Ambari2.7.3 集成 Flume Service

1. 介绍

Ambari 是一个开源的 Apache 项目，用于部署、监控和管理 Hadoop 集群。Ambari 提供了一个易于使用的 Web UI 和 RESTful API 来简化 Hadoop 集群管理。Ambari 2.7.3 是 Ambari 项目的一个版本。

Flume 是一个分布式、可靠且可用的大数据日志采集、聚合和传输系统。它具有灵活的数据模型，可支持多种数据源和数据存储。Flume 可以将大量的日志数据从不同的来源高效地传输到 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）或其他数据存储系统中，以便进行分析和处理。

但是在 Ambari 2.7.3 中，Flume 组件并未默认集成。这意味着在使用 Ambari 2.7.3 部署和管理 Hadoop 集群时，Flume 不会自动可用。要在 Ambari 2.7.3 中使用 Flume，您需要手动集成该组件。

2. 为什么要集成 Flume

1. 灵活性：自定义集成 Flume 可以让用户根据自己的需求选择使用 Flume，而不是被迫接受 Ambari 默认提供的组件。这提供了更大的灵活性，用户可以根据项目需求和目标选择所需的组件。
2. 定制化：手动集成 Flume 允许用户在整合过程中进行定制，例如，可以选择特定版本的 Flume，定制 Flume 配置文件，以满足特定的业务需求和场景。
3. 节省资源：如果您的 Hadoop 集群不需要 Flume 进行日志采集和传输，那么不集成 Flume 可以节省计算资源和存储空间。这样，您可以专注于优化其他重要组件的性能，从而提高整个集群的性能。
4. 简化部署和管理：通过手动集成 Flume，您可以更好地了解 Flume 的配置和工作原理。这有助于简化 Hadoop 集群的部署和管理，使您能够更有效地解决遇到的问题。

总之，自定义集成 Flume 组件允许您根据项目需求灵活地部署和管理 Hadoop 集群，提高集群性能并简化集群管理。

3. 下载服务

使用如下github地址，将编译的包，以及将flume添加到ambari-server的web页中的包，克隆到ambari-server所在服务器的一个目录中。

git clone https://github.com/maikoulin/ambari-flume-service.git

4. 下载 Flume安装包

去官网下载flume的tar包：https://flume.apache.org/download.html。下个 apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz 的tar.gz包，或者直接使用如下命令：

wget https://dlcdn.apache.org/flume/1.9.0/apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz

5. 上传 Flume 安装包

将 apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz 放到 ambari-flume-service/buildrpm/rpmbuild/SOURCES 这个相对目录下。

6. 编译 ambari-flume-service

ambari-flume-service/buildrpm 目录下执行:

sh buildrpm.sh
# 到此，rpm包编译完成

7. 安装 ambari-flume-service

将 flumerpm/ambari-flume-service 相对目录下的Flume 复制到 ambari-server 主机的 /var/lib/ambari-server/resources/stacks/HDP/3.1/services/ 目录下并重启ambari-server:

ambari-server restart
# 到此，ambari的web界面就能识别出来flume了

8. 创建 Flume 的本地源

mkdir /var/www/html/flume/

# 创建yum源
createrepo /var/www/html/flume/

# 将上面生成的rpm包拷贝到此
cp ambari-flume-service/buildrpm/rpmbuild/RPMS/noarch/flume-1.9.0-1.el7.noarch.rpm /var/www/html/flume/

9. 创建repo

cd /etc/yum.repos.d/

cp centos.repo flume.repo

vim flume.repo 

[flume-1.9.0]
name=flume-1.9.0
baseurl=http://hadoop01/flume/
gpgcheck=0
enabled=1

10. 复制 repo

将 flume.repo复制到需要安装的子节点上

scp flume.repohadoop05:/etc/yum.repos.d/

11. 安装 Flume

通过ambariUI安装flume

11.1 点击 add service，勾选flume

11.2 分配客户端

11.3 填写flume agent配置文件

可以在这里填写配置，也可以不填，等安装完成再填写。点击next。

11.4 预览页面

11.5 安装成功

11.6 完成

11.7 填写agent配置文件

如果刚刚在安装过程过程中没有填写 配置文件，可在此点击 “Configure Agents”，填写配置文件：

12. 测试 1

通过avro方式接受数据，最后通过日志形式输出

# 定义来source、channel和sink
logger.sources = r1
logger.sinks = k1
logger.channels = c1

# 配置source
# 来源类型：Avro
logger.sources.r1.type = Avro 
# 绑定的 IP 地址：监听所有 IP 地址
logger.sources.r1.bind = 0.0.0.0 
# 监听的端口号：9999
logger.sources.r1.port = 9999

# 配置sink
# sink关联的channel
logger.sinks.k1.channel=c1 
# sink 类型：logger (日志接收器）
logger.sinks.k1.type=logger 

# 配置 Spillable Memory channel
# channel类型：可溢出内存channel
logger.channels.c1.type=SPILLABLEMEMORY 
# 检查点目录
logger.channels.c1.checkpointDir = /data/flume/checkpoint
# 数据目录
logger.channels.c1.dataDirs = /data/flume 

logger.sources.r1.channels = c1

13. 测试 2

通过avro方式接受数据，输出到kafka

# 定义来源、接收器和通道
logger.sources = r1
logger.sinks = k1
logger.channels = c1

# 配置source
# 来源类型：Avro
logger.sources.r1.type = Avro
# 绑定的 IP 地址：监听所有 IP 地址
logger.sources.r1.bind = 0.0.0.0 
# 监听的端口号：9999
logger.sources.r1.port = 9999 

# 配置sink
# sink 关联的channel
logger.sinks.k1.channel=c1
# 接收器类型：KafkaSink
logger.sinks.k1.type=org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink 
# Kafka Broker 列表
logger.sinks.k1.brokerList=hadoop03:6667,hadoop04:6667,node2:6667 
# Kafka topic：testFlume
logger.sinks.k1.topic=testFlume
# 序列化类：StringEncoder
logger.sinks.k1.serializer.class=kafka.serializer.StringEncoder 
# 是否在序列化后追加换行符：否
logger.sinks.k1.serializer.appendNewline=false 

# 配置 Spillable Memory 通道 (channel)
# 通道类型：可溢出内存通道
logger.channels.c1.type=SPILLABLEMEMORY 
# 检查点目录
logger.channels.c1.checkpointDir = /data/flume/checkpoint 
# 数据目录
logger.channels.c1.dataDirs = /data/flume 


logger.sources.r1.channels = c1

保存之后，点击“ACTIONS”>“Restart All”。到此安装完成。

异常解决

Failed to execute command …message: ‘Error: Nothing to do’

Traceback (most recent call last):
  File "/var/lib/ambari-agent/cache/stacks/HDP/3.1/services/FLUME/package/scripts/flume_handler.py", line 134, in <module>
    FlumeHandler().execute()
  File "/usr/lib/ambari-agent/lib/resource_management/libraries/script/script.py", line 352, in execute
    method(env)
  File "/var/lib/ambari-agent/cache/stacks/HDP/3.1/services/FLUME/package/scripts/flume_handler.py", line 53, in install
    self.install_packages(env)
  File "/usr/lib/ambari-agent/lib/resource_management/libraries/script/script.py", line 853, in install_packages
    retry_count=agent_stack_retry_count)
  File "/usr/lib/ambari-agent/lib/resource_management/core/base.py", line 166, in __init__
    self.env.run()
  File "/usr/lib/ambari-agent/lib/resource_management/core/environment.py", line 160, in run
    self.run_action(resource, action)
  File "/usr/lib/ambari-agent/lib/resource_management/core/environment.py", line 124, in run_action
    provider_action()
  File "/usr/lib/ambari-agent/lib/resource_management/core/providers/packaging.py", line 30, in action_install
    self._pkg_manager.install_package(package_name, self.__create_context())
  File "/usr/lib/ambari-agent/lib/ambari_commons/repo_manager/yum_manager.py", line 219, in install_package
    shell.repository_manager_executor(cmd, self.properties, context)
  File "/usr/lib/ambari-agent/lib/ambari_commons/shell.py", line 753, in repository_manager_executor
    raise RuntimeError(message)
RuntimeError: Failed to execute command '/usr/bin/yum -y install flume', exited with code '1', message: 'Error: Nothing to do'

解决办法：

没有配置好 flume 的 yum 源，要把flume.repo复制到需要安装的子节点上，比如：要在 hadoop01、hadoop02 节点安装 flume，则需要把 flume.repo 复制到以上两个节点。

Package flume-1.9.0-1.el7.noarch.rpm is not signed

解决办法：由于 flume 的 rpm 包时在本地编译的，没有对应的签名，将 flume.repo 中的 gpgcheck 设置为 0 即可。 gpgcheck 表示使用gpg 文件来检查软件包的签名。

安装了flume的节点spark-shell启动报错：

hdfs@node2 spark2-client]$ ./bin/spark-shell 
Traceback (most recent call last):
  File "/bin/hdp-select", line 453, in <module>
    listPackages(getPackages("all"))
  File "/bin/hdp-select", line 271, in listPackages
    os.path.basename(os.path.dirname(os.readlink(linkname))))
OSError: [Errno 22] Invalid argument: '/usr/hdp/current/flume-server'
ls: cannot access /usr/hdp//hadoop/lib: No such file or directory
Exception in thread "main" java.lang.IllegalStateException: hdp.version is not set while running Spark under HDP, please set through HDP_VERSION in spark-env.sh or add a java-opts file in conf with -Dhdp.version=xxx
	at org.apache.spark.launcher.Main.main(Main.java:118)

解决办法：

将 /usr/hdp/current 下的 flume-server 文件夹复制到 /usr/hdp/3.1.5.0-152 下，然后将 /usr/hdp/current 下的 flume-server 文件夹删除，创建软链接过去

cd /usr/hdp/current

cp -r flume-server ../3.1.5.0-152/

rm -rf flume-server

ln -s /usr/hdp/3.1.5.0-152/flume-server flume-server

不显示启动日志

后续使用发现通过 ambari 启动flume，flume的启动日志（/var/log/flume/${agent_name}.out）不显示

解决办法：

在ambari-server所在机器上执行如下命令：

vim /var/lib/ambari-server/resources/stacks/HDP/3.1/services/FLUME/package/scripts/flume.py

找到 conf-file 所在位置，添加 -Dflume.root.logger=INFO,console

然后重启 ambari-server，重启flume即可。