E-MapReduce(以下简称 EMR) 从3.16.0版本开始支持Apache Flume。本文介绍使用Flume将数据从EMR Kafka集群同步至EMR Hadoop集群的HDFS、Hive和HBase,以及阿里云的OSS。

准备工作

  • 登录阿里云 E-MapReduce 控制台
  • 创建Hadoop集群时,在可选服务中选择Flume。
  • 创建Kafka集群,并创建名称为flume-test的topic,用于生成数据。
说明

Kafka->HDFS

  • 配置Flume
    创建配置文件flume.properties,添加如下配置。其中,配置项a1.sources.source1.kafka.bootstrap.servers为Kafka集群broker的host和端口号,a1.sources.source1.kafka.topics为Flume消费Kafka数据的topic,a1.sinks.k1.hdfs.path为Flume向HDFS写入数据的路径。
    a1.sources = source1
    a1.sinks = k1
    a1.channels = c1
    
    a1.sources.source1.type = org.apache.flume.source.kafka.KafkaSource
    a1.sources.source1.channels = c1
    a1.sources.source1.kafka.bootstrap.servers = kafka-host1:port1,kafka-host2:port2...
    a1.sources.source1.kafka.topics = flume-test
    a1.sources.source1.kafka.consumer.group.id = flume-test-group
    
    # Describe the sink
    a1.sinks.k1.type = hdfs
    a1.sinks.k1.hdfs.path = /tmp/flume/test-data
    a1.sinks.k1.hdfs.fileType=DataStream
    
    # Use a channel which buffers events in memory
    a1.channels.c1.type = memory
    a1.channels.c1.capacity = 100
    a1.channels.c1.transactionCapacity = 100
    
    # Bind the source and sink to the channel
    a1.sources.source1.channels = c1
    a1.sinks.k1.channel = c1
    说明 配置项a1.sinks.k1.hdfs.path如果使用URL的形式,对于高可用集群,使用hdfs://emr-cluster,如下所示。
    a1.sinks.k1.hdfs.path = hdfs://emr-cluster/tmp/flume/test-data
    对于标准集群,使用hdfs://emr-header-1:9000,如下所示。
    a1.sinks.k1.hdfs.path = hdfs://emr-header-1:9000/tmp/flume/test-data
  • 启动服务
    Flume的默认配置文件放在/etc/ecm/flume-conf下,使用该配置启动Flume Agent。
    flume-ng agent --name a1 --conf /etc/ecm/flume-conf  --conf-file flume.properties

    启动Agent后,因为使用了/etc/ecm/flume-conf下的log4j.properties,会在当前路径下生成日志logs/flume.log,可根据实际使用对log4j.properties进行配置。

  • 测试
    在Kafka集群使用kafka-console-producer.sh输入测试数据abc。test_abc
    Flume会在HDFS中以当前时间的(毫秒)时间戳生成文件FlumeData.xxxx,查看文件内容,会看到在Kafka中输入的数据。check_kafka_data

Kafka->Hive

  • 创建Hive表
    Flume使用事务操作将数据写入Hive,需要在创建Hive表时设置 transactional属性,如创建flume_test表。
    create table flume_test (id int, content string)
    clustered by (id) into 2 buckets
    stored as orc  TBLPROPERTIES('transactional'='true');
  • 配置Flume
    创建配置文件flume.properties,添加如下配置。其中,配置项a1.sources.source1.kafka.bootstrap.servers填写Kafka集群broker的host和端口号,a1.sinks.k1.hive.metastore为Hive metastore URI,配置为hive-site.xml中配置项 hive.metastore.uris的值。
    a1.sources = source1
    a1.sinks = k1
    a1.channels = c1
    
    a1.sources.source1.type = org.apache.flume.source.kafka.KafkaSource
    a1.sources.source1.channels = c1
    a1.sources.source1.kafka.bootstrap.servers = kafka-host1:port1,kafka-host2:port2...
    a1.sources.source1.kafka.topics = flume-test
    a1.sources.source1.kafka.consumer.group.id = flume-test-group
    
    # Describe the sink
    a1.sinks.k1.type = hive
    a1.sinks.k1.hive.metastore = thrift://xxxx:9083
    a1.sinks.k1.hive.database = default
    a1.sinks.k1.hive.table = flume_test
    a1.sinks.k1.serializer = DELIMITED
    a1.sinks.k1.serializer.delimiter = ","
    a1.sinks.k1.serializer.serdeSeparator = ','
    a1.sinks.k1.serializer.fieldnames =id,content
    
    a1.channels.c1.type = memory
    a1.channels.c1.capacity = 100
    a1.channels.c1.transactionCapacity = 100
    
    a1.sources.source1.channels = c1
    a1.sinks.k1.channel = c1
  • 启动Flume
    flume-ng agent --name a1 --conf /etc/ecm/flume-conf  --conf-file flume.properties
  • 生成数据

    在Kafka集群中使用kafka-console-producer.sh,以逗号为分隔符输入测试数据 1,a。

  • 检测数据写入
    查询Hive事务表需要在客户端进行配置。
    hive.support.concurrency – true
    hive.exec.dynamic.partition.mode – nonstrict
    hive.txn.manager – org.apache.hadoop.hive.ql.lockmgr.DbTxnManager

    配置好后查询flume_test表中的数据。

    check_flume_test

Kafka->HBase

  • 创建HBase表
    创建HBase表flume_test及列簇column。create_flume_test
  • 配置Flume
    创建配置文件flume.properties,添加如下配置。其中,配置项 a1.sources.source1.kafka.bootstrap.servers 为Kafka集群 broker的host和端口号,a1.sinks.k1.table 为HBase表名,a1.sinks.k1.columnFamily 为列簇名:
    a1.sources = source1
    a1.sinks = k1
    a1.channels = c1
    
    a1.sources.source1.type = org.apache.flume.source.kafka.KafkaSource
    a1.sources.source1.channels = c1
    a1.sources.source1.kafka.bootstrap.servers = kafka-host1:port1,kafka-host2:port2...
    a1.sources.source1.kafka.topics = flume-test
    a1.sources.source1.kafka.consumer.group.id = flume-test-group
    
    a1.sinks.k1.type = hbase
    a1.sinks.k1.table = flume_test
    a1.sinks.k1.columnFamily = column
    
    
    # Use a channel which buffers events in memory
    a1.channels.c1.type = memory
    a1.channels.c1.capacity = 1000
    a1.channels.c1.transactionCapacity = 100
    
    # Bind the source and sink to the channel
    a1.sources.source1.channels = c1
    a1.sinks.k1.channel = c1
  • 启动服务
    flume-ng agent --name a1 --conf /etc/ecm/flume-conf  --conf-file flume.properties
  • 测试
    在Kafka集群使用kafka-console-producer.sh生成数据后,就可以在HBase查到数据。test

Kafka->OSS

  • 创建OSS路径

    创建OSS Bucket及目录,如oss://flume-test/result

  • 配置Flume
    Flume向OSS写入数据时,需要占用较大的JVM内存,可以改小OSS缓存或者增大Flume Agent的Xmx:
    • 修改OSS缓存大小

      hdfs-site.xml配置文件从/etc/ecm/hadoop-conf拷贝至/etc/ecm/flume-conf,改小配置项 smartdata.cache.buffer.size 的值,例如修改为1048576。

    • 修改Xmx
      在Flume的配置路径/etc/ecm/flume-conf下,复制配置文件flume-env.sh.template并重命名为flume-env.sh,设置Xmx,例如设置为1G。
      export JAVA_OPTS="-Xmx1g"
    创建配置文件flume.properties,添加如下配置。其中,配置项a1.sources.source1.kafka.bootstrap.servers填写Kafka集群broker的host和端口号,a1.sinks.k1.hdfs.path为OSS路径。
    a1.sources = source1
    a1.sinks = k1
    a1.channels = c1
    
    a1.sources.source1.type = org.apache.flume.source.kafka.KafkaSource
    a1.sources.source1.channels = c1
    a1.sources.source1.kafka.bootstrap.servers = kafka-host1:port1,kafka-host2:port2...
    a1.sources.source1.kafka.topics = flume-test
    a1.sources.source1.kafka.consumer.group.id = flume-test-group
    
    a1.sinks.k1.type = hdfs
    a1.sinks.k1.hdfs.path = oss://flume-test/result
    a1.sinks.k1.hdfs.fileType=DataStream
    
    # Use a channel which buffers events in memory
    a1.channels.c1.type = memory
    a1.channels.c1.capacity = 100
    a1.channels.c1.transactionCapacity = 100
    
    # Bind the source and sink to the channel
    a1.sources.source1.channels = c1
    a1.sinks.k1.channel = c1
  • 启动Flume
    如果配置Flume时修改了OSS缓存大小,使用classpath参数传入OSS相关依赖和配置。
    flume-ng agent --name a1 --conf /etc/ecm/flume-conf  --conf-file flume.properties  --classpath "/opt/apps/extra-jars/*:/etc/ecm/flume-conf/hdfs-site.xml"
    如果修改了Flume Agent的Xmx,只需传入OSS相关依赖。
    flume-ng agent --name a1 --conf /etc/ecm/flume-conf  --conf-file flume.properties  --classpath "/opt/apps/extra-jars/*"
  • 测试

    在Kafka集群使用kafka-console-producer.sh生成数据后,在OSS的oss://flume-test/result路径下会以当前时间的(毫秒)时间戳为后缀生成文件FlumeData.xxxx

Kerberos Kafka source

消费高安全Kafka集群的数据时,需要做额外的配置:
  • 参见兼容 MIT Kerberos 认证在Kafka集群配置Kerberos认证,将生成的keytab文件test.keytab拷贝至Hadoop集群的/etc/ecm/flume-conf路径下;将Kafka集群的 /etc/ecm/has-conf/krb5.conf文件拷贝至Hadoop集群的/etc/ecm/flume-conf路径下。
  • 配置flume.properties
    flume.properties中添加如下配置。
    a1.sources.source1.kafka.consumer.security.protocol = SASL_PLAINTEXT
    a1.sources.source1.kafka.consumer.sasl.mechanism = GSSAPI
    a1.sources.source1.kafka.consumer.sasl.kerberos.service.name = kafka
  • 配置Kafka client
    • /etc/ecm/flume-conf下创建文件flume\_jaas.conf,内容如下。
      KafkaClient {
        com.sun.security.auth.module.Krb5LoginModule required
        useKeyTab=true
        storeKey=true
        keyTab="/etc/ecm/flume-conf/test.keytab"
        serviceName="kafka"
        principal="test@EMR.${realm}.COM";
      };

      其中,${realm} 替换为Kafka集群的Kerberos realm。获取方式如下。

      在Kafka集群执行命令hostname,得到形式为emr-header-1.cluster-xxx的主机名,例如emr-header-1.cluster-123456,最后的数字串123456即为realm。

    • 修改/etc/ecm/flume-conf/flume-env.sh
      初始情况下,/etc/ecm/flume-conf/下没有flume-env.sh 文件,需要拷贝flume-env.sh.template并重命名为flume-env.sh。添加如下内容。
      export JAVA_OPTS="$JAVA_OPTS -Djava.security.krb5.conf=/etc/ecm/flume-conf/krb5.conf"
      export JAVA_OPTS="$JAVA_OPTS -Djava.security.auth.login.config=/etc/ecm/flume-conf/flume_jaas.conf"
  • 设置域名
    将Kafka集群各节点的长域名和IP的绑定信息添加到Hadoop集群的/etc/hosts。长域名的形式例如emr-header-1.cluster-123456set_domain

跨域互信使用Flume

在配置了跨域互信后,其他配置如下:
  • 参见兼容 MIT Kerberos 认证在Kafka集群配置Kerberos认证,将生成的keytab文件test.keytab拷贝至Hadoop集群的/etc/ecm/flume-conf路径下。
  • 配置flume.properties
    flume.properties中添加如下配置。
    a1.sources.source1.kafka.consumer.security.protocol = SASL_PLAINTEXT
    a1.sources.source1.kafka.consumer.sasl.mechanism = GSSAPI
    a1.sources.source1.kafka.consumer.sasl.kerberos.service.name = kafka
  • 配置Kafka client
    • /etc/ecm/flume-conf下创建文件flume\_jaas.conf,内容如下。
      KafkaClient {
        com.sun.security.auth.module.Krb5LoginModule required
        useKeyTab=true
        storeKey=true
        keyTab="/etc/ecm/flume-conf/test.keytab"
        serviceName="kafka"
        principal="test@EMR.${realm}.COM";
      };

      其中,${realm}替换为Kafka集群的Kerberos realm。获取方式如下。

      在Kafka集群执行命令hostname,得到形式为emr-header-1.cluster-xxx的主机名,如emr-header-1.cluster-123456,最后的数字串123456即为realm。

    • 修改/etc/ecm/flume-conf/flume-env.sh
      初始情况下,/etc/ecm/flume-conf/下没有flume-env.sh文件,需要拷贝flume-env.sh.template并重命名为flume-env.sh。添加如下内容。
      export JAVA_OPTS="$JAVA_OPTS -Djava.security.auth.login.config=/etc/ecm/flume-conf/flume_jaas.conf""