Spark的Streaming + Flume进行数据采集（flume主动推送或者Spark Stream主动拉取）

# example.conf: A single-node Flume configuration

# Name the components on this agent
#定义这个agent中各组件的名字，给那三个组件sources，sinks，channels取个名字,是一个逻辑代号:
#a1是agent的代表。
a1.sources = r1
a1.channels = c1
a1.sinks = k1

# Describe/configure the source 描述和配置source组件：r1
#类型, 从网络端口接收数据,在本机启动, 所以localhost, type=spoolDir采集目录源,目录里有就采
#type是类型，是采集源的具体实现，这里是接受网络端口的，netcat可以从一个网络端口接受数据的。netcat在linux里的程序就是nc，可以学习一下。
#bind绑定本机localhost。port端口号为44444。

a1.sources.r1.type = exec
a1.sources.r1.bind = tail -f /home/hadoop/data_hadoop/spark-flume/wctotal.log
a1.sources.r1.shell = /bin/bash -c

# Describe the sink 描述和配置sink组件：k1
#type，下沉类型，使用logger，将数据打印到屏幕上面。
#a1.sinks.k1.type = logger

# Use a channel which buffers events in memory 描述和配置channel组件，此处使用是内存缓存的方式
#type类型是内存memory。
#下沉的时候是一批一批的, 下沉的时候是一个个eventChannel参数解释：
#capacity：默认该通道中最大的可以存储的event数量，1000是代表1000条数据。
#trasactionCapacity：每次最大可以从source中拿到或者送到sink中的event数量。
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100


# define sink
a1.sinks.k1.type= avro
a1.sinks.k1.hostname = slaver1
a1.sinks.k1.port = 9999


# Bind the source and sink to the channel 描述和配置source  channel   sink之间的连接关系
#将sources和sinks绑定到channel上面。
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

import org.apache.spark._
import org.apache.spark.streaming._
import org.apache.spark.streaming.StreamingContext._
import org.apache.spark.streaming.flume._
import org.apache.spark.util.IntParam

val ssc = new StreamingContext(sc, Seconds(5))

val stream = FlumeUtils.createStream(ssc, slaver1, 9999, StorageLevel.MEMORY_ONLY_SER_2)

stream.count().map(cnt => "Received " + cnt + " flume events." ).print()

ssc.start()             // Start the computation
ssc.awaitTermination()  // Wait for the computation to terminate

scala> import org.apache.spark.streaming.flume._
<console>:28: error: object flume is not a member of package org.apache.spark.streaming
       import org.apache.spark.streaming.flume._