Kafka简介

消息队列（Message Queue）

消息 Message
   网络中的两台计算机或者两个通讯设备之间传递的数据。例如说：文本、音乐、视频等内容。
队列 Queue
   一种特殊的线性表（数据元素首尾相接），特殊之处在于只允许在首部删除元素和在尾部追加元素。入队、出队。
消息队列 MQ
   消息+队列，保存消息的队列。消息的传输过程中的容器；主要提供生产、消费接口供外部调用做数据的存储和获取。

MQ分类

MQ主要分为两类：点对点(p2p)、发布订阅(Pub/Sub)
共同点：
   消息生产者生产消息发送到queue中，然后消息消费者从queue中读取并且消费消息。
不同点：
   p2p模型包括：消息队列(Queue)、发送者(Sender)、接收者(Receiver)
    一个生产者生产的消息只有一个消费者(Consumer)(即一旦被消费，消息就不在消息队列中)。比如说打电话。

   Pub/Sub包含：消息队列(Queue)、主题(Topic)、发布者(Publisher)、订阅者(Subscriber)
   每个消息可以有多个消费者，彼此互不影响。比如我发布一个微博：关注我的人都能够看到。
   那么在大数据领域呢，为了满足日益增长的数据量，也有一款可以满足百万级别消息的生成和消费，分布式、持久稳定的产品——Kafka。

Kafka简介

   Kafka是分布式的发布—订阅消息系统。它最初由LinkedIn(领英)公司发布，使用Scala语言编写，与2010年12月份开源，成为Apache的顶级项目。
   Kafka是一个高吞吐量的、持久性的、分布式发布订阅消息系统。
   它主要用于处理活跃的数据(登录、浏览、点击、分享、喜欢等用户行为产生的数据)。

三大特点：
高吞吐量
   可以满足每秒百万级别消息的生产和消费——生产消费。QPS
持久性
   有一套完善的消息存储机制，确保数据的高效安全的持久化——中间存储。
分布式
   基于分布式的扩展和容错机制；Kafka的数据都会复制到几台服务器上。当某一台故障失效时，生产者和消费者转而使用其它的机器——整体健壮性。

Kafka组件

一个MQ需要哪些部分？生产、消费、消息类别、存储等等。
  对于kafka而言，kafka服务就像是一个大的水池。不断的生产、存储、消费着各种类别的消息。那么kafka由何组成呢？
> Kafka服务：
  > Topic：主题，Kafka处理的消息的不同分类。
  > Broker：消息代理，Kafka集群中的一个kafka服务节点称为一个broker，主要存储消息数据。存在硬盘中。每个topic都是有分区的。
  > Partition：Topic物理上的分组，一个topic在broker中被分为1个或者多个partition，分区在创建topic的时候指定。
  > Message：消息，是通信的基本单位，每个消息都属于一个partition
> Kafka服务相关
  > Producer：消息和数据的生产者，向Kafka的一个topic发布消息。
  > Consumer：消息和数据的消费者，定于topic并处理其发布的消息。
  > Zookeeper：协调kafka的正常运行。

Broker

Broker：配置文件server.properties 
   1、为了减少磁盘写入的次数,broker会将消息暂时buffer起来,当消息的个数达到一定阀值或者过了一定的时间间隔时,再flush到磁盘,这样减少了磁盘IO调用的次数。
     配置：Log Flush Policy
     #log.flush.interval.messages=10000   一个分区的消息数阀值
     #log.flush.interval.ms=1000    
   2、kafka的消息保存一定时间（通常为7天）后会被删除。
     配置：Log Retention Policy 
     log.retention.hours=168 
     #log.retention.bytes=1073741824
     log.retention.check.interval.ms=300000

Producer

Producer：配置文件：producer.properties
    1、自定义partition
    Producer也根据用户设置的算法来根据消息的key来计算输入哪个partition：partitioner.class
    2、异步或者同步发送
    配置项：producer.type
    异步或者同步发送
    同步是指：发送方发出数据后，等接收方发回响应以后才发下一个数据的通讯方式。  
    异步是指：发送方发出数据后，不等接收方发回响应，接着发送下个数据的通讯方式。
    3、批量发送可以很有效的提高发送效率。
    Kafka producer的异步发送模式允许进行批量发送，先将消息缓存在内存中，然后一次请求批量发送出去。
   具体配置queue.buffering.max.ms、queue.buffering.max.messages。
默认值分别为5000和10000

Consumer

consumers：配置文件：consumer.properties
1、每个consumer属于一个consumer group，可以指定组id。group.id
2、消费形式：
   组内：组内的消费者消费同一份数据；同时只能有一个consumer消费一个Topic中的1个partition；一个consumer可以消费多个partitions中的消息。
     所以，对于一个topic,同一个group中推荐不能有多于partitions个数的consumer同时消费,否则将意味着某些consumer将无法得到消息。
   组间：每个消费组消费相同的数据，互不影响。
3、在一个consumer多个线程的情况下，一个线程相当于一个消费者。
   例如：partition为3，一个consumer起了3个线程消费，另一个后来的consumer就无法消费。

（这是Kafka用来实现一个Topic消息的广播（发给所有的Consumer）和单播（发给某一个Consumer）的手段。
一个Topic可以对应多个Consumer Group。如果需要实现广播，只要每个Consumer有一个独立的Group就可以了。
要实现单播只要所有的Consumer在同一个Group里。用Consumer Group还可以将Consumer进行自由的分组而不需要多次发送消息到不同的Topic。）

topic、partition、message

1、每个partition在存储层面是append log文件。新消息都会被直接追加到log文件的尾部，每条消息在log文件中的位置称为offset（偏移量）。
2、每条Message包含了以下三个属性：
  1°、offset 对应类型：long  此消息在一个partition中序号。可以认为offset是partition中Message的id
  2°、MessageSize  对应类型：int32 此消息的字节大小。
  3°、data  是message的具体内容。
3、越多的partitions意味着可以容纳更多的consumer,有效提升并发消费的能力。
4、总之：业务区分增加topic、数据量大增加partition。

Kafka安装配置

    解压：  [uplooking@uplooking01 ~]$ tar -zxvf soft/kafka_2.10-0.10.0.1.tgz -C app/
    重命名：[uplooking@uplooking01 ~]$ mv app/kafka_2.10-0.10.0.1/ app/kafka
    添加KAFKA_HOME至环境变量：~/.bash_profile
        export KAFKA_HOME=/home/uplooking/app/kafka
        export PATH=$PATH:$KAFKA_HOME/bin
    source ~/.bash_profile
    配置相关参数：$KAFKA_HOME/config/server.properties
    主要参数：broker.id、log.dirs、zookeeper.connect
        broker.id=10
        log.dirs=/home/uplooking/data/kafka               [kafka数据的存放目录]
        zookeeper.connect=uplooking01:2181,uplooking02:2181,uplooking03:2181
        kafka实例broker监听默认端口9092，配置listeners=PLAINTEXT://:9092
    启动：
        $KAFKA_HOME/bin/kafka-server-start.sh [-daemon] $KAFKA_HOME/config/server.properties 
        -daemon 可选，表示后台启动kafka服务

当然，kafka的配置文件也非常重要，有必要对其中的内容学习一下，这里给出其配置文件的说明：

# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
# contributor license agreements.  See the NOTICE file distributed with
# this work for additional information regarding copyright ownership.
# The ASF licenses this file to You under the Apache License, Version 2.0
# (the "License"); you may not use this file except in compliance with
# the License.  You may obtain a copy of the License at
#
#    http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.
# see kafka.server.KafkaConfig for additional details and defaults

############################# Server Basics #############################

##################################################################################
#  broker就是一个kafka的部署实例，在一个kafka集群中，每一台kafka都要有一个broker.id
#  并且，该id唯一，且必须为整数
##################################################################################
broker.id=10

############################# Socket Server Settings #############################

# The address the socket server listens on. It will get the value returned from 
# java.net.InetAddress.getCanonicalHostName() if not configured.
#   FORMAT:
#     listeners = security_protocol://host_name:port
#   EXAMPLE:
#     listeners = PLAINTEXT://your.host.name:9092
#listeners=PLAINTEXT://:9092

# Hostname and port the broker will advertise to producers and consumers. If not set, 
# it uses the value for "listeners" if configured.  Otherwise, it will use the value
# returned from java.net.InetAddress.getCanonicalHostName().
#advertised.listeners=PLAINTEXT://your.host.name:9092

##################################################################################
#The number of threads handling network requests
# 默认处理网络请求的线程个数 3个
##################################################################################
num.network.threads=3
##################################################################################
# The number of threads doing disk I/O
# 执行磁盘IO操作的默认线程个数 8
##################################################################################
num.io.threads=8

##################################################################################
# The send buffer (SO_SNDBUF) used by the socket server
# socket服务使用的进行发送数据的缓冲区大小，默认100kb
##################################################################################
socket.send.buffer.bytes=102400

##################################################################################
# The receive buffer (SO_SNDBUF) used by the socket server
# socket服务使用的进行接受数据的缓冲区大小，默认100kb
##################################################################################
socket.receive.buffer.bytes=102400

##################################################################################
# The maximum size of a request that the socket server will accept (protection against OOM)
# socket服务所能够接受的最大的请求量，防止出现OOM(Out of memory)内存溢出，默认值为：100m
# （应该是socker server所能接受的一个请求的最大大小，默认为100M）
##################################################################################
socket.request.max.bytes=104857600

############################# Log Basics （数据相关部分，kafka的数据称为log）#############################

##################################################################################
# A comma seperated list of directories under which to store log files
# 一个用逗号分隔的目录列表，用于存储kafka接受到的数据
##################################################################################
log.dirs=/home/uplooking/data/kafka

##################################################################################
# The default number of log partitions per topic. More partitions allow greater
# parallelism for consumption, but this will also result in more files across
# the brokers.
# 每一个topic所对应的log的partition分区数目，默认1个。更多的partition数目会提高消费
# 并行度，但是也会导致在kafka集群中有更多的文件进行传输
# （partition就是分布式存储，相当于是把一份数据分开几份来进行存储，即划分块、划分分区的意思）
##################################################################################
num.partitions=1

##################################################################################
# The number of threads per data directory to be used for log recovery at startup and flushing at shutdown.
# This value is recommended to be increased for installations with data dirs located in RAID array.
# 每一个数据目录用于在启动kafka时恢复数据和在关闭时刷新数据的线程个数。如果kafka数据存储在磁盘阵列中
# 建议此值可以调整更大。
##################################################################################
num.recovery.threads.per.data.dir=1

############################# Log Flush Policy （数据刷新策略）#############################

# Messages are immediately written to the filesystem but by default we only fsync() to sync
# the OS cache lazily. The following configurations control the flush of data to disk.
# There are a few important trade-offs（平衡） here:
#    1. Durability 持久性: Unflushed data may be lost if you are not using replication.
#    2. Latency 延时性: Very large flush intervals may lead to latency spikes when the flush does occur as there will be a lot of data to flush.
#    3. Throughput 吞吐量: The flush is generally the most expensive operation, and a small flush interval may lead to exceessive seeks.
# The settings below allow one to configure the flush policy to flush data after a period of time or
# every N messages (or both). This can be done globally and overridden on a per-topic basis.
# kafka中只有基于消息条数和时间间隔数来制定数据刷新策略，而没有大小的选项，这两个选项可以选择配置一个
# 当然也可以两个都配置，默认情况下两个都配置，配置如下。

# The number of messages to accept before forcing a flush of data to disk
# 消息刷新到磁盘中的消息条数阈值
#log.flush.interval.messages=10000

# The maximum amount of time a message can sit in a log before we force a flush
# 消息刷新到磁盘生成一个log数据文件的时间间隔
#log.flush.interval.ms=1000

############################# Log Retention Policy（数据保留策略） #############################

# The following configurations control the disposal（清理） of log segments（分片）. The policy can
# be set to delete segments after a period of time, or after a given size has accumulated（累积）.
# A segment will be deleted whenever（无论什么时间） *either* of these criteria（标准） are met. Deletion always happens
# from the end of the log.
# 下面的配置用于控制数据片段的清理，只要满足其中一个策略（基于时间或基于大小），分片就会被删除

# The minimum age of a log file to be eligible for deletion
# 基于时间的策略，删除日志数据的时间，默认保存7天
log.retention.hours=168

# A size-based retention policy for logs. Segments are pruned from the log as long as the remaining
# segments don't drop below log.retention.bytes. 1G
# 基于大小的策略，1G
#log.retention.bytes=1073741824

# The maximum size of a log segment file. When this size is reached a new log segment will be created.
# 数据分片策略
log.segment.bytes=1073741824

# The interval at which log segments are checked to see if they can be deleted according
# to the retention policies 5分钟
# 每隔多长时间检测数据是否达到删除条件
log.retention.check.interval.ms=300000

############################# Zookeeper #############################

# Zookeeper connection string (see zookeeper docs for details).
# This is a comma separated host:port pairs, each corresponding to a zk
# server. e.g. "127.0.0.1:3000,127.0.0.1:3001,127.0.0.1:3002".
# You can also append an optional chroot string to the urls to specify the
# root directory for all kafka znodes.
zookeeper.connect=uplooking01:2181,uplooking02:2181,uplooking03:2181

# Timeout in ms for connecting to zookeeper
zookeeper.connection.timeout.ms=6000

另外需要注意的是，kafka启动后，会在zookeeper中创建相关的节点：

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] ls /
[controller, brokers, zookeeper, yarn-leader-election, hadoop-ha, admin, isr_change_notification, consumers, config, hbase]
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 5] get /brokers/ids/10
{"jmx_port":-1,"timestamp":"1521936591128","endpoints":["PLAINTEXT://uplooking01:9092"],"host":"uplooking01","version":3,"port":9092}
cZxid = 0xa000000c1
ctime = Sun Mar 25 08:09:50 CST 2018
mZxid = 0xa000000c1
mtime = Sun Mar 25 08:09:50 CST 2018
pZxid = 0xa000000c1
cversion = 0
dataVersion = 0
aclVersion = 0
ephemeralOwner = 0x6762543b71390005
dataLength = 133
numChildren = 0

Kafka操作

topic操作

创建Topic：

kafka-topics.sh --create --topic hadoop --zookeeper uplooking01:2181,uplooking02:2181,uplooking03:2181 --partitions 1 --replication-factor 1

kafka-topics.sh --create --topic hive --zookeeper uplooking01:2181 --partitions 1 --replication-factor 1

kafka-topics.sh --create --topic hbase --zookeeper uplooking01:2181 --partitions 3 --replication-factor 1       

创建topic过程的问题，replication-factor个数不能超过broker的个数
bin/kafka-topics.sh --create --topic sqoop --zookeeper uplooking01:2181 --partitions 3 --replication-factor 3
Error while executing topic command : replication factor: 3 larger than available brokers: 1

另外，在创建topic后，可以在/home/uplooking/data/kafka目录查看到分区的目录，
有多少个分区就会相应创建多少个目录。

uplooking01:2181,uplooking02:2181,uplooking03:2181 可以只写一个，为了做笔记方便，后面只写一个。

查看Topic列表：

kafka-topics.sh --list --zookeeper uplooking01:2181

查看某一个具体的Topic：

kafka-topics.sh --describe xxx --zookeeper uplooking01:2181    
Topic:xxx       PartitionCount:3        ReplicationFactor:1     Configs:
        Topic: xxx      Partition: 0    Leader: 10      Replicas: 10    Isr: 10
        Topic: xxx      Partition: 1    Leader: 10      Replicas: 10    Isr: 10
        Topic: xxx      Partition: 2    Leader: 10      Replicas: 10    Isr: 10

        PartitionCount：topic对应的partition的个数
        ReplicationFactor：topic对应的副本因子，说白就是副本个数
        Partition：partition编号，从0开始递增
        Leader：当前partition起作用的breaker.id
        Replicas: 当前副本数据坐在的breaker.id，是一个列表，排在最前面的起作用
        Isr：当前kakfa集群中可用的breaker.id列表   

修改Topic：

不能修改replication-factor，以及只能对partition个数进行增加，不能减少
kafka-topics.sh --alter --topic hive --zookeeper uplooking01:2181 --partitions 3

partition由3变为2的时，抛出的异常：
ERROR kafka.admin.AdminOperationException: The number of partitions for a topic can only be increased

删除Topic：

kafka-topics.sh --delete --topic hbase --zookeeper uplooking01:2181
Topic hbase is marked for deletion.
Note: This will have no impact if delete.topic.enable is not set to true.

彻底删除一个topic，需要在server.properties中配置delete.topic.enable=true，否则只是标记删除
配置完成之后，需要重启kafka服务。

生产者消费者案例

使用kafka提供的标准生产消费脚本。

生产数据：

kafka-console-producer.sh --broker-list uplooking01:9092 --topic hadoop
生产数据的时候需要指定：当前数据流向哪个broker，以及哪一个topic

消费数据：

kafka-console-consumer.sh --topic hadoop --zookeeper uplooking01:2181
说明：该消费语句，只能获取最新的数据，要想历史数据，需要添加选项--from-beginning

/kafka-console-consumer.sh --topic hadoop --zookeeper uplooking01:2181 --from-beginning
在消费数据的时候，只需要指定topic，以及topic的元数据信息即可(在ZK中存放)，所以这里需要使用zk

消费者–黑名单(blacklist)和白名单(whitelist)选项：

--blacklist 后面跟需要过滤的topic的列表，使用","隔开，意思是除了列表中的topic之外，都能接收其它topic的数据
--whitelist 后面跟需要过滤的topic的列表，使用","隔开，意思是除了列表中的topic之外，都不能接收其它topic的数据
eg:
kafka-console-consumer.sh --zookeeper uplooking01:2181 --from-beginning --blacklist hadoop,hive
kafka-console-consumer.sh --zookeeper uplooking01:2181 --from-beginning --whitelist hadoop,flume

kafka分布式环境搭建与概念验证
kafka中没有主从节点的概念，因此只需要将kafka安装目录拷贝到其它节点上即可，不过需要注意的是，需要修改brokerId为唯一的：

scp -r /home/uplooking/app/kafka/ uplooking@uplooking02:/home/uplooking/app
scp -r /home/uplooking/app/kafka/ uplooking@uplooking03:/home/uplooking/app

为了方便后面理解kafka的相关概念，这里将uplooking01、uplooking02、uplooking03的brokerId分别修改为101、102、103.

在三个节点上分别启动kafka：

kafka-server-start.sh -daemon app/kafka/config/server.properties

创建一个topic：

kafka-topics.sh --create --topic hadoop --partitions 3 --replication-factor 3 --zookeeper uplooking01:2181,uplooking02:2181,uplooking03:2181

查看该topic的详细信息：

[uplooking@uplooking01 ~]$ kafka-topics.sh --describe hbase --zookeeper uplooking01:2181,uplooking02:2181,uplooking03:2181
Topic:hadoop    PartitionCount:3        ReplicationFactor:3     Configs:
        Topic: hadoop   Partition: 0    Leader: 101     Replicas: 101,102,103   Isr: 101,102,103
        Topic: hadoop   Partition: 1    Leader: 102     Replicas: 102,103,101   Isr: 102,103,101
        Topic: hadoop   Partition: 2    Leader: 103     Replicas: 103,101,102   Isr: 103,101,102

        再查看前面的解释：
        PartitionCount：topic对应的partition的个数
        ReplicationFactor：topic对应的副本因子，说白就是副本个数
        Partition：partition编号，从0开始递增
        Leader：当前partition起作用的breaker.id
        Replicas: 当前副本数据坐在的breaker.id，是一个列表，排在最前面的起作用
        Isr：当前kakfa集群中可用的breaker.id列表

        这样就很容易理解了。

这意味着，三个分区在三个节点上都有保存数据的，可以分别在每个节点上查看相关的分区数据信息：

[uplooking@uplooking01 kafka]$ ll
总用量 24
-rw-rw-r-- 1 uplooking uplooking    0 3月  25 19:33 cleaner-offset-checkpoint
drwxrwxr-x 2 uplooking uplooking 4096 3月  25 19:33 hadoop-0
drwxrwxr-x 2 uplooking uplooking 4096 3月  25 19:33 hadoop-1
drwxrwxr-x 2 uplooking uplooking 4096 3月  25 19:33 hadoop-2
-rw-rw-r-- 1 uplooking uplooking   56 3月  25 19:33 meta.properties
-rw-rw-r-- 1 uplooking uplooking   37 3月  25 19:48 recovery-point-offset-checkpoint
-rw-rw-r-- 1 uplooking uplooking   37 3月  25 19:49 replication-offset-checkpoint

为了进一步理解相关概念，可以尝试把uplooking01上的kafka关掉，然后再查看topic的详细信息：

[uplooking@uplooking01 ~]$ kafka-topics.sh --describe hadoop --zookeeper uplooking01:2181,uplooking02:2181,uplooking03:2181
Topic:hadoop    PartitionCount:3        ReplicationFactor:3     Configs:
        Topic: hadoop   Partition: 0    Leader: 102     Replicas: 101,102,103   Isr: 102,103
        Topic: hadoop   Partition: 1    Leader: 102     Replicas: 102,103,101   Isr: 102,103
        Topic: hadoop   Partition: 2    Leader: 103     Replicas: 103,101,102   Isr: 103,102

然后个人分析如下：

前面提到：业务区分增加topic、数据量大增加partition。

所以partition分区，是为了把数据分散来存放，这好比日志需要每天分割一样，也是避免单个存储位置数据量过多。
显然，至于我们的每个消息存放在哪个分区，kafka本身是有机制去进行计算的：
int hashCode = Math.abs("ttt".hashCode());
int partition = hashCode % 50;
具体这里就不进行讨论了。

另外，因为设置了3个副本因子，所以3个分区的数据在3个节点上都会有保存，同时为了起到负载均衡的作用，kafka
会为每个分区设置一个leader节点来专门进行该分区数据的相关操作。

现在再去看前面kafka组件的理论知识，就很容易理解了。

Kafka和Flume的整合

整合场景说明

如上图所示，一般的，Kafka生产的数据，是由Flume的Sink提供的，这里我们需要用到Flume集群，
通过Flume集群将Agent的日志收集分发到 Kafka（供实时计算处理）和HDFS（离线计算处理）。
   这里，我们使用Flume作为日志收集系统，将收集到的数据输送到Kafka中间件，以供Storm去实时消费计算，整个流程从各个Web节点 上，
   通过Flume的Agent代理收集日志，然后汇总到Flume集群，在由Flume的Sink将日志输送到Kafka集群，完成数据的生产流程。

整合案例

先创建一个topic：

[uplooking@uplooking01 ~]$ kafka-topics.sh --create --topic flume-kafka --partitions 3 --replication-factor 3 --zookeeper uplooking01:2181,uplooking02:2181,uplooking03:2181
Created topic "flume-kafka".
[uplooking@uplooking01 ~]$ kafka-topics.sh --describe flume-kafka --zookeeper uplooking01:2181,uplooking02:2181,uplooking03:2181
Topic:flume-kafka       PartitionCount:3        ReplicationFactor:3     Configs:
        Topic: flume-kafka      Partition: 0    Leader: 101     Replicas: 101,102,103   Isr: 101,102,103
        Topic: flume-kafka      Partition: 1    Leader: 102     Replicas: 102,103,101   Isr: 102,103,101
        Topic: flume-kafka      Partition: 2    Leader: 103     Replicas: 103,101,102   Isr: 103,101,102

启动kafka消费者：

[uplooking@uplooking01 ~]$ kafka-console-consumer.sh --topic flume-kafka --zookeeper uplooking01:2181,uplooking02:2181,uplooking03:2181

Flume的配置文件，这里为监听一个目录下的文件变化：

#########################################################
##
##主要作用是监听目录中的新增文件，采集到数据之后，输出到kafka
##    注意：Flume agent的运行，主要就是配置source channel sink
##  下面的a1就是agent的代号，source叫r1 channel叫c1 sink叫k1
#########################################################
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1

#对于source的配置描述 监听目录中的新增文件
a1.sources.r1.type = spooldir
a1.sources.r1.spoolDir = /home/uplooking/data/flume/source
a1.sources.r1.fileHeader = true
a1.sources.r1.fileHeaderKey = filepath
a1.sources.r1.fileSuffix = .OK
a1.sources.r1.deletePolicy = immediate

#对于sink的配置描述 使用kafka做数据的消费
a1.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink
a1.sinks.k1.topic = flume-kafka
a1.sinks.k1.brokerList = uplooking01:9092,uplooking02:9092,uplooking03:9092
a1.sinks.k1.requiredAcks = 1
a1.sinks.k1.batchSize = 20

#对于channel的配置描述 使用内存缓冲区域做数据的临时缓存
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

#通过channel c1将source r1和sink k1关联起来
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

启动Flume：

flume-ng agent --conf conf --name a1 --conf-file conf/flume-kafka.conf 

向被侦听目录中添加hello文件，其内容如下：

hello he
hello me
hello you

添加后查看kafka消费者端的输出：

[uplooking@uplooking01 ~]$ kafka-console-consumer.sh --topic flume-kafka --zookeeper uplooking01:2181,uplooking02:2181,uplooking03:2181
hello he
hello me
hello you

这样就完成了Kafka和Flume的整合。