flume 执行mapreduce

Flume是一个可靠、可扩展且可管理的服务，用于有效地收集、聚合和移动大量日志数据。Flume可以通过多种方式将数据发送到不同的目标，其中包括Hadoop MapReduce。

要在Flume中使用MapReduce，可以使用以下步骤：

1. 配置Flume代理以收集数据并将其发送到Hadoop集群中的HDFS。

2. 确保MapReduce任务可以从HDFS中读取数据。这可以通过在MapReduce作业中设置输入路径来实现。

3. 在MapReduce作业中编写Map和Reduce函数来处理数据。

4. 提交MapReduce作业并等待其完成。

在Flume中，可以使用多个源来收集数据，例如Avro、Thrift和HTTP。可以使用多个通道将数据从源传输到目标，例如内存通道和文件通道。可以使用多个拦截器来对数据进行转换、过滤和处理。

一旦数据被收集并发送到HDFS中，就可以使用MapReduce来处理它。MapReduce是Hadoop生态系统的核心组件之一，它可以将大量数据分解为小块并在分布式环境中进行处理。MapReduce任务通常由Map和Reduce函数组成，其中Map函数将输入数据转换为键-值对，而Reduce函数将相同键的所有值聚合到一起并生成输出。

因此，要在Flume中使用MapReduce，必须编写适当的Map和Reduce函数以及Flume代理配置，以便将数据从源发送到目标，并从HDFS中读取数据以进行MapReduce处理。

相关问题

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。

+ exec /usr/local/jdk1.8.0_371/bin/java -Xmx20m -Dflume.root.logger=INFO,console -cp '/opt/flume/conf:/opt/flume/lib/*:/usr/local/hadoop/etc/hadoop:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/*:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/*:/usr/local/hadoop/share/hadoop/hdfs:/usr/local/hadoop/share/hadoop/hdfs/lib/*:/usr/local/hadoop/share/hadoop/hdfs/*:/usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/*:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/*:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/*:/lib/*' -Djava.library.path=:/usr/local/hadoop/lib/native org.apache.flume.node.Application --name a1 --conf-file conf/flume-conf.properties

这也是一段日志信息，它告诉你Flume启动时执行的Java命令。这个命令会启动一个Java进程，并将Flume的相关配置作为参数传递给它。在这个命令中，-cp参数指定了Flume运行时需要加载的类路径，包括Flume本身的库文件、Hadoop的库文件和其他依赖库文件。-D参数指定了一些Java系统属性，比如日志输出级别、名称等。由于Flume是基于Java开发的，因此这个Java命令对于理解Flume的启动过程非常重要。