Spark Streaming使用push模式接收Flume传送的数据并进行WordCount统计

      Spark Streaming 接收外部数据的高级API，有Flume、Kafka、Kinesis，这篇文章简单实操，接收Flume的数据，通过Push模式。要注意，这种方式是不可靠的，在生产上更倾向于使用pull模式，该模式见文章 spark streaming使用pull模式读取数据。
组件环境：

• Spark 2.4.4
• Flume 1.6.0
• Scala 2.11.8
• JDK 1.8.0_121
• IDEA 2017.2
• redhat 7.4
        Flume安装在Redhat服务器上，IP为172.16.13.143；本地开发在windows10 的IDEA，maven工程下，windows10 的IP为192.168.15.229，且redhat服务器和windows10是互通的(虽然不在同一网段，但要注意windows10的防火墙以防端口被拦截)。

一、flume采集数据的配置文件

stream-agent.sources = netcat-source
stream-agent.channels = memory-channel
stream-agent.sinks = avro-sink

## sources,数据从哪里产生，从redhat服务器的8888端口接收数据
stream-agent.sources.netcat-source.type=netcat
stream-agent.sources.netcat-source.bind=172.16.13.143
stream-agent.sources.netcat-source.port=8888

## channels
stream-agent.channels.memory-channel.type=memory
stream-agent.channels.memory-channel.capacity=1000
stream-agent.channels.memory-channel.transactionCapacity=100

## sinks,要发送到的目的地，这里是我的window10，所以填window10的IP
stream-agent.sinks.avro-sink.type=avro
stream-agent.sinks.avro-sink.hostname=192.168.15.229
stream-agent.sinks.avro-sink.port=8989

## bind sources、channels、sinks
stream-agent.sources.netcat-source.channels=memory-channel
stream-agent.sinks.avro-sink.channel=memory-channel

使用netcat source收集数据，当然也可以使用exec source或者spooling directory source收集数据。

二、Spark Streaming代码

Spark Streaming接收Flume过来的数据，并且进行词频统计。首先maven工程下加入Streaming操作Flume的依赖：

>
     >org.apache.spark>
     >spark-streaming-flume_2.11>
     >2.4.4>
>

代码使用Scala编写

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}

object FlumePushWordCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {

//参数判断，参数必须为两个，hostname/IP 和 端口号
    if(args.length != 2) {
      System.err.println("Usage: FlumePushWordCount  ")
      System.exit(1)
    }
    val Array(hostname,port) = args
    
    // 本地测试
    val sparkconf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("FlumePushWordCount")
    // 服务器上运行 
    //val sparkconf = new SparkConf()
    
    val ssc = new StreamingContext(sparkconf,Seconds(5))
    // TODO... 使用SparkStreaming 整合Flume
    val flumeStream = FlumeUtils.createStream(ssc,hostname,port.toInt)
    flumeStream.map(x => new String(x.event.getBody.array()).trim)   // 获取flume上发送过来的信息
      .flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_)    // 对接收到的信息进行wordCount
      .print()      // 打印结果
    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
}

仅在本地测试，在服务器上运行需要把sparkconf一行改为被注释的那行。

三、本地启动测试

      Spark Streaming直接采集flume的avro sink过来的数据，因为使用的是push模式，所以需要先启动streaming端，再启动flume。
IDEA上启动Spark Streaming程序，需要先添加两个参数：

然后直接启动。
Flume启动(在flume home目录下)：

./bin/flume-ng agent --name stream-agent \
--conf ./conf \
--conf-file ./conf/netcat-memory-avro.conf \
-Dflume.root.logger=INFO,console &

然后启动netcat(只要跟redhat服务器网络相通，安装有telnet客户端即可发送数据)：

telnet 172.16.13.143 8888

在netcat窗口下发送数据，以空格分隔，观察IDEA中运行的情况，能出现结果说明成功了。

四、在服务器上运行

      在服务器运行前提，spark streaming代码中已经把spark conf改为了集群运行；已经搭建好了spark集群，其中一台机器是172.16.13.151，spark-submit运行在这上面。

1. IDEA中打包maven项目，在idea界面，View -> Tool Windows -> maven project ,调出maven界面，双击package
   
   这里要注意两点：a.pom.xml文件中最好不要指定main class，在提交的时候再指定，免得以后忘记改主类；b.可以在pom.xml文件中设置打成两个包，一个有依赖，一个无依赖。这里只要flume-streaming的依赖，spark core、spark streaming相关jar已经在spark集群中。
2. 把打包的jar文件上传到spark集群
3. spark-submit 提交，这里master只能是local，不能是yarn，因为后续的flume要绑定某个具体的host

spark-submit --class project.weblog.ylqdh.bigdata.sparkstreaming.FlumePushWordCount --master local[*]  ./Spark2.11-bigdata-flume-jar-with-dependencies.jar 0.0.0.0 8989

默认的日志级别是INFO，会有很多日志，输出的结果很难看到，可以设置日志级别是WARN，比较好观察输出结果
4. flume 运行，注意这里的 netcat-memory-avro.conf 中已经把sink发送到的hostname改为了172.16.13.151

./bin/flume-ng agent --name stream-agent --conf ./conf --conf-file ./conf/netcat-memory-avro.conf -Dflume.root.logger=INFO,console

5. 在安装有telnet 的客户端的机器上运行

telnet 172.16.13.143 8888

测试完成！！