blog/BigData-Notes

Fork 0

heibaiying 09a4a8f4ce

Update Flume简介及基本使用.md

2019-06-03 10:19:00 +08:00

12 KiB

Raw Blame History

Flume 简介及基本使用

一、Flume简介
二、Flume架构和基本概念
    2.1 基本架构
    2.2 基本概念
    2.3 组件种类
三、Flume架构模式
四、Flume配置格式
五、Flume安装部署
六、Flume使用案例

一、Flume简介

Apache Flume是一个分布式，高可用的数据收集系统。它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，通常用于日志数据的收集。Flume 分为 NG 和 OG (1.0 之前)两个版本，NG在OG的基础上进行了完全的重构，是目前使用最为广泛的版本。下面的介绍均以NG为基础。

二、Flume架构和基本概念

下图为Flume的基本架构图：

2.1 基本架构

外部数据源以特定格式向Flume发送events (事件)，当source接收到events时，它将其存储到一个或多个channel，channe会一直保存events直到它被sink所消费。sink的主要功能从channel中读取events，并将其存入外部存储系统或转发到下一个source，成功后再从channel中移除events。

2.2 基本概念

1. Event

Evnet是Flume NG数据传输的基本单元。类似于JMS和消息系统中的消息。一个Evnet由标题和正文组成：前者是键/值映射，后者是任意字节数组。

2. Source

数据收集组件，从外部数据源收集数据，并存储到Channel中。

3. Channel

Channel是源和接收器之间事件的管道，用于临时存储数据。可以是内存或持久化的文件系统：

Memory Channel : 使用内存，优点是速度快，但数据可能会丢失(如突然宕机)；
File Channel : 使用持久化的文件系统，优点是能保证数据不丢失，但是速度慢。

4. Sink

Sink的主要功能从Channel中读取Evnet，并将其存入外部存储系统或将其转发到下一个Source，成功后再从Channel中移除Event。

5. Agent

是一个独立的(JVM)进程，包含组件Source、 Channel、 Sink等组件。

2.3 组件种类

Flume中的每一个组件都提供了丰富的类型，适用于不同场景：

Source类型：内置了几十种类型，如Avro Source，Thrift Source，Kafka Source，JMS Source；
Sink类型：HDFS Sink，Hive Sink，HBaseSinks，Avro Sink等；
Channel类型：Memory Channel，JDBC Channel，Kafka Channel，File Channel等。

对于Flume的使用，除非有特别的需求，否则通过组合内置的各种类型的Source，Sink和Channel就能满足大多数的需求。在 Flume官网上对所有类型组件的配置参数均以表格的方式做了详尽的介绍，并附有配置样例；同时不同版本的参数可能略有所不同，所以使用时建议选取官网对应版本的User Guide作为主要参考资料。

三、Flume架构模式

Flume 支持多种架构模式，分别介绍如下

3.1 multi-agent flow

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）。

3.2 Consolidation

日志收集中常常存在大量的客户端（比如分布式web服务），Flume支持使用多个Agent分别收集日志，然后通过一个或者多个Agent聚合后再存储到文件系统中。

3.3 Multiplexing the flow

Flume支持从一个Source向多个Channel，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。同时Flume也支持在Source上自定义一个复用选择器(multiplexing selector) 来实现自定义的路由规则。

四、Flume配置格式

Flume配置通常需要以下两个步骤：

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：

<Agent>.sources = <Source>
<Agent>.sinks = <Sink>
<Agent>.channels = <Channel1> <Channel2>

# set channel for source
<Agent>.sources.<Source>.channels = <Channel1> <Channel2> ...

# set channel for sink
<Agent>.sinks.<Sink>.channel = <Channel1>

分别定义Source，Sink，Channel的具体属性。基本格式如下：


<Agent>.sources.<Source>.<someProperty> = <someValue>

# properties for channels
<Agent>.channel.<Channel>.<someProperty> = <someValue>

# properties for sinks
<Agent>.sources.<Sink>.<someProperty> = <someValue>

五、Flume的安装部署

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：

Linux环境下Flume的安装部署

六、Flume使用案例

介绍几个Flume的使用案例：

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。
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。
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。

6.1 案例一

需求：监听文件内容变动，将新增加的内容输出到控制台。

实现：主要使用Exec Source配合tail命令实现。

1. 配置

新建配置文件exec-memory-logger.properties,其内容如下：

#指定agent的sources,sinks,channels
a1.sources = s1  
a1.sinks = k1  
a1.channels = c1  
   
#配置sources属性
a1.sources.s1.type = exec
a1.sources.s1.command = tail -F /tmp/log.txt
a1.sources.s1.shell = /bin/bash -c

#将sources与channels进行绑定
a1.sources.s1.channels = c1
   
#配置sink 
a1.sinks.k1.type = logger

#将sinks与channels进行绑定  
a1.sinks.k1.channel = c1  
   
#配置channel类型
a1.channels.c1.type = memory

2. 启动　

flume-ng agent \
--conf conf \
--conf-file /usr/app/apache-flume-1.6.0-cdh5.15.2-bin/examples/exec-memory-logger.properties \
--name a1 \
-Dflume.root.logger=INFO,console

3. 测试

向文件中追加数据：

控制台的显示：

6.2 案例二

需求：监听指定目录，将目录下新增加的文件存储到HDFS。

实现：使用Spooling Directory Source和HDFS Sink。

1. 配置

#指定agent的sources,sinks,channels
a1.sources = s1  
a1.sinks = k1  
a1.channels = c1  
   
#配置sources属性
a1.sources.s1.type =spooldir  
a1.sources.s1.spoolDir =/tmp/logs
a1.sources.s1.basenameHeader = true
a1.sources.s1.basenameHeaderKey = fileName 
#将sources与channels进行绑定  
a1.sources.s1.channels =c1 

   
#配置sink 
a1.sinks.k1.type = hdfs
a1.sinks.k1.hdfs.path = /flume/events/%y-%m-%d/%H/
a1.sinks.k1.hdfs.filePrefix = %{fileName}
#生成的文件类型，默认是Sequencefile，可用DataStream，则为普通文本
a1.sinks.k1.hdfs.fileType = DataStream  
a1.sinks.k1.hdfs.useLocalTimeStamp = true
#将sinks与channels进行绑定  
a1.sinks.k1.channel = c1
   
#配置channel类型
a1.channels.c1.type = memory

2. 启动

flume-ng agent \
--conf conf \
--conf-file /usr/app/apache-flume-1.6.0-cdh5.15.2-bin/examples/spooling-memory-hdfs.properties \
--name a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

3. 测试

拷贝任意文件到监听目录下，可以从日志看到文件上传到HDFS的路径：

# cp log.txt logs/

查看上传到HDFS上的文件内容与本地是否一致：

# hdfs dfs -cat /flume/events/19-04-09/13/log.txt.1554788567801

6.3 案例三

需求：将本服务器收集到的数据发送到另外一台服务器。

实现：使用avro sources和avro Sink实现。

1. 配置日志收集Flume

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：

#指定agent的sources,sinks,channels
a1.sources = s1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1

#配置sources属性
a1.sources.s1.type = exec
a1.sources.s1.command = tail -F /tmp/log.txt
a1.sources.s1.shell = /bin/bash -c
a1.sources.s1.channels = c1

#配置sink
a1.sinks.k1.type = avro
a1.sinks.k1.hostname = hadoop001
a1.sinks.k1.port = 8888
a1.sinks.k1.batch-size = 1
a1.sinks.k1.channel = c1

#配置channel类型
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

2. 配置日志聚合Flume

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：

#指定agent的sources,sinks,channels
a2.sources = s2
a2.sinks = k2
a2.channels = c2

#配置sources属性
a2.sources.s2.type = avro
a2.sources.s2.bind = hadoop001
a2.sources.s2.port = 8888

#将sources与channels进行绑定
a2.sources.s2.channels = c2

#配置sink
a2.sinks.k2.type = logger

#将sinks与channels进行绑定
a2.sinks.k2.channel = c2

#配置channel类型
a2.channels.c2.type = memory
a2.channels.c2.capacity = 1000
a2.channels.c2.transactionCapacity = 100

3. 启动

启动日志聚集Flume：

flume-ng agent \
--conf conf \
--conf-file /usr/app/apache-flume-1.6.0-cdh5.15.2-bin/examples/avro-memory-logger.properties \
--name a2 -Dflume.root.logger=INFO,console

在启动日志收集Flume:

flume-ng agent \
--conf conf \
--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

这里建议按以上顺序启动，原因是avro.source会先与端口进行绑定，这样avro sink连接时才不会报无法连接的异常。但是即使不按顺序启动也是没关系的，sink会一直重试，直至建立好连接。

4.测试

向文件tmp/log.txt中追加内容：

可以看到已经从8888端口监听到内容，并成功输出到控制台：

12 KiB Raw Blame History Unescape Escape

Flume 简介及基本使用

一、Flume简介

二、Flume架构和基本概念

2.1 基本架构

2.2 基本概念

2.3 组件种类

三、Flume架构模式

3.1 multi-agent flow

3.2 Consolidation

3.3 Multiplexing the flow

四、Flume配置格式

五、Flume的安装部署

六、Flume使用案例

6.1 案例一

1. 配置

2. 启动

3. 测试

6.2 案例二

1. 配置

2. 启动

3. 测试

6.3 案例三

1. 配置日志收集Flume

2. 配置日志聚合Flume

3. 启动

4.测试

12 KiB

Raw Blame History

2. 启动　