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近期，听了王家林老师的2016年大数据Spark“蘑菇云”行动，需要将flume，kafka和Spark streaming进行整合。感觉一时难以上手，先从简单着手吧：
一、netcat方式+Logger日志显示
Flume 配置文件如下：
# example.conf: A single-node Flume configuration # Name the components on this agent a1.sources = r1 a1.sinks = k1 a1.channels = c1 # Describe/configure the source a1.sources.r1.type = netcat a1.sources.r1.bind = localhost a1.sources.r1.port = 44444 # Describe the sink a1.sinks.k1.type = logger # 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.r1.channels = c1 a1.sinks.k1.channel = c1
flume的启动：
$ bin/flume-ng agent --conf conf --conf-file example.conf --name a1 -Dflume.root.logger=INFO,console
触发数据：
telnet localhost 44444
会在flume的控制台出现同样的字符。
二、flume级联方式
通过avro，在两台机器间传送数据，源头为netcat
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