka2hbase.properties &

3.5 在Kafka Eagle中向Topic寫入資料

然後，在Kafka Eagle中寫入資料，如下圖所示：

3.6 在HBase中查詢傳輸的資料

最後，在HBase中查詢表flume_data的資料，驗證是否傳輸成功，命令如下：

hbase(main):003:0> scan 'flume_data'

預覽結果如下所示：

 

4.總結

 至此，Kafka中業務Topic的資料，經過Flume Source元件消費後，再由Flume Sink元件寫入到HDFS，整個過程省略了大量的業務編碼工作。如果實際工作當中不涉及複雜的業務邏輯處理，對於Kafka的資料轉發需求，不妨可以試試這種方案。

5.結束語

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