Flume 基本使用
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48c8da36aa
@ -79,10 +79,9 @@ TODO
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## 六、Flume
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1. Flume简介
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1. [Flume简介及基本使用](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/notes/Flume简介及基本使用.md)
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2. [Linux环境下Flume的安装部署](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/notes/installation/Linux%E4%B8%8BFlume%E7%9A%84%E5%AE%89%E8%A3%85.md)
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3. Flume的基本使用
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4. Flume整合Kafka
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3. [Flume整合Kafka](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/notes/Flume整合Kafka.md)
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## 七、Sqoop
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@ -1,81 +1,115 @@
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# Flume 整合 Kafka
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# Flume 整合 Kafka
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<a href="#一背景">一、背景</a><br/>
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<a href="#二整合流程">二、整合流程</a><br/>
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<a href="#1-启动Zookeeper和Kafka">1. 启动Zookeeper和Kafka</a><br/>
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<a href="#2-创建主题">2. 创建主题</a><br/>
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<a href="#3-启动kafka消费者">3. 启动kafka消费者</a><br/>
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<a href="#4-配置Flume">4. 配置Flume</a><br/>
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<a href="#5-启动Flume">5. 启动Flume</a><br/>
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<a href="#6-测试">6. 测试</a><br/>
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</nav>
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## 一、背景
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先说一下，为什么要使用 Flume + Kafka？
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这里举一个实时流处理的项目为例，由于采集的日志数据可能存在峰值和峰谷，比如如果是一个电商项目，那么峰值就会出现在秒杀时，这时如果直接将Flume聚合后的数据输入到Storm或者Spark Streaming 中进行处理，集群处理压力就会过大，这时采用Kafka就可以起到削峰的作用。Kafka天生就是为大数据场景而设计，具有高吞吐等特性，能很好的抗住峰值数据的冲击。
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## 二、整合流程
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#### 1. 启动Zookeeper和Kafka
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这里我启动一个单节点的Kafka作为测试
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```shell
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# 启动Zookeeper
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zkServer.sh start
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# 启动kafka
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bin/kafka-server-start.sh config/server.properties
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```
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#### 2. 创建主题
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创建一个主题`flume-kafka`，之后flume收集到的数据都会发到这个主题上
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```shell
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# 创建主题
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bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper hadoop001:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic flume-kafka
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# 查看创建的主题
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bin/kafka-topics.sh --zookeeper hadoop001:2181 --list
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```
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#### 3. 启动kafka消费者
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启动一个消费者，监听我们刚才创建的`flume-kafka`主题
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```shell
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# bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop001:9092 --topic flume-kafka
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```
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#### 4. 配置Flume
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新建配置文件`exec-memory-kafka.properties`，文件内容如下。这里我们监听一个名为kafka.log的文件，当文件内容有变化时，将新增加的内容发送到kafka上。
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```properties
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a1.sources = s1 a1.channels = c1
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a1.sinks = k1
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a1.sources.s1.type=exec a1.sources.s1.command=tail -F /tmp/kafka.log a1.sources.s1.channels=c1
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#设置Kafka接收器 a1.sinks.k1.type= org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink #设置Kafka地址 a1.sinks.k1.brokerList=hadoop001:9092 #设置发送到Kafka上的主题 a1.sinks.k1.topic=flume-kafka #设置序列化方式 a1.sinks.k1.serializer.class=kafka.serializer.StringEncoder a1.sinks.k1.channel=c1
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a1.channels.c1.type=memory a1.channels.c1.capacity=10000 a1.channels.c1.transactionCapacity=100
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```
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#### 5. 启动Flume
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```shell
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flume-ng agent \
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--conf conf \
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--conf-file /usr/app/apache-flume-1.6.0-cdh5.15.2-bin/examples/exec-memory-kafka.properties \
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||||
--name a1 -Dflume.root.logger=INFO,console
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```
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#### 6. 测试
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向监听的`/tmp/kafka.log `文件中追加内容，查看kafka消费者的输出
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可以看到`flume-kafka`主题的消费端已经收到了对应的消息
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## 一、背景
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先说一下，为什么要使用 Flume + Kafka？
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这里举一个实时流处理的项目为例，由于采集的日志数据可能存在峰值和峰谷，比如如果是一个电商项目，那么峰值就会出现在秒杀时，这时如果直接将Flume聚合后的数据输入到Storm或者Spark Streaming 中进行处理，集群处理压力就会过大，这时采用Kafka就可以起到削峰的作用。Kafka天生就是为大数据场景而设计，具有高吞吐等特性，能很好的抗住峰值数据的冲击。
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<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/flume-kafka.png"/> </div>
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## 二、整合流程
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Flume发送数据到Kafka上主要是通过`KafkaSink`来实现的，主要步骤如下：
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#### 1. 启动Zookeeper和Kafka
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这里可以只启动一个单节点的Kafka作为测试
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```shell
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# 启动Zookeeper
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zkServer.sh start
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# 启动kafka
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bin/kafka-server-start.sh config/server.properties
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```
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#### 2. 创建主题
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创建一个主题`flume-kafka`，之后Flume收集到的数据都会发到这个主题上
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```shell
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# 创建主题
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bin/kafka-topics.sh --create \
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--zookeeper hadoop001:2181 \
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--replication-factor 1 \
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--partitions 1 --topic flume-kafka
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# 查看创建的主题
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bin/kafka-topics.sh --zookeeper hadoop001:2181 --list
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```
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#### 3. 启动kafka消费者
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启动一个消费者，监听我们刚才创建的`flume-kafka`主题
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```shell
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# bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop001:9092 --topic flume-kafka
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```
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#### 4. 配置Flume
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新建配置文件`exec-memory-kafka.properties`，文件内容如下。这里我们监听一个名为`kafka.log`的文件，当文件内容有变化时，将新增加的内容发送到Kafka的`flume-kafka`主题中。
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```properties
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a1.sources = s1
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a1.channels = c1
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a1.sinks = k1
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a1.sources.s1.type=exec
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a1.sources.s1.command=tail -F /tmp/kafka.log
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a1.sources.s1.channels=c1
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#设置Kafka接收器
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a1.sinks.k1.type= org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink
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#设置Kafka地址
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a1.sinks.k1.brokerList=hadoop001:9092
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#设置发送到Kafka上的主题
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a1.sinks.k1.topic=flume-kafka
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#设置序列化方式
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a1.sinks.k1.serializer.class=kafka.serializer.StringEncoder
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a1.sinks.k1.channel=c1
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a1.channels.c1.type=memory
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a1.channels.c1.capacity=10000
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a1.channels.c1.transactionCapacity=100
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```
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#### 5. 启动Flume
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```shell
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flume-ng agent \
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--conf conf \
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--conf-file /usr/app/apache-flume-1.6.0-cdh5.15.2-bin/examples/exec-memory-kafka.properties \
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--name a1 -Dflume.root.logger=INFO,console
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```
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#### 6. 测试
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向监听的`/tmp/kafka.log `文件中追加内容，查看Kafka消费者的输出
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<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/flume-kafka-01.png"/> </div>
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可以看到`flume-kafka`主题的消费端已经收到了对应的消息
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<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/flume-kafka-2.png"/> </div>
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@ -1,5 +1,18 @@
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# Flume 简介及基本使用
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<nav>
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<a href="#一Flume简介">一、Flume简介</a><br/>
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<a href="#二Flume架构和基本概念">二、Flume架构和基本概念</a><br/>
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<a href="#21-基本架构">2.1 基本架构</a><br/>
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<a href="#22-基本概念">2.2 基本概念</a><br/>
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<a href="#23-组件种类">2.3 组件种类</a><br/>
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<a href="#三Flume架构模式">三、Flume架构模式</a><br/>
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<a href="#四Flume配置格式">四、Flume配置格式</a><br/>
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<a href="#五Flume的安装部署">五、Flume安装部署</a><br/>
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<a href="#六Flume使用案例">六、Flume使用案例</a><br/>
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</nav>
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## 一、Flume简介
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Apache Flume是一个分布式，高可用的数据收集系统，可以从不同的数据源收集数据，经过聚合后发送到存储系统中。在大数据场景中我们通常使用Flume来进行日志数据收集。
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@ -12,7 +25,7 @@ Flume 分为 NG 和 OG (1.0 之前)，NG在OG的基础上进行了完全的重
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<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/flume-architecture.png"/> </div>
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### 2.1 基本架构
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@ -60,7 +73,7 @@ Sink的主要功能从Channel中读取Evnet，并将其存入外部存储系统
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4. 其实对于Flume的使用，除非有特别的需求，否则通过简单的配置组合Flume内置Source，Sink，Channel就能满足我们大多数的需求，所以对于Flume的基本使用主要是写配置文件为主。
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在 Flume 的[官网](http://flume.apache.org/releases/content/1.9.0/FlumeUserGuide.html)上对所有类型的组件的配置参数均以表格的方式做了详尽的介绍，并且都有配置样例。同时不同版本的参数可能略有所不同，所以建议在使用时，选取官网对应版本的User Guide作为主要参考资料。
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在 [Flume官网](http://flume.apache.org/releases/content/1.9.0/FlumeUserGuide.html)上对所有类型的组件的配置参数均以表格的方式做了详尽的介绍，并且都有配置样例。同时不同版本的参数可能略有所不同，所以建议在使用时，选取官网对应版本的User Guide作为主要参考资料。
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@ -72,13 +85,13 @@ Flume 支持多种架构模式，分别介绍如下
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<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/flume-multi-agent-flow.png"/> </div>
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Flume支持跨越多个Agent的数据传递，这要求前一个Agent的Sink和下一个Agent的source都必须是`Avro`类型，Sink指向Source所在主机名（或IP地址）和端口。
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Flume支持跨越多个Agent的数据传递，这要求前一个Agent的Sink和下一个Agent的source都必须是`Avro`类型，Sink指向Source所在主机名（或IP地址）和端口（详细配置见下文案例三）。
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### 3.2 Consolidation
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<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/flume-consolidation.png"/> </div>
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@ -86,19 +99,17 @@ Flume支持跨越多个Agent的数据传递，这要求前一个Agent的Sink和
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### 3.3 Multiplexing the flow
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<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/flume-multiplexing-the-flow.png"/> </div>
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Flume支持从一个source源向多个channnel，也就是向多个sink传递事件，这个操作称之为`fan out`(扇出)。默认情况下`fan out`是向所有的channel复制`event`,即所有channel收到的数据都是相同的，当然Flume也支持在source上自定义一个复用选择器(multiplexing selecto) 来实现我们自己的路由规则。
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Flume支持从一个source源向多个channnel，也就是向多个sink传递事件，这个操作称之为`fan out`(扇出)。默认情况下`fan out`是向所有的channel复制`event`，即所有channel收到的数据都是相同的，当然Flume也支持在source上自定义一个复用选择器(multiplexing selecto) 来实现我们自己的路由规则。
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## 四、Flume配置格式
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### 4.1 一个Agent定义一个数据流
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Flume配置通常需要以下两个步骤：
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在一个Agent定义一个Flow需要以下两个步骤：
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1. 分别定义好Agent的sources，sinks，channels，然后将sources和sinks与通道进行绑定。需要注意的是一个source可以配置多个channel，但一个sink只能配置一个channel。
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1. 分别定义好Agent的sources，sinks，channels，然后将sources和sinks与通道进行绑定。需要注意的是一个source可以配置多个channel，但一个sink只能配置一个channel。基本格式如下：
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```shell
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<Agent>.sources = <Source>
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@ -112,9 +123,10 @@ Flume支持从一个source源向多个channnel，也就是向多个sink传递事
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<Agent>.sinks.<Sink>.channel = <Channel1>
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```
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2. 分别定义source，sink，channel的具体属性
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2. 分别定义source，sink，channel的具体属性。基本格式如下：
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```shell
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<Agent>.sources.<Source>.<someProperty> = <someValue>
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# properties for channels
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@ -124,32 +136,29 @@ Flume支持从一个source源向多个channnel，也就是向多个sink传递事
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<Agent>.sources.<Sink>.<someProperty> = <someValue>
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```
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### 4.2 一个Agent中定义多个数据流
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一个Agent可以包含多个独立的Flow。您可以在配置中列出多个sources，sinks，channels。
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```shell
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# list the sources, sinks and channels for the agent
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<Agent>.sources = <Source1> <Source2>
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<Agent>.sinks = <Sink1> <Sink2>
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<Agent>.channels = <Channel1> <Channel2>
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```
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## 五、Flume的安装部署
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为方便大家后期查阅，本仓库中所有软件的安装均单独成篇，Flume的安装见：
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[Linux环境下Flume的安装部署](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/notes/installation/Linux%E4%B8%8BFlume%E7%9A%84%E5%AE%89%E8%A3%85.md)
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## 五、Flume使用案例
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## 六、Flume使用案例
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介绍几个Flume的使用案例：
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+ 案例一：使用监听Flume文件内容变动，将新增加的内容输出到控制台
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+ 案例二：监听指定目录，将目录下新增加的文件存储到HDFS
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+ 案例三：监听对应的端口，将数据发送到远程服务器，远程服务器接收输出，并输出到控制台
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+ 案例一：使用Flume监听文件内容变动，将新增加的内容输出到控制台
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+ 案例二：使用Flume监听指定目录，将目录下新增加的文件存储到HDFS
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+ 案例三：使用avro将本服务器收集到的日志数据发送到另外一台服务器
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### 5.1 案例一
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需求： 监听文件内容变动，将新增加的内容输出到控制台
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实现： 使用`Exec Source`配合`tail`命令实现
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实现： 主要使用`Exec Source`配合`tail`命令实现
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#### 1. 配置
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@ -193,11 +202,11 @@ flume-ng agent \
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向文件中追加数据
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<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/flume-example-1.png"/> </div>
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追加内容在日志中显示
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<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/flume-example-2.png"/> </div>
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@ -255,7 +264,7 @@ flume-ng agent \
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# cp log.txt logs/
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```
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<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/flume-example-3.png"/> </div>
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查看上传到HDFS上的文件内容与本地是否一致
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@ -263,75 +272,105 @@ flume-ng agent \
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# hdfs dfs -cat /flume/events/19-04-09/13/log.txt.1554788567801
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```
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<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/flume-example-4.png"/> </div>
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### 5.3 案例三
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需求： 使用avro将本服务器收集到的数据发送到另外一台服务器
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实现：使用`avro sources`和`avro Sink`实现
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#### 1. 配置日志收集Flume
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新建配置`netcat-memory-avro.properties`，监听文件内容变化，然后将新的文件内容通过`avro sink`发送到hadoop001这台服务器的8888端口
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```properties
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#指定agent的sources,sinks,channels
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a1.sources = s1
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a1.sinks = k1
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a1.channels = c1
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||||
a1.sources = s1
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a1.sinks = k1
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a1.channels = c1
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#配置sources属性
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a1.sources.s1.type = netcat
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a1.sources.s1.bind = hadoop001
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a1.sources.s1.port = 44444
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a1.sources.s1.type = exec
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a1.sources.s1.command = tail -F /tmp/log.txt
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||||
a1.sources.s1.shell = /bin/bash -c
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a1.sources.s1.channels = c1
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#配置sink
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#配置sink
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a1.sinks.k1.type = avro
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a1.sinks.k1.hostname = hadoop001
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a1.sinks.k1.port = 4545
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||||
a1.sinks.k1.batch-size = 1
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||||
a1.sinks.k1.channel = c1
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||||
a1.sinks.k1.port = 8888
|
||||
a1.sinks.k1.batch-size = 1
|
||||
a1.sinks.k1.channel = c1
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||||
#配置channel类型
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a1.channels.c1.type = memory
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a1.channels.c1.capacity = 1000
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||||
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100
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```
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#### 2. 配置日志聚合Flume
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使用 `avro source`监听hadoop001服务器的8888端口，将获取到内容输出到控制台
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```properties
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||||
#指定agent的sources,sinks,channels
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||||
a2.sources = s2
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||||
a2.sinks = k2
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||||
a2.channels = c2
|
||||
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||||
a2.sources = s2
|
||||
a2.sinks = k2
|
||||
a2.channels = c2
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||||
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#配置sources属性
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a2.sources.r2.type = avro
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a2.sources.r2.bind = hadoop001
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a2.sources.r2.port = 6666
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||||
a2.sources.s2.type = avro
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||||
a2.sources.s2.bind = hadoop001
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||||
a2.sources.s2.port = 8888
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||||
#将sources与channels进行绑定
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a2.sources.s1.channels = c2
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#配置sink
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a2.sources.s2.channels = c2
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||||
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||||
#配置sink
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a2.sinks.k2.type = logger
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||||
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||||
#将sinks与channels进行绑定
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||||
a2.sinks.k2.channel = c2
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||||
|
||||
#将sinks与channels进行绑定
|
||||
a2.sinks.k2.channel = c2
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||||
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#配置channel类型
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||||
a2.channels.c2.type = memory
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a1.channels.c2.capacity = 1000
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a1.channels.c2.transactionCapacity = 100
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||||
a2.channels.c2.capacity = 1000
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||||
a2.channels.c2.transactionCapacity = 100
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```
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#### 3. 启动
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启动日志聚集Flume：
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flume-ng agent \
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--conf conf \
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--conf-file /usr/app/apache-flume-1.6.0-cdh5.15.2-bin/examples/netcat-memory-avro.properties \
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||||
--name a1 -Dflume.root.logger=INFO,console
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||||
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||||
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||||
```shell
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||||
flume-ng agent \
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||||
--conf conf \
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||||
--conf-file /usr/app/apache-flume-1.6.0-cdh5.15.2-bin/examples/avro-memory-logger.properties \
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||||
--name a2 -Dflume.root.logger=INFO,console
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||||
```
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在启动日志收集Flume:
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```shell
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||||
flume-ng agent \
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||||
--conf conf \
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||||
--conf-file /usr/app/apache-flume-1.6.0-cdh5.15.2-bin/examples/netcat-memory-avro.properties \
|
||||
--name a1 -Dflume.root.logger=INFO,console
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```
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这里建议按以上顺序启动，原因是`avro.source`会先建立与端口的绑定，这样`avro sink`连接时才不会报无法连接到端口的异常，但是即使不按顺序启动也是没关系的，flume会一直重试与端口的连接，直到`avro.source`建立好连接。
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<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/flume-retry.png"/> </div>
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#### 4.测试
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向文件`tmp/log.txt`中追加内容
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<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/flume-example-8.png"/> </div>
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可以看到已经从8888端口监听到内容，并成功输出到控制台
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<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/flume-example-9.png"/> </div>
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BIN
pictures/flume-example-8.png
Normal file
BIN
pictures/flume-example-8.png
Normal file
Binary file not shown.
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After Width: | Height: | Size: 13 KiB |
BIN
pictures/flume-example-9.png
Normal file
BIN
pictures/flume-example-9.png
Normal file
Binary file not shown.
|
After Width: | Height: | Size: 43 KiB |
BIN
pictures/flume-retry.png
Normal file
BIN
pictures/flume-retry.png
Normal file
Binary file not shown.
|
After Width: | Height: | Size: 55 KiB |
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