SparkStreaming接收Flume数据方式一：Push模式_若兰幽竹

一、前置工作

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• 需安装Flume，安装可参考：Flume安装配置与基本操作

二、Flume之Push模式

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• Push模式说明

  Flume 被 用 于 在 Flume agents 之 间 推 送 数 据 . 在 这 种 方 式 下 ,Spark Streaming 可以很方便的建立一个 receiver,起到一个 Avro agent 的作用.Flume 可以将数据推送到改 receiver.

三、Flume配置

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1. Flume之Agent的结构，如下
   
2. 确定source、channel、sink，如下：
   1. source为：spooldir
   2. channel：memory
   3. sink：avro
3. 在Flume的安装目录下的conf目录下创建a3.conf，添加如下内容：

   # 定义agent的三大组件
   a1.sources = r1
   a1.channels = c1
   a1.sinks = k1
   
   #定义source
   a1.sources.r1.type=spooldir
   a1.sources.r1.spoolDir=/training/nginx/logs/flumeLogs
   a1.sources.r1.fileHeader=true
   
   # 定义sink
   a1.sinks.k1.type=avro
   a1.sinks.k1.channel=c1
   a1.sinks.k1.hostname=192.168.88.1
   a1.sinks.k1.port=1234
   
   # 定义channel
   a1.channels.c1.type=memory
   a1.channels.c1.capacity=10000
   a1.channels.c1.transactionCapacity= 100
   
   # 定义三者关系
   a1.sources.r1.channels=c1
   a1.sinks.k1.channel=c1
   

四、编写程序

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• 程序功能说明：

  该程序接收Flume推送过来的数据：
  一、查看下原始数据；
  二、将数据简单处理，完成数据的统计，如求各个部门员工工资

• 编写程序，代码如下：

  import org.apache.spark.SparkConf
  import org.apache.spark.storage.StorageLevel
  import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, ReceiverInputDStream}
  import org.apache.spark.streaming.flume.{FlumeUtils, SparkFlumeEvent}
  import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
  
  object FlumeDemo {
    def main(args: Array[String]): Unit = {
      val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("FlumeDemo")
      val streamingContext = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(2))
  	// 	192.168.88.1为Windows中虚拟机网卡vmnet8的IP地址
      val flumeEvent: ReceiverInputDStream[SparkFlumeEvent] = FlumeUtils.createStream(streamingContext, "192.168.88.1", 2345,StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER)
  
      // 查看接收到的原始数据
      val flumeDStream: DStream[String] = flumeEvent.map(e => {
        println(new String(e.event.getBody.array()))
        new String(e.event.getBody.array())
      })
  
      // 分词，组合
      val mapDStream: DStream[(Int,Int)] = flumeDStream.map(x => {
        val strings = x.trim.split(",")
        val salary = strings(5).toInt
        val deptNo = strings(7).toInt
        (deptNo,salary)
      })
      // 实现统计
      val resultDStream: DStream[(Int, Int)] = mapDStream.reduceByKey(_ + _)
  
      // 打印结果
      resultDStream.print()
  
      // 启动实时计算
      streamingContext.start()
      // 等待计算结束
      streamingContext.awaitTermination()
    }
  }
  

  特别注意： 程序中的IP地址为Windows上的虚拟机网卡即vmnet8的IP地址，如下图所示：
  

五、运行验证

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0. 实验成功关键：需关闭Windows的防火墙，代码中的IP地址为Windows中虚拟机网卡vmnet8的IP地址，虚拟机中flume启动后需要访问到该地址，故需要关闭Windows防火墙。关闭后，如下图所示：
   

1. 运行上述编写的程序，如下所示：
   

2. 启动Flume，如下命令：

   flume-ng agent -n a1 -f conf/a3.conf -Dflume.root.logger=INFO,console
   

   启动成功后，如下所示：
   

3. 将文件emp.csv（如没有，则先上传到虚拟机中）复制到Fume的source所对应的目录下（/training/nginx/logs/flumeLogs），如下所示：

   cp /root/emp.csv /training/nginx/logs/flumeLogs/
   

4. 查看程序是否读取到数据并完成数据的处理，结果如下图所示：