Flume基础知识大全

前言

在一个完整的离线大数据处理系统中，除了hdfs+mapreduce+hive组成分析系统的核心之外，还需要数据采集、结果数据导出、任务调度等不可或缺的辅助系统，而这些辅助工具在hadoop生态体系中都有便捷的开源框架，如图所示：

日志采集框架Flume

1 Flume介绍

1.1 概述

• Flume是一个分布式、可靠、和高可用的海量日志采集、聚合和传输的系统。
• Flume可以采集文件，socket数据包、文件、文件夹、kafka等各种形式源数据，又可以将采集到的数据(下沉sink)输出到HDFS、hbase、hive、kafka等众多外部存储系统中。
• 一般的采集需求，通过对flume的简单配置即可实现。
• Flume针对特殊场景也具备良好的自定义扩展能力， 因此，flume可以适用于大部分的日常数据采集场景。

宏观角度来看类似生活中的扫码枪、吸尘器吸头。

1.2 运行机制

1、Flume分布式系统中最核心的角色是agent，flume采集系统就是由一个个agent所连接起来形成

2、每一个agent相当于一个数据传递员，内部有三个组件：

• Source：采集组件，用于跟数据源对接，以获取数据
• Channel：传输通道组件，用于从source将数据传递到sink
• Sink：下沉组件，用于往下一级agent传递数据或者往最终存储系统传递数据

  Source 到 Channel 到 Sink之间传递数据的形式是Event事件；Event事件是一个数据流单元。

1.3 Flume采集系统结构图

1. 简单结构
单个agent采集数据

2. 复杂结构
多级agent之间串联

Flume安装部署
Flume的安装非常简单，只需要解压即可，当然，前提是已有hadoop环境
上传安装包到数据源所在节点上
这里我们采用在第三台机器来进行安装
上传安装文件并解压

tar -zxvf flume-ng-1.6.0-cdh5.14.0.tar.gz -C /export/servers/
cd  /export/servers/apache-flume-1.6.0-cdh5.14.0-bin/conf
cp  flume-env.sh.template flume-env.sh
vim flume-env.sh

export JAVA_HOME=/export/servers/jdk1.8.0_141

2 Flume实战案例

2.1 Flume接受telent数据

案例：使用网络telent命令向一台机器发送一些网络数据，然后通过flume采集网络端口数据

第一步：开发配置文件

根据数据采集的需求配置采集方案，描述在配置文件中(文件名可任意自定义)

配置我们的网络收集的配置文件
在flume的conf目录下新建一个配置文件（采集方案）

vim   /export/servers/apache-flume-1.6.0-cdh5.14.0-bin/conf/netcat-logger.conf

# 定义这个agent中各组件的名字
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1

# 描述和配置source组件：r1
a1.sources.r1.type = netcat
a1.sources.r1.bind = 192.168.52.120
a1.sources.r1.port = 44444

# 描述和配置sink组件：k1
a1.sinks.k1.type = logger

# 描述和配置channel组件，此处使用是内存缓存的方式
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

# 描述和配置source  channel   sink之间的连接关系
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

Channel参数解释：
capacity： 默认该通道中最大的可以存储的event数量
trasactionCapacity： 每次最大可以从source中拿到或者送到sink中的event数量

第二步：启动配置文件

指定采集方案配置文件，在相应的节点上启动flume agent

先用一个最简单的例子来测试一下程序环境是否正常
启动agent去采集数据

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

-c conf 指定flume自身的配置文件所在目录
-f conf/netcat-logger.con 指定我们所描述的采集方案
-n a1 指定我们这个agent的名字

第三步：安装telent准备测试

在node02机器上面安装telnet客户端，用于模拟数据的发送

yum -y install telnet
telnet  node03  44444   # 使用telnet模拟数据发送

2.2 采集案例

1、采集目录到HDFS

需求分析
结构示意图：

采集需求： 某服务器的某特定目录下，会不断产生新的文件，每当有新文件出现，就需要把文件采集到HDFS中去
根据需求，首先定义以下3大要素

• 数据源组件，即source ——监控文件目录 : spooldir
  spooldir特性：
  1. 监视一个目录，只要目录中出现新文件，就会采集文件中的内容
  2. 采集完成的文件，会被agent自动添加一个后缀：COMPLETED
  3. 所监视的目录中不允许重复出现相同文件名的文件
• 下沉组件，即sink——HDFS文件系统 : hdfs sink
• 通道组件，即channel——可用file channel 也可以用内存channel

flume配置文件开发
配置文件编写：

cd  /export/servers/apache-flume-1.6.0-cdh5.14.0-bin/conf
mkdir -p /export/servers/dirfile
vim spooldir.conf

# Name the components on this agent
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
# Describe/configure the source
##注意：不能往监控目中重复丢同名文件
a1.sources.r1.type=spooldir
a1.sources.r1.spoolDir=/export/dir
a1.sources.r1.fileHeader = true
# Describe the sink
a1.sinks.k1.type=hdfs
a1.sinks.k1.hdfs.path=hdfs://node01:8020/spooldir/
# Describe the channel
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

启动flume

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

上传文件到指定目录
将不同的文件上传到下面目录里面去，注意文件不能重名

cd /export/dir

2、采集文件到HDFS

需求分析：
采集需求：比如业务系统使用log4j生成的日志，日志内容不断增加，需要把追加到日志文件中的数据实时采集到hdfs

根据需求，首先定义以下3大要素

• 采集源，即source——监控文件内容更新 : exec ‘tail -F file’
• 下沉目标，即sink——HDFS文件系统 : hdfs sink
• Source和sink之间的传递通道——channel，可用file channel 也可以用 内存channel

定义flume的配置文件
node03开发配置文件

cd /export/servers/apache-flume-1.6.0-cdh5.14.0-bin/conf
vim tail-file.conf

配置文件内容

a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
# Describe/configure tail -F source1
a1.sources.r1.type=exec
a1.sources.r1.command =tail -F /export/taillogs/access_log
 
# Describe sink1
a1.sinks.k1.type=hdfs
a1.sinks.k1.hdfs.path=hdfs://node01:8020/spooldir/

# 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

启动flume

cd  /export/servers/apache-flume-1.6.0-cdh5.14.0-bin

bin/flume-ng agent -c conf -f conf/tail-file.conf -n agent1  -Dflume.root.logger=INFO,console

开发shell脚本定时追加文件内容

mkdir -p /export/shells/
cd  /export/shells/
vim tail-file.sh

#!/bin/bash
while true
do
 date >> /export/servers/taillogs/access_log;
  sleep 0.5;
done

创建文件夹

mkdir -p /export/servers/taillogs

启动脚本

sh /export/shells/tail-file.sh

3、两个agent级联

需求分析：
第一个agent负责收集文件当中的数据，通过网络发送到第二个agent当中去，第二个agent负责接收第一个agent发送的数据，并将数据保存到hdfs上面去

第一步：node02安装flume
将node03机器上面解压后的flume文件夹拷贝到node02机器上面去

cd  /export/servers
scp -r apache-flume-1.6.0-cdh5.14.0-bin/ node02:$PWD

第二步：node02配置flume配置文件
在node02机器配置我们的flume

cd /export/servers/apache-flume-1.6.0-cdh5.14.0-bin/conf
vim tail-avro-avro-logger.conf

##################
# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1

# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = exec
a1.sources.r1.command = tail -F /export/taillogs/access_log

# Use a channel which buffers events in memory
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

##sink端的avro是一个数据发送者
a1.sinks.k1.type = avro
a1.sinks.k1.hostname = 192.168.52.120
a1.sinks.k1.port = 4141

#Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

第三步：node02开发定脚本文件往写入数据
直接将node03下面的脚本和数据拷贝到node02即可，node03机器上执行以下命令

cd  /export
scp -r shells/ taillogs/ node02:$PWD

第五步：node03开发flume配置文件
在node03机器上开发flume的配置文件

cd /export/servers/apache-flume-1.6.0-cdh5.14.0-bin/conf
vim avro-hdfs.conf

# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1

##source中的avro组件是一个接收者服务
a1.sources.r1.type = avro
a1.sources.r1.bind = 192.168.52.120
a1.sources.r1.port = 4141

# Use a channel which buffers events in memory
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = hdfs
a1.sinks.k1.hdfs.path = hdfs://node01:8020/avro

# Bind the source and sink to the channel 
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

第六步：顺序启动
node03机器启动flume进程

cd /export/servers/apache-flume-1.6.0-cdh5.14.0-bin
bin/flume-ng agent -c conf -f tmpconf/avro-hdfs.conf -n a1  -Dflume.root.logger=INFO,console   

node02机器启动flume进程

cd /export/servers/apache-flume-1.6.0-cdh5.14.0-bin/
bin/flume-ng agent -c conf -f tmpconf/tail-avro-avro-logger.conf -n a1  -Dflume.root.logger=INFO,console    

node02机器启shell脚本生成文件

mkdir /export/taillogs/

cd  /export/servers/shells
sh tail-file.sh

3 更多source和sink组件

Flume支持众多的source和sink类型，详细手册可参考官方文档
http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/flume-ng-1.6.0-cdh5.14.0/FlumeUserGuide.html

4 高可用Flum-NG配置案例failover

在完成单点的Flume NG搭建后，下面我们搭建一个高可用的Flume NG集群，架构图如下所示：

　　图中，我们可以看出，Flume的存储可以支持多种，这里只列举了HDFS和Kafka（如：存储最新的一周日志，并给Storm系统提供实时日志流）。

4.1、角色分配

Flume的Agent和Collector分布如下表所示：

名称	HOST	角色
Agent1	node01	Web Server
Collector1	node02	AgentMstr1
Collector2	node03	AgentMstr2

  图中所示，Agent1数据分别流入到Collector1和Collector2，Flume NG本身提供了Failover机制，可以自动切换和恢复。在上图中，有3个产生日志服务器分布在不同的机房，要把所有的日志都收集到一个集群中存储。下 面我们开发配置Flume NG集群

4.2、node01安装配置flume与拷贝文件脚本

将node03机器上面的flume安装包以及文件生产的两个目录拷贝到node01机器上面去

node03机器执行以下命令

cd /export/servers
scp -r apache-flume-1.6.0-cdh5.14.0-bin/ node01:$PWD
cd /export
scp -r shells/ taillogs/ node01:$PWD

node01机器配置agent的配置文件

cd /export/servers/apache-flume-1.6.0-cdh5.14.0-bin/conf
vim agent.conf

#agent1 name
agent1.channels = c1
agent1.sources = r1
agent1.sinks = k1 k2
#
##set gruop
agent1.sinkgroups = g1
##set sink group
agent1.sinkgroups.g1.sinks = k1 k2

#
agent1.sources.r1.type = exec
agent1.sources.r1.command = tail -F /export/taillogs/access_log

#
##set channel
agent1.channels.c1.type = memory
agent1.channels.c1.capacity = 1000
agent1.channels.c1.transactionCapacity = 100
## set sink1
agent1.sinks.k1.type = avro
agent1.sinks.k1.hostname = node02
agent1.sinks.k1.port = 52020
#
## set sink2
agent1.sinks.k2.type = avro
agent1.sinks.k2.hostname = node03
agent1.sinks.k2.port = 52020
#
##set failover
agent1.sinkgroups.g1.processor.type = failover
agent1.sinkgroups.g1.processor.priority.k1 = 2
agent1.sinkgroups.g1.processor.priority.k2 = 1
agent1.sinkgroups.g1.processor.maxpenalty = 10000
#
agent1.sources.r1.channels = c1
agent1.sinks.k1.channel = c1
agent1.sinks.k2.channel = c1

maxpenalty故障转移的默认时间

4.3、node02与node03配置flumecollection

node02机器修改配置文件

cd /export/servers/apache-flume-1.6.0-cdh5.14.0-bin/conf
vim collector.conf

#set Agent name
a1.sources = r1
a1.channels = c1
a1.sinks = k1

## other node,nna to nns
a1.sources.r1.type = avro
a1.sources.r1.bind = node02
a1.sources.r1.port = 52020

##set channel
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

#
##set sink to hdfs
a1.sinks.k1.type=hdfs
a1.sinks.k1.hdfs.path= hdfs://node01:8020/flume/failover/


a1.sources.r1.channels=c1
a1.sinks.k1.channel=c1

node03机器修改配置文件

cd  /export/servers/apache-flume-1.6.0-cdh5.14.0-bin/conf
vim collector.conf

#set Agent name
a1.sources = r1
a1.channels = c1
a1.sinks = k1

## other node,nna to nns
a1.sources.r1.type = avro
a1.sources.r1.bind = node03
a1.sources.r1.port = 52020

##set channel
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

#
##set sink to hdfs
a1.sinks.k1.type=hdfs
a1.sinks.k1.hdfs.path= hdfs://node01:8020/flume/failover/


a1.sources.r1.channels=c1
a1.sinks.k1.channel=c1

4.4、顺序启动命令

node03机器上面启动flume

cd /export/servers/apache-flume-1.6.0-cdh5.14.0-bin
bin/flume-ng agent -n a1 -c conf -f tmpconf/collector.conf -Dflume.root.logger=DEBUG,console

node02机器上面启动flume

cd /export/servers/apache-flume-1.6.0-cdh5.14.0-bin
bin/flume-ng agent -n a1 -c conf -f tmpconf/collector.conf -Dflume.root.logger=DEBUG,console

node01机器上面启动flume

cd /export/servers/apache-flume-1.6.0-cdh5.14.0-bin
bin/flume-ng agent -n agent1 -c conf -f conf/agent.conf -Dflume.root.logger=DEBUG,console

node01机器启动文件产生脚本

cd  /export/shells
sh tail-file.sh

4.5、 FAILOVER测试

下面我们来测试下Flume NG集群的高可用（故障转移）。场景如下：我们在Agent1节点上传文件，由于我们配置Collector1的权重比Collector2大，所以 Collector1优先采集并上传到存储系统。然后我们kill掉Collector1，此时有Collector2负责日志的采集上传工作，之后，我 们手动恢复Collector1节点的Flume服务，再次在Agent1上次文件，发现Collector1恢复优先级别的采集工作。具体截图如下所 示：

Collector1优先上传

HDFS集群中上传的log内容预览

Collector1宕机，Collector2获取优先上传权限

重启Collector1服务，Collector1重新获得优先上传的权限

5、flume的负载均衡load balancer

负载均衡是用于解决一台机器(一个进程)无法解决所有请求而产生的一种算法。Load balancing Sink Processor 能够实现 load balance 功能，如下图Agent1 是一个路由节点，负责将 Channel 暂存的 Event 均衡到对应的多个 Sink组件上，而每个 Sink 组件分别连接到一个独立的 Agent 上，示例配置，如下所示：

在此处我们通过三台机器来进行模拟flume的负载均衡
三台机器规划如下：
node01： 采集数据，发送到node02和node03机器上去
node02： 接收node01的部分数据
node03： 接收node01的部分数据

第一步：开发node01服务器的flume配置

node01服务器配置：

cd /export/servers/apache-flume-1.6.0-cdh5.14.0-bin/conf
vim load_banlancer_client.conf

#agent name
a1.channels = c1
a1.sources = r1
a1.sinks = k1 k2

#set gruop
a1.sinkgroups = g1
#set sink group
a1.sinkgroups.g1.sinks = k1 k2

#set sources
a1.sources.r1.type = exec
a1.sources.r1.command = tail -F /export/taillogs/access_log

#set channel
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

# set sink1
a1.sinks.k1.type = avro
a1.sinks.k1.hostname = node02
a1.sinks.k1.port = 52021

# set sink2
a1.sinks.k2.type = avro
a1.sinks.k2.hostname = node03
a1.sinks.k2.port = 52021


#set failover
a1.sinkgroups.g1.processor.type = load_balance
a1.sinkgroups.g1.processor.backoff = true
a1.sinkgroups.g1.processor.selector = round_robin
a1.sinkgroups.g1.processor.selector.maxTimeOut=10000


a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1
a1.sinks.k2.channel = c1

第二步：开发node02服务器的flume配置

cd /export/servers/apache-flume-1.6.0-cdh5.14.0-bin/conf
vim load_banlancer_server.conf

# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1

# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = avro
a1.sources.r1.bind = node02
a1.sources.r1.port = 52021

# Use a channel which buffers events in memory
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = logger

# Bind the source and sink to the channel 
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

第三步：开发node03服务器flume配置

node03服务器配置

cd /export/servers/apache-flume-1.6.0-cdh5.14.0-bin/conf
vim load_banlancer_server.conf

# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1

# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = avro
a1.sources.r1.bind = node03
a1.sources.r1.port = 52021

# Use a channel which buffers events in memory
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = logger

# Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

第四步：准备启动flume服务

启动node03的flume服务

cd /export/servers/apache-flume-1.6.0-cdh5.14.0-bin
bin/flume-ng agent -n a1 -c conf -f conf/load_banlancer_server.conf -Dflume.root.logger=DEBUG,console

启动node02的flume服务

cd /export/servers/apache-flume-1.6.0-cdh5.14.0-bin
bin/flume-ng agent -n a1 -c conf -f conf/load_banlancer_server.conf -Dflume.root.logger=DEBUG,console

启动node01的flume服务

cd /export/servers/apache-flume-1.6.0-cdh5.14.0-bin
bin/flume-ng agent -n a1 -c conf -f conf/load_banlancer_client.conf -Dflume.root.logger=DEBUG,console

第五步：node01服务器运行脚本产生数据

cd /export/shells
sh tail-file.sh

6、flume过滤器 案例一

1. 案例场景

A、B两台日志服务机器实时生产日志主要类型为access.log、nginx.log、web.log
现在要求：
把A、B 机器中的access.log、nginx.log、web.log 采集汇总到C机器上然后统一收集到hdfs中。
但是在hdfs中要求的目录为：

/source/logs/access/20180101/**
/source/logs/nginx/20180101/**
/source/logs/web/20180101/**

2. 场景分析

3. 数据流程处理分析

4、实现

服务器A对应的IP为 192.168.52.100
服务器B对应的IP为 192.168.52.110
服务器C对应的IP为 192.168.52.120

采集端配置文件开发

node01与node02服务器开发flume的配置文件

cd /export/servers/apache-flume-1.6.0-cdh5.14.0-bin/conf
vim exec_source_avro_sink.conf

# Name the components on this agent
a1.sources = r1 r2 r3
a1.sinks = k1
a1.channels = c1

# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = exec
a1.sources.r1.command = tail -F /export/taillogs/access.log
a1.sources.r1.interceptors = i1
a1.sources.r1.interceptors.i1.type = static
##  static拦截器的功能就是往采集到的数据的header中插入自己定## 义的key-value对
a1.sources.r1.interceptors.i1.key = type
a1.sources.r1.interceptors.i1.value = access

a1.sources.r2.type = exec
a1.sources.r2.command = tail -F /export/taillogs/nginx.log
a1.sources.r2.interceptors = i2
a1.sources.r2.interceptors.i2.type = static
a1.sources.r2.interceptors.i2.key = type
a1.sources.r2.interceptors.i2.value = nginx

a1.sources.r3.type = exec
a1.sources.r3.command = tail -F /export/taillogs/web.log
a1.sources.r3.interceptors = i3
a1.sources.r3.interceptors.i3.type = static
a1.sources.r3.interceptors.i3.key = type
a1.sources.r3.interceptors.i3.value = web

# Use a channel which buffers events in memory
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 20000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 10000

# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = avro
a1.sinks.k1.hostname = node03
a1.sinks.k1.port = 41414

# Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sources.r2.channels = c1
a1.sources.r3.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

注：

a1.sources.r1.interceptors = i1
a1.sources.r1.interceptors.i1.type = static
##  static拦截器的功能就是往采集到的数据的header中插入自己定## 义的key-value对
a1.sources.r1.interceptors.i1.key = type
a1.sources.r1.interceptors.i1.value = access

服务端配置文件开发

在node03上面开发flume配置文件

cd /export/servers/apache-flume-1.6.0-cdh5.14.0-bin/conf
vim avro_source_hdfs_sink.conf

a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1
#定义source
a1.sources.r1.type = avro
a1.sources.r1.bind = 192.168.52.120
a1.sources.r1.port =41414

#添加时间拦截器
a1.sources.r1.interceptors = i1
a1.sources.r1.interceptors.i1.type = org.apache.flume.interceptor.TimestampInterceptor$Builder


#定义channels
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 20000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 10000

#定义sink
a1.sinks.k1.type = hdfs
a1.sinks.k1.hdfs.path=hdfs://192.168.52.100:8020/source/logs/%{type}/%Y%m%d
 
#组装source、channel、sink
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

采集端文件生成脚本

在node01与node02上面开发shell脚本，模拟数据生成

cd /export/servers/shells
vim server.sh 

#!/bin/bash
while true
do  
 date >> /export/servers/taillogs/access.log; 
 date >> /export/servers/taillogs/web.log;
 date >> /export/servers/taillogs/nginx.log;
  sleep 0.5;
done

顺序启动服务

node03启动flume实现数据收集

cd /export/servers/apache-flume-1.6.0-cdh5.14.0-bin

bin/flume-ng agent -c conf -f conf/avro_source_hdfs_sink.conf -name a1 -Dflume.root.logger=DEBUG,console

node01与node02启动flume实现数据监控

cd /export/servers/apache-flume-1.6.0-cdh5.14.0-bin

bin/flume-ng agent -c conf -f conf/exec_source_avro_sink.conf -name a1 -Dflume.root.logger=DEBUG,console

node01与node02启动生成文件脚本

cd /export/shells
sh server.sh

5、项目实现截图