logstash将Kafka中的日志数据订阅到HDFS-创新互联

前言：通常情况下，我们将Kafka的日志数据通过logstash订阅输出到ES，然后用Kibana来做可视化分析，这就是我们通常用的ELK日志分析模式。但是基于ELK的日志分析，通常比较常用的是实时分析，日志存个十天半个月都会删掉。那么在一些情况下，我需要将日志数据也存一份到我HDFS，积累到比较久的时间做半年、一年甚至更长时间的大数据分析。下面就来说如何最简单的通过logstash将kafka中的数据订阅一份到hdfs。

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一：安装logstash（下载tar包安装也行，我直接yum装了）

#yum install logstash-2.1.1

二：从github上克隆代码

#git clone  https://github.com/heqin5136/logstash-output-webhdfs-discontinued.git
#ls
logstash-output-webhdfs-discontinued

三：安装logstash-output-webhdfs插件

#cd logstash-output-webhdfs-discontinued
logstash的bin目录下有个plugin，使用plugin来安装插件
#/opt/logstash/bin/plugin install logstash-output-webhdfs

四：配置logstash

#vim /etc/logstash/conf.d/logstash.conf
input {
  kafka {
    zk_connect => '10.10.10.1:2181,10.10.10.2:2181,10.10.10.3:2181'   #kafka的zk集群地址
    group_id => 'hdfs'                     #消费者组，不要和ELK上的消费者一样
    topic_id => 'apiAppWebCms-topic'       #topic 
    consumer_id => 'logstash-consumer-10.10.8.8'   #消费者id，自定义，我写本机ip。
    consumer_threads => 1
    queue_size => 200
    codec => 'json'
  }
}

output {            
#如果你一个topic中会有好几种日志，可以提取出来分开存储在hdfs上。
if [type] == "apiNginxLog" {
    webhdfs {
           workers => 2
           host => "10.10.8.1"        #hdfs的namenode地址    
           port => 50070              #webhdfs端口
           user => "hdfs"             #hdfs运行的用户啊，以这个用户的权限去写hdfs。
           path => "/data/logstash/apiNginxLog-%{+YYYY}-%{+MM}-%{+dd}/logstash-%{+HH}.log 
             #按天建目录，按小时建log文件。
           flush_size => 500
#       compression => "snappy"             #压缩格式，可以不压缩
        idle_flush_time => 10
        retry_interval => 0.5
       }
   }
if [type] == "apiAppLog" {
    webhdfs {
        workers => 2
        host => "10.64.8.1"
        port => 50070
        user => "hdfs"
        path => "/data/logstash/api/apiAppLog-%{+YYYY}-%{+MM}-%{+dd}.log"
        flush_size => 500
#        compression => "snappy"
        idle_flush_time => 10
        retry_interval => 0.5
       }
   }
  stdout { codec => rubydebug }
}

五：启动logstash

#/etc/init.d/logstash start

已经可以成功写入了。

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