二、推送式方法
2.1 配置日志收集Flume
2.2 项目依赖
2.3 Spark Streaming接收日志数据
2.4 项目打包
2.5 启动服务和提交作业
2.6 测试
2.7 注意事项
三、拉取式方法
3.1 配置日志收集Flume
2.2 新增依赖
2.3 Spark Streaming接收日志数据
2.4 启动测试
Apache Flume 是一个分布式，高可用的数据收集系统，可以从不同的数据源收集数据，经过聚合后发送到分布式计算框架或者存储系统中。Spark Straming 提供了以下两种方式用于 Flume 的整合。
在推送式方法 (Flume-style Push-based Approach) 中，Spark Streaming 程序需要对某台服务器的某个端口进行监听，Flume 通过 avro Sink 将数据源源不断推送到该端口。这里以监听日志文件为例，具体整合方式如下：
新建配置 netcat-memory-avro.properties，使用 tail 命令监听文件内容变化，然后将新的文件内容通过 avro sink 发送到 hadoop001 这台服务器的 8888 端口：
#指定agent的sources,sinks,channels
a1.sources = s1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1
#配置sources属性
a1.sources.s1.type = exec
a1.sources.s1.command = tail -F /tmp/log.txt
a1.sources.s1.shell = /bin/bash -c
a1.sources.s1.channels = c1
#配置sink
a1.sinks.k1.type = avro
a1.sinks.k1.hostname = hadoop001
a1.sinks.k1.port = 8888
a1.sinks.k1.batch-size = 1
a1.sinks.k1.channel = c1
#配置channel类型
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100项目采用 Maven 工程进行构建，主要依赖为 spark-streaming 和 spark-streaming-flume。
<properties>
<scala.version>2.11</scala.version>
<spark.version>2.4.0</spark.version>
</properties>
<dependencies>
<!-- Spark Streaming-->
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-streaming_${scala.version}</artifactId>
<version>${spark.version}</version>
</dependency>
<!-- Spark Streaming 整合 Flume 依赖-->
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-streaming-flume_${scala.version}</artifactId>
<version>2.4.3</version>
</dependency>
</dependencies>
调用 FlumeUtils 工具类的 createStream 方法，对 hadoop001 的 8888 端口进行监听，获取到流数据并进行打印：
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
import org.apache.spark.streaming.flume.FlumeUtils
object PushBasedWordCount {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparkConf = new SparkConf()
val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(5))
// 1.获取输入流
val flumeStream = FlumeUtils.createStream(ssc, "hadoop001", 8888)
// 2.打印输入流的数据
flumeStream.map(line => new String(line.event.getBody.array()).trim).print()
ssc.start()
ssc.awaitTermination()
}
}因为 Spark 安装目录下是不含有 spark-streaming-flume 依赖包的，所以在提交到集群运行时候必须提供该依赖包，你可以在提交命令中使用 --jar 指定上传到服务器的该依赖包，或者使用 --packages org.apache.spark:spark-streaming-flume_2.12:2.4.3 指定依赖包的完整名称，这样程序在启动时会先去中央仓库进行下载。
这里我采用的是第三种方式：使用 maven-shade-plugin 插件进行 ALL IN ONE 打包，把所有依赖的 Jar 一并打入最终包中。需要注意的是 spark-streaming 包在 Spark 安装目录的 jars 目录中已经提供，所以不需要打入。插件配置如下：
<build>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
<configuration>
<source>8</source>
<target>8</target>
</configuration>
</plugin>
<!--使用 shade 进行打包-->
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
<configuration>
<createDependencyReducedPom>true</createDependencyReducedPom>
<filters>
<filter>
<artifact>*:*</artifact>
<excludes>
<exclude>META-INF/*.SF</exclude>
<exclude>META-INF/*.sf</exclude>
<exclude>META-INF/*.DSA</exclude>
<exclude>META-INF/*.dsa</exclude>
<exclude>META-INF/*.RSA</exclude>
<exclude>META-INF/*.rsa</exclude>
<exclude>META-INF/*.EC</exclude>
<exclude>META-INF/*.ec</exclude>
<exclude>META-INF/MSFTSIG.SF</exclude>
<exclude>META-INF/MSFTSIG.RSA</exclude>
</excludes>
</filter>
</filters>
<artifactSet>
<excludes>
<exclude>org.apache.spark:spark-streaming_${scala.version}</exclude>
<exclude>org.scala-lang:scala-library</exclude>
<exclude>org.apache.commons:commons-lang3</exclude>
</excludes>
</artifactSet>
</configuration>
<executions>
<execution>
<phase>package</phase>
<goals>
<goal>shade</goal>
</goals>
<configuration>
<transformers>
<transformer
implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ServicesResourceTransformer"/>
<transformer
implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ManifestResourceTransformer">
</transformer>
</transformers>
</configuration>
</execution>
</executions>
</plugin>
<!--打包.scala 文件需要配置此插件-->
<plugin>
<groupId>org.scala-tools</groupId>
<artifactId>maven-scala-plugin</artifactId>
<version>2.15.1</version>
<executions>
<execution>
<id>scala-compile</id>
<goals>
<goal>compile</goal>
</goals>
<configuration>
<includes>
<include>**/*.scala</include>
</includes>
</configuration>
</execution>
<execution>
<id>scala-test-compile</id>
<goals>
<goal>testCompile</goal>
</goals>
</execution>
</executions>
</plugin>
</plugins>
</build>本项目完整源码见：spark-streaming-flume
使用 mvn clean package 命令打包后会生产以下两个 Jar 包，提交 非 original 开头的 Jar 即可。
启动 Flume 服务：
flume-ng agent \
--conf conf \
--conf-file /usr/app/apache-flume-1.6.0-cdh5.15.2-bin/examples/netcat-memory-avro.properties \
--name a1 -Dflume.root.logger=INFO,console提交 Spark Streaming 作业：
spark-submit \
--class com.heibaiying.flume.PushBasedWordCount \
--master local[4] \
/usr/appjar/spark-streaming-flume-1.0.jar这里使用 echo 命令模拟日志产生的场景，往日志文件中追加数据，然后查看程序的输出：
Spark Streaming 程序成功接收到数据并打印输出：
这里需要注意的，不论你先启动 Spark 程序还是 Flume 程序，由于两者的启动都需要一定的时间，此时先启动的程序会短暂地抛出端口拒绝连接的异常，此时不需要进行任何操作，等待两个程序都启动完成即可。
最好保证用于本地开发和编译的 Scala 版本和 Spark 的 Scala 版本一致，至少保证大版本一致，如都是 2.11。
拉取式方法 (Pull-based Approach using a Custom Sink) 是将数据推送到 SparkSink 接收器中，此时数据会保持缓冲状态，Spark Streaming 定时从接收器中拉取数据。这种方式是基于事务的，即只有在 Spark Streaming 接收和复制数据完成后，才会删除缓存的数据。与第一种方式相比，具有更强的可靠性和容错保证。整合步骤如下：
新建 Flume 配置文件 netcat-memory-sparkSink.properties，配置和上面基本一致，只是把 a1.sinks.k1.type 的属性修改为 org.apache.spark.streaming.flume.sink.SparkSink，即采用 Spark 接收器。
#指定agent的sources,sinks,channels
a1.sources = s1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1
#配置sources属性
a1.sources.s1.type = exec
a1.sources.s1.command = tail -F /tmp/log.txt
a1.sources.s1.shell = /bin/bash -c
a1.sources.s1.channels = c1
#配置sink
a1.sinks.k1.type = org.apache.spark.streaming.flume.sink.SparkSink
a1.sinks.k1.hostname = hadoop001
a1.sinks.k1.port = 8888
a1.sinks.k1.batch-size = 1
a1.sinks.k1.channel = c1
#配置channel类型
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100使用拉取式方法需要额外添加以下两个依赖：
<dependency>
<groupId>org.scala-lang</groupId>
<artifactId>scala-library</artifactId>
<version>2.12.8</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.commons</groupId>
<artifactId>commons-lang3</artifactId>
<version>3.5</version>
</dependency>注意：添加这两个依赖只是为了本地测试，Spark 的安装目录下已经提供了这两个依赖，所以在最终打包时需要进行排除。
这里和上面推送式方法的代码基本相同，只是将调用方法改为 createPollingStream。
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
import org.apache.spark.streaming.flume.FlumeUtils
object PullBasedWordCount {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparkConf = new SparkConf()
val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(5))
// 1.获取输入流
val flumeStream = FlumeUtils.createPollingStream(ssc, "hadoop001", 8888)
// 2.打印输入流中的数据
flumeStream.map(line => new String(line.event.getBody.array()).trim).print()
ssc.start()
ssc.awaitTermination()
}
}启动和提交作业流程与上面相同，这里给出执行脚本，过程不再赘述。
启动 Flume 进行日志收集：
flume-ng agent \
--conf conf \
--conf-file /usr/app/apache-flume-1.6.0-cdh5.15.2-bin/examples/netcat-memory-sparkSink.properties \
--name a1 -Dflume.root.logger=INFO,console提交 Spark Streaming 作业：
spark-submit \
--class com.heibaiying.flume.PullBasedWordCount \
--master local[4] \
/usr/appjar/spark-streaming-flume-1.0.jar
- streaming-flume-integration
- 关于大数据应用常用的打包方式可以参见：大数据应用常用打包方式