Flume笔记二之source,channel,sink
Source
rpc远程过程调用协议，客户机与服务机的调用模式需要对数据进行序列化。
1：客户机将参数序列化并以二进制形式通过网络传输到服务器。
2：服务器接收到后进行反序列化再调用方法获取返回值。
3：服务器将返回值序列化后再通过网络传输给客户机。
4：客户机接收到结果后再进行反序列化获取结果。
Avro source：
Avro就是一种序列化形式，avrosource监听一个端口只接收avro序列化后的数据，其他类型的不接收。
type：avrosource的类型，必须是avro。
bind：要监听的(本机的)主机名或者ip。此监听不是过滤发送方。一台电脑不是说只有一个IP。有多网卡的电脑，对应多个IP。
port：绑定的本地的端口。
Thrif source：
和avro一样是一种数据序列化形式，Thrifsource只采集thrift数据序列化后的数据
Exec source：
采集linux命令的返回结果传输给channel
type:source的类型：必须是exec。
command：要执行命令。
tail –f 若文件被删除即使重新创建同名文件也不会监听
tail -F 只要文件同名就可以继续监听
以上可以用在日志文件切割时的监听
JMS Source：
Java消息服务数据源，Java消息服务是一个与具体平台无关的API，这是支持jms规范的数据源采集；
Spooling Directory Source：通过文件夹里的新增的文件作为数据源的采集；
Kafka Source：从kafka服务中采集数据。
NetCat Source：绑定的端口（tcp、udp），将流经端口的每一个文本行数据作为Event输入
type：source的类型，必须是netcat。
bind：要监听的(本机的)主机名或者ip。此监听不是过滤发送方。一台电脑不是说只有一个IP。有多网卡的电脑，对应多个IP。
port：绑定的本地的端口。
HTTP Source：监听HTTP POST和 GET产生的数据的采集
Chanel
是一个数据存储池，中间通道，从source中接收数据再向sink目的地传输，如果sink写入失败会自动重写因此不会造成数据丢失。
Memory：用内存存储，但服务器宕机会丢失数据。
Typechannel的类型：必须为memory
capacity：channel中的最大event数目
transactionCapacity：channel中允许事务的最大event数目
File：使用文件存储数据不会丢失数据但会耗费io。
Typechannel的类型：必须为 file
checkpointDir ：检查点的数据存储目录
dataDirs ：数据的存储目录
transactionCapacity：channel中允许事务的最大event数目
SpillableMemory Channel：内存文件综合使用，先存入内存达到阀值后flush到文件中。
Typechannel的类型：必须为SPILLABLEMEMORY
memoryCapacity：内存的容量event数
overflowCapacity：数据存到文件的event阀值数
checkpointDir：检查点的数据存储目录
dataDirs：数据的存储目录
Jdbc：使用jdbc数据源来存储数据。
Kafka：使用kafka服务来存储数据。
Sink
各种类型的目的地，接收channel写入的数据并以指定的形式表现出来。Sink有很多种类型。
type：sink的类型 必须是hdfs。
hdfs.path：hdfs的上传路径。
hdfs.filePrefix：hdfs文件的前缀。默认是:FlumeData
hdfs.rollInterval:间隔多久产生新文件，默认是:30（秒） 0表示不以时间间隔为准。
hdfs.rollSize：文件到达多大再产生一个新文件，默认是:1024（bytes）0表示不以文件大小为准。
hdfs.rollCount：event达到多大再产生一个新文件，默认是:10（个）0表示不以event数目为准。
hdfs.batchSize：每次往hdfs里提交多少个event，默认为100
hdfs.fileType：hdfs文件的格式主要包括：SequenceFile,DataStream ,CompressedStream，如果使用了CompressedStream就要设置压缩方式。
hdfs.codeC：压缩方式：gzip,bzip2, lzo, lzop, snappy
注：%{host}可以使用header的key。以及%Y%m%d来表示时间，但关于时间的表示需要在header里有timestamp这个key。
Logger Sink将数据作为日志处理（根据flume中的设置的日志方式来显示）
要在控制台显示在运行agent的时候加入：-Dflume.root.logger=INFO,console。
type：sink的类型：必须是logger。
maxBytesToLog：打印body的最长的字节数 默认为16
Avro Sink：数据被转换成Avro Event，然后发送到指定的服务端口上。
type：sink的类型：必须是 avro。
hostname：指定发送数据的主机名或者ip
port：指定发送数据的端口
实例
1：监听一个文件的增加变化，采集数据并在控制台打印。
在这个例子中我使用exec source，memory chanel，logger sink。可以看我的agent结构图
以下是我创建的exec_source.conf
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
a1.sources.r1.type=exec
a1.sources.r1.command=tail -F/usr/local/success.log
a1.channels.c1.type=memory
a1.channels.c1.capacity=1000
a1.channels.c1.transactioncapacity=100
a1.sinks.k1.type=logger
a1.sources.r1.channels=c1
a1.sinks.k1.channel=c1
执行命令：
bin/flume-ngagent --conf conf/ --conf-file conf/exec_source.conf --name a1-Dflume.root.logger=INFO,console &
然后更改/usr/local/success.log文件中的内容后可以看到flume采集到了文件的变化并在控制台上打印出来。文件初始内容hello和how are you，剩下的i am fine和ok为新增加内容。
2：监控一个文件变化并将其发送到另一个服务器上然后打印
这个例子可以建立在上一个例子之上，但是需要对flume的结构做一些修改，我使用avro序列化数据再发送到指定的服务器上。详情看结构图。
实际上flume可以进行多个节点关联，本例中我只使用131向139发送数据
131,139上都必须启动agent
服务器131配置
以下是我创建的exec_source_avro_sink.conf
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
a1.sources.r1.type=exec
a1.sources.r1.command=tail -F/usr/local/success.log
a1.channels.c1.type=memory
a1.channels.c1.capacity=1000
a1.channels.c1.transactioncapacity=100
a1.sinks.k1.type=avro
a1.sinks.k1.hostname=192.168.79.139
a1.sinks.k1.port=42424
a1.sources.r1.channels=c1
a1.sinks.k1.channel=c1
执行命令启动agent
bin/flume-ng agent --conf conf/ --conf-fileconf/exec_source_avro_sink.conf --name a1 -Dflume.root.logger=INFO,console&
139服务器配置
执行命令拷贝flume到139
scp -r apache-flume-1.7.0-bin/root@192.168.79.139:/usr/local/
修改exec_source_avro_sink.conf
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
a1.sources.r1.type=avro
a1.sources.r1.bind=0.0.0.0
a1.sources.r1.port=42424
a1.channels.c1.type=memory
a1.channels.c1.capacity=1000
a1.channels.c1.transactioncapacity=100
a1.sinks.k1.type=logger
a1.sources.r1.channels=c1
a1.sinks.k1.channel=c1
执行命令启动agent
bin/flume-ng agent --conf conf/ --conf-fileconf/exec_source_avro_sink.conf --name a1 -Dflume.root.logger=INFO,console&
结果可以在139控制台上看到131中修改success.log的变化信息
3：avro-client实例
执行bin/flume-ng会提示有命令如下
help display this help text
agent run aFlume agent
avro-client run anavro Flume client
version show Flume version info
avro-clinet是avro客户端，可以把本地文件以avro序列化方式序列化后发送到指定的服务器端口。本例就是将131的一个文件一次性的发送到139中并打印。
Agent结构图如下
131启动的是一个avro-client，它会建立连接，发送数据，断开连接，它只是一个客户端。
启动一个avro客户端
bin/flume-ngavro-client --conf conf/ --host 192.168.79.139 --port 42424 --filename/usr/local/success.log --headerFile /usr/local/kv.log
--headerFile是用来区分是哪个服务器发送的数据，kv.log中的内容会被发送到139，可以作为标识来使用。
139的avro_client.conf如下
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
a1.sources.r1.type=avro
a1.sources.r1.bind=0.0.0.0
a1.sources.r1.port=42424
a1.channels.c1.type=memory
a1.channels.c1.capacity=1000
a1.channels.c1.transactioncapacity=100
a1.sinks.k1.type=logger
a1.sources.r1.channels=c1
a1.sinks.k1.channel=c1
启动agent
bin/flume-ngagent --conf conf/ --conf-file conf/avro_client.conf --name a1-Dflume.root.logger=INFO,console &
139控制台显示如下
可以看到headers的内容headers:{hostname=192.168.79.131}
注意：
1：Flume服务没有stop命令需要通过kill来杀掉进行，可以使用jps -m来确认是那个agent的number
[root@shb01 conf]# jps -m
3610 Jps -m
3512 Application --conf-fileconf/exec_source.conf --name a1
2：修改flume的配置文件后如avro_client.conf，flume会自动重启
3：logger sink默认只显示16个字节
4：flume是以event为单位进行数据传输的，其中headers是一个map容器map<string,string>
Event: { headers:{hostname=192.168.79.131}body: 31 61 1a }
5：flume支持多节点关联但是sink和source的类型要一致，比如avro-client发送数据那么接收方的source也必须是avro否则会警告。
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