将项目中的日志使用log4j打印，然后使用avro方式，收集到flume，最后输出到kafka。flume官方提供了两种方式接受log4j输入源的方式：Log4J Appender 和 Load Balancing Log4J Appender，flume详情可查看官网：Welcome to Apache Flume — Apache Flume。

一、appender

1）Log4J Appender参数解释

Property Name	Default	Description
Hostname	–	使用avro源的flume agent主机名（必填）
Port	–	flume agent的avro源的监听端口（必填）
UnsafeMode	false	如果为true，则添加程序不会在发送事件失败时引发异常
AvroReflectionEnabled	false	使用Avro反射来序列化Log4j事件。(当用户记录字符串时不要使用)
AvroSchemaUrl	–	avro schema的url地址

2） Load Balancing Log4J Appender参数解释

Property Name	Default	Description
Hosts	–	使用avro源的flume agent主机名加端口，多个用空格分隔，如：hadoop01:6666 hadoop02:6666
Selector	ROUND_ROBIN	选择机制。ROUND_ROBIN（轮询）、RANDOM（随机）或自定义FQDN,但必须是从LoadBalancingSelector继承的类。
MaxBackoff	–	一个long型数值，表示负载平衡客户端将从未能使用事件的节点回退的最长时间(毫秒)。默认为无回退
UnsafeMode	false	如果为true，则添加程序不会在发送事件失败时引发异常
AvroReflectionEnabled	false	使用Avro反射来序列化Log4j事件。(当用户记录字符串时不要使用)
AvroSchemaUrl	–	avro schema的url地址

生产环境建议使用此种appender，类似这种架构：

二、日志打印类

1）引入pom

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flume.flume-ng-clients/flume-ng-log4jappender -->
    <dependency>
      <groupId>org.apache.flume.flume-ng-clients</groupId>
      <artifactId>flume-ng-log4jappender</artifactId>
      <version>1.9.0</version>
    </dependency>
    <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flume/flume-ng-sdk -->
    <dependency>
      <groupId>org.apache.flume</groupId>
      <artifactId>flume-ng-sdk</artifactId>
      <version>1.9.0</version>
    </dependency>

    <!-- https://mvnrepository.com/artifact/log4j/log4j -->
    <dependency>
      <groupId>log4j</groupId>
      <artifactId>log4j</artifactId>
      <version>1.2.17</version>
    </dependency>

    <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.slf4j/slf4j-log4j12 -->
    <dependency>
      <groupId>org.slf4j</groupId>
      <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
      <version>1.7.25</version>
      <scope>test</scope>
    </dependency>

2）工具类

package com.zstax;

import org.apache.log4j.Logger;

/**
 * @author: ndf
 * @date: 2022/3/23 14:20
 * @description:
 */
public class Log4jPrinter {
    private static final Logger logger= Logger.getLogger(Log4jPrinter.class);

    /**
     * 打印埋点日志
     * @param buriedLog 埋点日志
     */
    public static void printBuriedLog(String buriedLog) {
        logger.info(buriedLog);
    }

}

三、log4j.properties配置如下：

1)单个agent

# Log4j Appender
log4j.appender.flume=org.apache.flume.clients.log4jappender.Log4jAppender
log4j.appender.flume.Hostname=hadoop05
log4j.appender.flume.Port=6666
log4j.appender.flume.UnsafeMode=true
log4j.appender.flume.layout = org.apache.log4j.PatternLayout 
# 这里的com.zstax.Log4jPrinter为项目中打印日志类的路径
log4j.logger.com.zstax.Log4jPrinter = INFO,flume

 2）多个agent轮询

log4j.appender.flume2 = org.apache.flume.clients.log4jappender.LoadBalancingLog4jAppender
log4j.appender.flume2.Hosts = hadoop01:6666 hadoop02:6666
log4j.appender.flume2.Selector = ROUND_ROBIN
log4j.appender.flume2.MaxBackoff = 30000
log4j.appender.flume2.UnsafeMode = true
log4j.appender.flume2.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
# 这里的com.zstax.Log4jPrinter为项目中打印日志类的路径
log4j.logger.com.zstax.Log4jPrinter = INFO,flume2

问题：在使用的过程中发现flume的log4jappender会出现一些问题，具体可参考：征服flume之三——使用log4j输出日志到flume-pudn.com

四、flume配置

logger.sources = r1
logger.sinks = k1
logger.channels = c1

# Describe/configure the source
logger.sources.r1.type = Avro
logger.sources.r1.bind = 0.0.0.0
logger.sources.r1.port = 6666

# Describe the sink
logger.sinks.k1.channel=c1
logger.sinks.k1.type=org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink
logger.sinks.k1.brokerList=hadoop03:6667,hadoop04:6667,hadoop05:6667
logger.sinks.k1.topic=buriedLogger
logger.sinks.k1.serializer.class=kafka.serializer.StringEncoder
logger.sinks.k1.serializer.appendNewline=false

#Spillable Memory Channel
logger.channels.c1.type=SPILLABLEMEMORY
logger.channels.c1.checkpointDir = /data/flume/checkpoint
logger.channels.c1.dataDirs = /data/flume

# Bind the source and sink to the channel
logger.sources.r1.channels = c1

五、kafka配置

1）创建主题

bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper hadoop01:2181 --replication-factor 2 --partitions 3 --topic buriedLogger

 2）查看所有主题列表

bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper hadoop01:2181

[kafka@hadoop05 kafka-broker]$ bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper hadoop01:2181
ATLAS_ENTITIES
ATLAS_HOOK
__consumer_offsets
ambari_kafka_service_check
buriedLogger

3）模拟消费者

bin/kafka-console-consumer.sh --from-beginning --topic buriedLogger --bootstrap-server hadoop03:6667,hadoop04:6667,hadoop05:6667

4）运行打印日志

package com.zstax;

/**
 * @author: ndf
 * @date: 2022/3/23 14:55
 * @description:
 */
public class TestApp {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        for (int i = 0; i < 20; i++) {
            Log4jPrinter.printBuriedLog("日志消息产生了："+i);
        }
        Thread.sleep(10000);
        for (int i = 20; i < 40; i++) {
            Log4jPrinter.printBuriedLog("日志消息产生了："+i);
        }
        Thread.sleep(10000);
    }
}

 可以看到消费者接收到了消息：

日志消息产生了：0
日志消息产生了：3
日志消息产生了：6
日志消息产生了：9
日志消息产生了：12
日志消息产生了：15
日志消息产生了：18
日志消息产生了：2
日志消息产生了：5
日志消息产生了：8
日志消息产生了：11
日志消息产生了：14
日志消息产生了：17
日志消息产生了：1
日志消息产生了：4
日志消息产生了：7
日志消息产生了：10
日志消息产生了：13
日志消息产生了：16
日志消息产生了：19
日志消息产生了：20
日志消息产生了：23
日志消息产生了：26
日志消息产生了：29
日志消息产生了：32
日志消息产生了：35
日志消息产生了：38
日志消息产生了：22
日志消息产生了：25
日志消息产生了：28
日志消息产生了：31
日志消息产生了：34
日志消息产生了：37
日志消息产生了：21
日志消息产生了：24
日志消息产生了：27
日志消息产生了：30
日志消息产生了：33
日志消息产生了：36
日志消息产生了：39