flume 执行mapreduce代码

Flume是一个数据收集、聚合和移动系统，它可以将海量的数据从各种来源汇集到HDFS或其他存储系统中。Flume与MapReduce没有直接关系，但是可以使用Flume来收集数据并将其转发到HDFS或其他存储系统，然后使用MapReduce来处理该数据。

以下是使用Flume收集数据并使用MapReduce处理数据的一般步骤：

1. 配置Flume agent以收集数据并将其发送到HDFS或其他存储系统中。

2. 创建MapReduce作业以处理从Flume收集的数据。这可以包括编写Mapper和Reducer类、配置输入和输出格式等。

3. 使用Hadoop命令提交MapReduce作业。

以下是一个示例Flume配置文件，将数据发送到HDFS：

# 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 = hdfs
a1.sinks.k1.hdfs.path = hdfs://localhost:9000/user/flume/data/
a1.sinks.k1.hdfs.filePrefix = events-
a1.sinks.k1.hdfs.fileSuffix = .log
a1.sinks.k1.hdfs.fileType = DataStream

# 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

此配置文件指定将从netcat源收集的数据写入HDFS的/user/flume/data/目录中。在此示例中，我们使用了hdfs sink，它将数据以DataStream格式写入HDFS。其他可用的sink类型包括file、avro、logger和null。

接下来，您需要编写MapReduce作业来处理从Flume收集的数据。例如，以下是一个简单的WordCount程序，它计算HDFS中的文本文件中的单词频率：

public class WordCount {
  public static void main(String[] args) throws Exception {
    Configuration conf = new Configuration();
    Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
    job.setJarByClass(WordCount.class);
    job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
    job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
    job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
    job.setOutputKeyClass(Text.class);
    job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
    FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
    System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
  }
}

public class TokenizerMapper
    extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{

  private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
  private Text word = new Text();

  public void map(Object key, Text value, Context context
                  ) throws IOException, InterruptedException {
    StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
    while (itr.hasMoreTokens()) {
      word.set(itr.nextToken());
      context.write(word, one);
    }
  }
}

public class IntSumReducer
    extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {
  private IntWritable result = new IntWritable();

  public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
                     Context context
                     ) throws IOException, InterruptedException {
    int sum = 0;
    for (IntWritable val : values) {
      sum += val.get();
    }
    result.set(sum);
    context.write(key, result);
  }
}

最后，您可以使用hadoop命令将MapReduce作业提交到集群中：

hadoop jar wordcount.jar WordCount /user/flume/data/ /user/flume/output/

这将读取从Flume收集的数据，并在HDFS的/user/flume/output/目录中输出单词计数结果。