利用Flume 汇入数据到HBase：Flume-hbase-sink 使用方法详解
导读：作者在上一篇文章中：https://cloud.tencent.com/developer/article/1025430《Flume-Hbase-Sink针对不同版本flume与HBase的适配研究与经验总结》，详细描述了两大类HBaseSinks：org.apache.flume.sink.hbase.HBaseSink（简称HBaseSink），以及org.apache.flume.sink.hbase.AsyncHBaseSink（简称AsyncHBaseSink）对于不同版本的flume以及不同版本的HBase之间的兼容性问题，并给出了详细源码解读。
本文作者将会详细描述这两大类HBaseSinks 对应的三种序列化模式的使用方法。本文在第一章节详细解读官方文档的使用说明，第二章节里面使用具体的案例来说明具体用法，在第三章节里面给出一个多source、多channel、多sink的复杂案例。
一、HBasesinks的三种序列化模式使用说明
1.1 HBasesink--SimpleHbaseEventSerializer
如下是展示如何使用 HBasesink--SimpleHbaseEventSerializer：
agenttest.channels = memoryChannel-1 agenttest.sinks = hbaseSink-1 agenttest.sinks.hbaseSink-1.type = org.apache.flume.sink.hbase.HBaseSink agenttest.sinks.hbaseSink-1.table = test_hbase_table //HBase表名 agenttest.sinks.hbaseSink-1.columnFamily = familycolumn-1 //HBase表的列族名称 agenttest.sinks.hbaseSink-1.serializer= org.apache.flume.sink.hbase.SimpleHbaseEventSerializer agenttest.sinks.hbaseSink-1.serializer.payloadColumn = columnname //HBase表的列族下的某个列名称 agenttest.sinks.hbaseSink-1.channels = memoryChannel-1
注：当指定存入到HBase表的某个列族的指定列column时，不能写成：
agenttest.sinks.hbaseSink-1.columnName = columnname 或者： agenttest.sinks.hbaseSink-1.column = columnname
这些都是网上的错误写法！另外两个序列化模式也是不能这样使用。
1.2 HBasesink--RegexHbaseEventSerializer
如下是展示如何使用 HBasesink--RegexHbaseEventSerializer（使用正则匹配切割event，然后存入HBase表的多个列）：
agenttest.channels = memoryChannel-2 agenttest.sinks = hbaseSink-2 agenttest.sinks.hbaseSink-2.type = org.apache.flume.sink.hbase.HBaseSink agenttest.sinks.hbaseSink-2.table = test_hbase_table agenttest.sinks.hbaseSink-2.columnFamily = familycolumn-2 agenttest.sinks.hbaseSink-2.serializer= org.apache.flume.sink.hbase.RegexHbaseEventSerializer // 比如我要对nginx日志做分割，然后按列存储HBase，正则匹配分成的列为: ([xxx] [yyy] [zzz] [nnn] ...) 这种格式, 所以用下面的正则： agent.sinks.hbaseSink-2.serializer.regex = \\[(.*?)\\]\\ \\[(.*?)\\]\\ \\[(.*?)\\]\\ \\[(.*?)\\] // 指定上面正则匹配到的数据对应的hbase的familycolumn-2 列族下的4个cloumn列名 agent.sinks.hbaseSink-2.serializer.colNames = column-1,column-2,column-3,column-4 #agent.sinks.hbaseSink-2.serializer.payloadColumn = test agenttest.sinks.hbaseSink-2.channels = memoryChannel-2
1.3 AsyncHBaseSink--SimpleAsyncHbaseEventSerializer
如下是展示如何使用 AsyncHBaseSink--SimpleAsyncHbaseEventSerializer：
agenttest.channels = memoryChannel-3 agenttest.sinks = hbaseSink-3 agenttest.sinks.hbaseSink-3.type = org.apache.flume.sink.hbase.AsyncHBaseSink agenttest.sinks.hbaseSink-3.table = test_hbase_table agenttest.sinks.hbaseSink-3.columnFamily = familycolumn-3 agenttest.sinks.hbaseSink-3.serializer = org.apache.flume.sink.hbase.SimpleAsyncHbaseEventSerializer agenttest.sinks.hbaseSink-3.serializer.payloadColumn = columnname //HBase表的列族下的某个列名称 agenttest.sinks.hbaseSink-3.channels = memoryChannel-3
二、具体案例示例---利用flume+HBase构建大数据采集汇总系统
2.1 利用SimpleHbaseEventSerializer序列化模式
我们首先在HBase里面建立一个表mikeal-hbase-table，拥有familyclom1和familyclom2两个列族：
hbase(main):102:0> create 'mikeal-hbase-table','familyclom1','familyclom2' 0 row(s) in 1.2490 seconds => Hbase::Table - mikeal-hbase-table
然后写一个flume的配置文件test-flume-into-hbase.conf：
# 从文件读取实时消息，不做处理直接存储到Hbase agent.sources = logfile-source agent.channels = file-channel agent.sinks = hbase-sink # logfile-source配置 agent.sources.logfile-source.type = exec agent.sources.logfile-source.command = tail -f /data/flume-hbase-test/mkhbasetable/data/nginx.log agent.sources.logfile-source.checkperiodic = 50 # 组合source和channel agent.sources.logfile-source.channels = file-channel # channel配置，使用本地file agent.channels.file-channel.type = file agent.channels.file-channel.checkpointDir = /data/flume-hbase-test/checkpoint agent.channels.file-channel.dataDirs = /data/flume-hbase-test/data # sink 配置为HBaseSink 和 SimpleHbaseEventSerializer agent.sinks.hbase-sink.type = org.apache.flume.sink.hbase.HBaseSink #HBase表名 agent.sinks.hbase-sink.table = mikeal-hbase-table #HBase表的列族名称 agent.sinks.hbase-sink.columnFamily = familyclom1 agent.sinks.hbase-sink.serializer = org.apache.flume.sink.hbase.SimpleHbaseEventSerializer #HBase表的列族下的某个列名称 agent.sinks.hbase-sink.serializer.payloadColumn = cloumn-1 # 组合sink和channel agent.sinks.hbase-sink.channel = file-channel
从配置文件可以看出，我们选择本地的/data/flume-hbase-test/mkhbasetable/data/nginx.log日志目录作为实时数据采集源，选择本地文件目录/data/flume-hbase-test/data作为channel，选择HBase为为sink（也就是数据流向写入HBase）。
注意：提交 flume-ng 任务的用户，比如flume用户，必须要有/data/flume-hbase-test/mkhbasetable/data/nginx.log 和 /data/flume-hbase-test/data 目录与文件的读写权限；也必须要有HBase的读写权限。
启动Flume：
bin/flume-ng agent --name agent --conf /etc/flume/conf/agent/ --conf-file /etc/flume/conf/agent/test-flume-into-hbase.conf -Dflume.root.logger=DEBUG,console
在另外一个shell客户端，输入：
echo "nging-1" >> /data/flume-hbase-test/mkhbasetable/data/nginx.log; echo "nging-2" >> /data/flume-hbase-test/mkhbasetable/data/nginx.log;
再查看mikeal-hbase-table表：
数据已经作为value插入到表里面。
2.2 利用SimpleAsyncHbaseEventSerializer序列化模式
为了示例清晰，先把mikeal-hbase-table表数据清空：
truncate 'mikeal-hbase-table'
然后写一个flume的配置文件test-flume-into-hbase-2.conf：
# 从文件读取实时消息，不做处理直接存储到Hbase agent.sources = logfile-source agent.channels = file-channel agent.sinks = hbase-sink# logfile-source配置 agent.sources.logfile-source.type = exec agent.sources.logfile-source.command = tail -f /data/flume-hbase-test/mkhbasetable/data/nginx.log agent.sources.logfile-source.checkperiodic = 50 # channel配置，使用本地file agent.channels.file-channel.type = file agent.channels.file-channel.checkpointDir = /data/flume-hbase-test/checkpoint agent.channels.file-channel.dataDirs = /data/flume-hbase-test/data # sink 配置为 Hbase agent.sinks.hbase-sink.type = org.apache.flume.sink.hbase.AsyncHBaseSink agent.sinks.hbase-sink.table = mikeal-hbase-table agent.sinks.hbase-sink.columnFamily = familyclom1 agent.sinks.hbase-sink.serializer = org.apache.flume.sink.hbase.SimpleAsyncHbaseEventSerializer agent.sinks.hbase-sink.serializer.payloadColumn = cloumn-1 # 组合source、sink和channel agent.sources.logfile-source.channels = file-channel agent.sinks.hbase-sink.channel = file-channel
启动Flume：
bin/flume-ng agent --name agent --conf /etc/flume/conf/agent/ --conf-file /etc/flume/conf/agent/test-flume-into-hbase-2.conf -Dflume.root.logger=DEBUG,console
在另外一个shell客户端，输入：
echo "nging-1" >> /data/flume-hbase-test/mkhbasetable/data/nginx.log; echo "nging-two" >> /data/flume-hbase-test/mkhbasetable/data/nginx.log; echo "nging-three" >> /data/flume-hbase-test/mkhbasetable/data/nginx.log;
再查看mikeal-hbase-table表：
2.3 利用RegexHbaseEventSerializer序列化模式
RegexHbaseEventSerializer可以使用正则匹配切割event，然后存入HBase表的多个列。因此，本文简单展示如何使用RegexHbaseEventSerializer对event进行切割然后存存入HBase的多个列。
为了示例清晰，先把mikeal-hbase-table表数据清空：
truncate 'mikeal-hbase-table'
然后写一个flume的配置文件test-flume-into-hbase-3.conf：
# 从文件读取实时消息，不做处理直接存储到Hbase agent.sources = logfile-source agent.channels = file-channel agent.sinks = hbase-sink # logfile-source配置 agent.sources.logfile-source.type = exec agent.sources.logfile-source.command = tail -f /data/flume-hbase-test/mkhbasetable/data/nginx.log agent.sources.logfile-source.checkperiodic = 50 # channel配置，使用本地file agent.channels.file-channel.type = file agent.channels.file-channel.checkpointDir = /data/flume-hbase-test/checkpoint agent.channels.file-channel.dataDirs = /data/flume-hbase-test/data # sink 配置为 Hbase agent.sinks.hbase-sink.type = org.apache.flume.sink.hbase.HBaseSink agent.sinks.hbase-sink.table = mikeal-hbase-table agent.sinks.hbase-sink.columnFamily = familyclom1 agent.sinks.hbase-sink.serializer = org.apache.flume.sink.hbase.RegexHbaseEventSerializer # 比如我要对nginx日志做分割，然后按列存储HBase，正则匹配分成的列为: ([xxx] [yyy] [zzz] [nnn] ...) 这种格式, 所以用下面的正则: agent.sinks.hbase-sink.serializer.regex = \\[(.*?)\\]\\ \\[(.*?)\\]\\ \\[(.*?)\\] agent.sinks.hbase-sink.serializer.colNames = time,url,number # 组合source、sink和channel agent.sources.logfile-source.channels = file-channel agent.sinks.hbase-sink.channel = file-channel
启动Flume：
bin/flume-ng agent --name agent --conf /etc/flume/conf/agent/ --conf-file /etc/flume/conf/agent/test-flume-into-hbase-3.conf -Dflume.root.logger=DEBUG,console
在另外一个shell客户端，输入：
echo "[2016-12-22-19:59:59] [http://www.qq.com] [10]" >> /data/flume-hbase-test/mkhbasetable/data/nginx.log; echo "[2016-12-22 20:00:12] [http://qzone.qq.com] [19]" >> /data/flume-hbase-test/mkhbasetable/data/nginx.log;
再查看mikeal-hbase-table表：
可以看到数据已经按照规则：正则匹配分成的列为: ([xxx] [yyy] [zzz] [nnn] ...) ，进行切割，并且顺利地存入到mikeal-hbase-table表的time,url,number的三个column列。
三、多source，多channel和多sink的复杂案例
本文接下来展示一个比较复杂的flume导入数据到HBase的实际案例：多souce、多channel和多sink的场景。为了示例清晰，先把mikeal-hbase-table表数据清空：
truncate 'mikeal-hbase-table'
然后写一个flume的配置文件test-flume-into-hbase-multi-position.conf：
# 从文件读取实时消息，不做处理直接存储到Hbase agent.sources = logfile-source-1 logfile-source-2 agent.channels = file-channel-1 file-channel-2 agent.sinks = hbase-sink-1 hbase-sink-2 # logfile-source配置 agent.sources.logfile-source-1.type = exec agent.sources.logfile-source-1.command = tail -f /data/flume-hbase-test/mkhbasetable/data/nginx.log agent.sources.logfile-source-1.checkperiodic = 50 agent.sources.logfile-source-2.type = exec agent.sources.logfile-source-2.command = tail -f /data/flume-hbase-test/mkhbasetable/data/tomcat.log agent.sources.logfile-source-2.checkperiodic = 50 # channel配置，使用本地file agent.channels.file-channel-1.type = file agent.channels.file-channel-1.checkpointDir = /data/flume-hbase-test/checkpoint agent.channels.file-channel-1.dataDirs = /data/flume-hbase-test/data agent.channels.file-channel-2.type = file agent.channels.file-channel-2.checkpointDir = /data/flume-hbase-test/checkpoint2 agent.channels.file-channel-2.dataDirs = /data/flume-hbase-test/data2 # sink 配置为 Hbase agent.sinks.hbase-sink-1.type = org.apache.flume.sink.hbase.HBaseSink agent.sinks.hbase-sink-1.table = mikeal-hbase-table agent.sinks.hbase-sink-1.columnFamily = familyclom1 agent.sinks.hbase-sink-1.serializer = org.apache.flume.sink.hbase.RegexHbaseEventSerializer # 比如我要对nginx日志做分割，然后按列存储HBase，正则匹配分成的列为: ([xxx] [yyy] [zzz] [nnn] ...) 这种格式, 所以用下面的正则: agent.sinks.hbase-sink-1.serializer.regex = \\[(.*?)\\]\\ \\[(.*?)\\]\\ \\[(.*?)\\] agent.sinks.hbase-sink-1.serializer.colNames = time,url,number agent.sinks.hbase-sink-2.type = org.apache.flume.sink.hbase.HBaseSink agent.sinks.hbase-sink-2.table = mikeal-hbase-table agent.sinks.hbase-sink-2.columnFamily = familyclom2 agent.sinks.hbase-sink-2.serializer = org.apache.flume.sink.hbase.RegexHbaseEventSerializer agent.sinks.hbase-sink-2.serializer.regex = \\[(.*?)\\]\\ \\[(.*?)\\]\\ \\[(.*?)\\] agent.sinks.hbase-sink-2.serializer.colNames = time,IP,number # 组合source、sink和channel agent.sources.logfile-source-1.channels = file-channel-1 agent.sinks.hbase-sink-1.channel = file-channel-1 agent.sources.logfile-source-2.channels = file-channel-2 agent.sinks.hbase-sink-2.channel = file-channel-2
启动Flume：
bin/flume-ng agent --name agent --conf /etc/flume/conf/agent/ --conf-file /etc/flume/conf/agent/test-flume-into-hbase-multi-position.conf -Dflume.root.logger=DEBUG,console
在另外一个shell客户端，输入：
echo "[2016-12-22 20:04:12] [http://music.user.qq.com] [16]" >> nginx.log; echo "[2016-12-22 20:04:13] [123.41.90.135] [22]" >> tomcat.log; echo "[2016-12-22 20:05:19] [http://xuetang.vip.qq.com] [24]" >> nginx.log; echo "[2016-12-22 20:05:21] [134.92.146.109] [25]" >> tomcat.log;
再查看mikeal-hbase-table表：
可以看到数据已经按照规则：正则匹配分成的列为: ([xxx] [yyy] [zzz] [nnn] ...) ，进行切割，并且顺利地存入到mikeal-hbase-table表，并且按照familyclom1 和 familyclom2 两个列族分配存到三个cloumn列里面。
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