Flume的学习和使用

其他 2020-06-19 10:04:21 阅读次数: 0

Flume的学习和使用

本文是基于CentOS 7.3系统环境，进行Flume的学习和使用

  • CentOS 7.3

一、Flume的简介

1.1 Flume基本概念

(1) 什么是Flume

Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。

(2) Flume的目的

Flume最主要的作业就是，实时读取服务器本地磁盘的数据，将数据写入HDFS

1.2 Flume基本组件

在这里插入图片描述

(0) Flume工作流程

Source采集数据并包装成Event，并将Event缓存在Channel中，Sink不断地从Channel获取Event，并解决成数据，最终将数据写入存储或索引系统

(1) Agent

Agent是一个JVM进程，它以事件的形式将数据从源头送至目的。
Agent主要有3个部分组成，Source、Channel、Sink

(2) Source

Source是负责接收数据到Flume Agent的组件，采集数据并包装成Event。Source组件可以处理各种类型、各种格式的日志数据，包括avro、thrift、exec、jms、spooling directory、netcat、sequence generator、syslog、http、legacy

(3) Sink

Sink不断地轮询Channel中的事件且批量地移除它们，并将这些事件批量写入到存储或索引系统、或者被发送到另一个Flume Agent。
Sink组件目的地包括hdfs、logger、avro、thrift、ipc、file、HBase、solr、自定义

(4) Channel

Channel是位于Source和Sink之间的缓冲区。因此，Channel允许Source和Sink运作在不同的速率上。Channel是线程安全的，可以同时处理几个Source的写入操作和几个Sink的读取操作

Flume自带两种Channel：Memory Channel和File Channel

  1. Memory Channel是内存中的队列。Memory Channel在不需要关心数据丢失的情景下适用。如果需要关心数据丢失，那么Memory Channel就不应该使用，因为程序死亡、机器宕机或者重启都会导致数据丢失

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  2. File Channel将所有事件写到磁盘。因此在程序关闭或机器宕机的情况下不会丢失数据

(4) Event

传输单元，Flume数据传输的基本单元，以Event的形式将数据从源头送至目的地。Event由Header和Body两部分组成，Header用来存放该event的一些属性，为K-V结构，Body用来存放该条数据，形式为字节数组
在这里插入图片描述

二、Flume的安装和入门案例

2.1 Flume安装

(1) Flume压缩包解压

tar -xzvf apache-flume-1.7.0-bin.tar.gz -C /opt/module/

(2) 修改Flume名称

cd /opt/module/
mv apache-flume-1.7.0-bin flume

(3) 修改Flume配置文件

cd /opt/module/flume/conf
mv flume-env.sh.template flume-env.sh
vi flume-env.sh
# 修改内容如下
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_201

cd /opt/module/flume/conf
vi log4j.properties
# 修改内容如下
flume.log.dir=/opt/module/flume/logs

2.1 Flume案例-监听数据端口

在这里插入图片描述

(1) 安装nc

yum install -y nc

(2) 安装net-tools

yum install -y net-tools

(3) 检测端口是否被占用

netstat -nltp | grep 444444

(4) 启动flume-agent

cd /opt/module/flume
bin/flume-ng agent --name a1 --conf conf/ --conf-file job/flume-netcat-logger.conf -Dflume.root.logger=INFO,console

(5) 开启另一个终端，发送消息

nc localhost 4444
aaa

2.2 Flume案例-实时监控单个追加文件

在这里插入图片描述

(1) 拷贝jar包至/opt/module/flume/lib

commons-configuration-1.6.jar
hadoop-auth-2.7.2.jar
hadoop-common-2.7.2.jar
hadoop-hdfs-2.7.2.jar
commons-io-2.4.jar
htrace-core-3.1.0-incubating.jar

(2) 创建flume-file-hdfs.conf文件

vi flume-file-hdfs.conf
# Name the components on this agent
a2.sources = r2
a2.sinks = k2
a2.channels = c2

# Describe/configure the source
a2.sources.r2.type = exec
a2.sources.r2.command = tail -F /opt/module/hive/logs/hive.log
a2.sources.r2.shell = /bin/bash -c

# Describe the sink
a2.sinks.k2.type = hdfs
a2.sinks.k2.hdfs.path = hdfs://hadoop102:9000/flume/%Y%m%d/%H
#上传文件的前缀
a2.sinks.k2.hdfs.filePrefix = logs-
#是否按照时间滚动文件夹
a2.sinks.k2.hdfs.round = true
#多少时间单位创建一个新的文件夹
a2.sinks.k2.hdfs.roundValue = 1
#重新定义时间单位
a2.sinks.k2.hdfs.roundUnit = hour
#是否使用本地时间戳
a2.sinks.k2.hdfs.useLocalTimeStamp = true
#积攒多少个Event才flush到HDFS一次
a2.sinks.k2.hdfs.batchSize = 1000
#设置文件类型，可支持压缩
a2.sinks.k2.hdfs.fileType = DataStream
#多久生成一个新的文件
a2.sinks.k2.hdfs.rollInterval = 60
#设置每个文件的滚动大小
a2.sinks.k2.hdfs.rollSize = 134217700
#文件的滚动与Event数量无关
a2.sinks.k2.hdfs.rollCount = 0

# Use a channel which buffers events in memory
a2.channels.c2.type = memory
a2.channels.c2.capacity = 1000
a2.channels.c2.transactionCapacity = 100
	
# Bind the source and sink to the channel
a2.sources.r2.channels = c2
a2.sinks.k2.channel = c2

(3) 启动flume-agent

bin/flume-ng agent -n a2 -c conf/ -f job/flume-file-hdfs.conf

(4) 开启另一个终端，执行hive命令

hive

2.3 Flume案例-实时监控目录下多个新文件

在这里插入图片描述

(1) 创建flume-dir-hdfs.conf文件

vim flume-dir-hdfs.conf
# 添加如下内容
a3.sources = r3
a3.sinks = k3
a3.channels = c3

# Describe/configure the source
a3.sources.r3.type = spooldir
a3.sources.r3.spoolDir = /opt/module/flume/upload
a3.sources.r3.fileSuffix = .COMPLETED
a3.sources.r3.fileHeader = true
#忽略所有以.tmp结尾的文件，不上传
a3.sources.r3.ignorePattern = ([^ ]*\.tmp)

# Describe the sink
a3.sinks.k3.type = hdfs
a3.sinks.k3.hdfs.path = hdfs://hadoop102:9000/flume/upload/%Y%m%d/%H
#上传文件的前缀
a3.sinks.k3.hdfs.filePrefix = upload-
#是否按照时间滚动文件夹
a3.sinks.k3.hdfs.round = true
#多少时间单位创建一个新的文件夹
a3.sinks.k3.hdfs.roundValue = 1
#重新定义时间单位
a3.sinks.k3.hdfs.roundUnit = hour
#是否使用本地时间戳
a3.sinks.k3.hdfs.useLocalTimeStamp = true
#积攒多少个Event才flush到HDFS一次
a3.sinks.k3.hdfs.batchSize = 100
#设置文件类型，可支持压缩
a3.sinks.k3.hdfs.fileType = DataStream
#多久生成一个新的文件
a3.sinks.k3.hdfs.rollInterval = 60
#设置每个文件的滚动大小大概是128M
a3.sinks.k3.hdfs.rollSize = 134217700
#文件的滚动与Event数量无关
a3.sinks.k3.hdfs.rollCount = 0

# Use a channel which buffers events in memory
a3.channels.c3.type = memory
a3.channels.c3.capacity = 1000
a3.channels.c3.transactionCapacity = 100

# Bind the source and sink to the channel
a3.sources.r3.channels = c3
a3.sinks.k3.channel = c3

(2) 启动flume-agent

bin/flume-ng agent -n a3 -c conf/ -f job/flume-dir-hdfs.conf

(3) 开启另一个终端

cd /opt/module/flume/
mkdir upload
cp NOTICE upload/

2.4 Flume案例-实时监控目录下的多个追加文件

Exec source适用于监控一个实时追加的文件，不能实现断电续传；Spooldir Source适合用于同步新文件，但不适合对实时追加日志的文件进行监听并同步；而Taildir Source适合用于监听多个实时追加的文件，并且能够实现断点续传。
在这里插入图片描述

(1) 创建flume-dir-hdfs.conf文件

vi flume-taildir-hdfs.conf
# 添加内容
a3.sources = r3
a3.sinks = k3
a3.channels = c3

# Describe/configure the source
a3.sources.r3.type = TAILDIR
a3.sources.r3.positionFile = /opt/module/flume/tail_dir.json
a3.sources.r3.filegroups = f1 f2
a3.sources.r3.filegroups.f1 = /opt/module/flume/files/.*file.*
a3.sources.r3.filegroups.f2 = /opt/module/flume/files/.*log.*

# Describe the sink
a3.sinks.k3.type = hdfs
a3.sinks.k3.hdfs.path = hdfs://hadoop102:9000/flume/upload2/%Y%m%d/%H
#上传文件的前缀
a3.sinks.k3.hdfs.filePrefix = upload-
#是否按照时间滚动文件夹
a3.sinks.k3.hdfs.round = true
#多少时间单位创建一个新的文件夹
a3.sinks.k3.hdfs.roundValue = 1
#重新定义时间单位
a3.sinks.k3.hdfs.roundUnit = hour
#是否使用本地时间戳
a3.sinks.k3.hdfs.useLocalTimeStamp = true
#积攒多少个Event才flush到HDFS一次
a3.sinks.k3.hdfs.batchSize = 100
#设置文件类型，可支持压缩
a3.sinks.k3.hdfs.fileType = DataStream
#多久生成一个新的文件
a3.sinks.k3.hdfs.rollInterval = 60
#设置每个文件的滚动大小大概是128M
a3.sinks.k3.hdfs.rollSize = 134217700
#文件的滚动与Event数量无关
a3.sinks.k3.hdfs.rollCount = 0

# Use a channel which buffers events in memory
a3.channels.c3.type = memory
a3.channels.c3.capacity = 1000
a3.channels.c3.transactionCapacity = 100

# Bind the source and sink to the channel
a3.sources.r3.channels = c3
a3.sinks.k3.channel = c3

(2) 创建目录和文件

cd /opt/module/flume
mkdir files
cp CHANGELOG files/CHANGELOG.log
cp LICENSE files/LICENSE.log

(3) 启动flume-agent

bin/flume-ng agent -n a3 -c conf/ -f job/flume-taildir-hdfs.conf

(4) 开启另一个终端

cd /opt/module/flume/files
vi CHANGELOG.log
# 添加如下内容
xxxxx
sssss
wwwww

三、Flume的进阶

3.1 Flume事务

在这里插入图片描述

(1) Put事务流程

  1. doPut：将批数据先写入临时缓存区putList
  2. doCommit：检查channel内存队列是否足够合并
  3. doRollback：channel内存队列空间不足，回滚数据

(2) Take事务流程

  1. doTake：将数据取到临时缓存区takeList，并将数据发送到HDFS
  2. doCommit：如果数据全部发送成功，则清除临时缓冲区takeList
  3. doRollback：数据发送过程中如果出现异常，rollback将临时缓冲区takeList中的数据归还给channel内存队列

3.2 Flume Agent内部原理

在这里插入图片描述

(1) ChannelSelector

ChannelSelector的作用就是选出Event将要被发往哪个Channel，其共有两种类型

  • Replicating（复制）
    ReplicatingSelector会将同一个Event发往所有的Channel，
  • 和Multiplexing（多路复用）
    Multiplexing会根据相应的原则，将不同的Event发往不同的Channel

(2) SinkProcessor

SinkProcessor共有三种类型

  • DefaultSinkProcessor
    对应单个sink，发送至单个sink
  • LoadBalancingSinkProcessor
    LoadBalancingSinkProcessor对应的是Sink Group，LoadBalancingSinkProcessor可以实现负载均衡的功能
  • FailoverSinkProcessor
    FailoverSinkProcessor对应的是Sink Group，
    FailoverSinkProcessor可以错误恢复的功能

四、Flume的拓扑结构

4.1 简单串联

在这里插入图片描述
这种模式是将多个flume顺序连接起来了，从最初的source开始到最终sink传送的目的存储系统。

  • 优点
    多个flume并联，可以增加event缓存数量
  • 缺点
    此模式不建议桥接过多的flume数量， flume数量过多不仅会影响传输速率，而且一旦传输过程中某个节点flume宕机，会影响整个传输系统。

4.2 复制和多路复用

在这里插入图片描述
Flume支持将事件流向一个或者多个目的地。这种模式可以将相同数据复制到多个channel中，或者将不同数据分发到不同的channel中，sink可以选择传送到不同的目的地。

4.3 负载均衡和故障转移

在这里插入图片描述
Flume支持使用将多个sink逻辑上分到一个sink组，sink组配合不同的SinkProcessor可以实现负载均衡和错误恢复的功能。

4.4 聚合

在这里插入图片描述
这种模式是我们最常见的，也非常实用，日常web应用通常分布在上百个服务器，大者甚至上千个、上万个服务器。产生的日志，处理起来也非常麻烦。用flume的这种组合方式能很好的解决这一问题，每台服务器部署一个flume采集日志，传送到一个集中收集日志的flume，再由此flume上传到hdfs、hive、hbase等，进行日志分析。

五、Flume的企业开发实例

5.1 复制和多路复用

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转载自blog.csdn.net/qq_32599479/article/details/106835980
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