【大数据-Flume】

本文介绍了Flume这一高可用、分布式的海量日志采集系统。先阐述其基础架构,包括Agent、Source、Sink、Channel和Event;接着说明安装步骤;最后给出多个应用案例,如监控端口数据、实时监控文件和目录等,还涉及ChannelSelector、SinkProcessor及数据聚合的使用。

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前言

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。Flume 基于流式架构,灵活简单。Flume最主要的作用就是,实时读取服务器本地磁盘的数据,将数据写入到HDFS。


一、Flume基础架构

在这里插入图片描述

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。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、taildir、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。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。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。

5、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。

二、Flume安装

(1)将 apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz 上传到 linux 的/opt/software 目录下
(2)解压 apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz 到/opt/module/目录下

tar -zxf /opt/software/apacheflume-1.9.0-bin.tar.gz -C /opt/module/

(3)修改 apache-flume-1.9.0-bin 的名称为 flume

mv /opt/module/apache-flume-1.9.0-bin /opt/module/flume

(4)将 lib 文件夹下的 guava-11.0.2.jar 删除以兼容 Hadoop 3.1.3

rm /opt/module/flume/lib/guava-11.0.2.jar

三、案例

1、监控端口数据

案例需求:
使用 Flume 监听一个端口,收集该端口数据,并打印到控制台。
1、安装netcat

sudo yum install -y nc

2、查看监听端口是否占用

sudo netstat -nlp | grep 66666

3、创建 Flume Agent 配置文件 flume-netcat-logger.conf,并在文件中添加如下内容

# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1
# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = netcat   #输入源为netcat端口
a1.sources.r1.bind = localhost
a1.sources.r1.port = 66666
# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = logger
# Use a channel which buffers events in memory
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000  #channel总容量为1000个event
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100   # event达到100个时channel才提交事务
# Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

4、先开启 flume 监听端口

 bin/flume-ng agent -c conf/ -n a1 -f job/flume-netcat-logger.conf -Dflume.root.logger=INFO,console

5、使用 netcat 工具向本机的 44444 端口发送内容

nc localhost 66666

2、实时监控单个追加文件

案例需求:
实时监控 Hive 日志,并上传到 HDFS 中

要想读取 Linux 系统中的文件,就得按照 Linux 命令的规则执行命令。由于日志文件在 Linux 系统中所以读取文件的类型选择:exec 即 execute 执行的意思。表示执行Linux 命令来读取文件。

# Name the components on this agent
a2.sources = r2
a2.sinks = k2
a2.channels = c2
# Describe/configure the source
a2.sources.r2.type = exec   #执行Linux 命令
a2.sources.r2.command = tail -F /opt/module/hive/logs/hive.log
# Describe the sink
a2.sinks.k2.type = hdfs #存储到hdfs
a2.sinks.k2.hdfs.path = hdfs://hadoop102:9820/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   #每1小时滚动一个文件夹
#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 = 100
#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 #每1分钟生成一个新文件
#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

对于所有与时间相关的转义序列,Event Header 中必须存在以 “timestamp”的key(除非 hdfs.useLocalTimeStamp 设置为 true,此方法会使用 TimestampInterceptor 自动添加 timestamp)。

a3.sinks.k3.hdfs.useLocalTimeStamp = true

3、实时监控目录下多个新文件

案例需求:
使用 Flume 监听整个目录的文件,并上传至 HDFS

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://hadoop102:9820/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

在使用 Spooling Directory Source 时,不要在监控目录中创建并持续修改文件;上传完成的文件会以.COMPLETED 结尾;被监控文件夹每 500 毫秒扫描一次文件变动。

4、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,不能实现断点续传;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。
案例需求:
使用 Flume 监听整个目录的实时追加文件,并上传至 HDFS

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/files2/.*log.*
# Describe the sink
a3.sinks.k3.type = hdfs
a3.sinks.k3.hdfs.path = hdfs://hadoop102:9820/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

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

Replicating案例需求 :
使用 Flume-1 监控文件变动,Flume-1 将变动内容传递给 Flume-2,Flume-2 负责存储到 HDFS。同时 Flume-1 将变动内容传递给 Flume-3,Flume-3 负责输出到 Local FileSystem。
Flume-1 配置文件:

# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1 k2
a1.channels = c1 c2
# 将数据流复制给所有 channel
a1.sources.r1.selector.type = replicating
# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = exec
a1.sources.r1.command = tail -F /opt/module/hive/logs/hive.log
a1.sources.r1.shell = /bin/bash -c
# Describe the sink
# sink 端的 avro 是一个数据发送者
a1.sinks.k1.type = avro
a1.sinks.k1.hostname = hadoop102
a1.sinks.k1.port = 4141
a1.sinks.k2.type = avro
a1.sinks.k2.hostname = hadoop102
a1.sinks.k2.port = 4142
# Describe the channel
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100
a1.channels.c2.type = memory
a1.channels.c2.capacity = 1000
a1.channels.c2.transactionCapacity = 100
# Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1 c2
a1.sinks.k1.channel = c1
a1.sinks.k2.channel = c2

Flume-2配置文件

# Name the components on this agent
a2.sources = r1
a2.sinks = k1
a2.channels = c1
# Describe/configure the source
# source 端的 avro 是一个数据接收服务
a2.sources.r1.type = avro
a2.sources.r1.bind = hadoop102
a2.sources.r1.port = 4141
# Describe the sink
a2.sinks.k1.type = hdfs
a2.sinks.k1.hdfs.path = hdfs://hadoop102:9820/flume2/%Y%m%d/%H
#上传文件的前缀
a2.sinks.k1.hdfs.filePrefix = flume2-
#是否按照时间滚动文件夹
a2.sinks.k1.hdfs.round = true
#多少时间单位创建一个新的文件夹
a2.sinks.k1.hdfs.roundValue = 1
#重新定义时间单位
a2.sinks.k1.hdfs.roundUnit = hour
#是否使用本地时间戳
a2.sinks.k1.hdfs.useLocalTimeStamp = true
#积攒多少个 Event 才 flush 到 HDFS 一次
a2.sinks.k1.hdfs.batchSize = 100
#设置文件类型,可支持压缩
a2.sinks.k1.hdfs.fileType = DataStream
#多久生成一个新的文件
a2.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 30
#设置每个文件的滚动大小大概是 128M
a2.sinks.k1.hdfs.rollSize = 134217700
#文件的滚动与 Event 数量无关
a2.sinks.k1.hdfs.rollCount = 0
# Describe the channel
a2.channels.c1.type = memory
a2.channels.c1.capacity = 1000
a2.channels.c1.transactionCapacity = 100
# Bind the source and sink to the channel
a2.sources.r1.channels = c1
a2.sinks.k1.channel = c1

Flume-3配置文件

# Name the components on this agent
a3.sources = r1
a3.sinks = k1
a3.channels = c2
# Describe/configure the source
a3.sources.r1.type = avro
a3.sources.r1.bind = hadoop102
a3.sources.r1.port = 4142
# Describe the sink
a3.sinks.k1.type = file_roll
a3.sinks.k1.sink.directory = /opt/module/data/flume3
# Describe the channel
a3.channels.c2.type = memory
a3.channels.c2.capacity = 1000
a3.channels.c2.transactionCapacity = 100
# Bind the source and sink to the channel
a3.sources.r1.channels = c2
a3.sinks.k1.channel = c2

6、SinkProcessor

SinkProcessor 共 有 三 种 类 型 , 分 别 是 DefaultSinkProcessor 、LoadBalancingSinkProcessor 和 FailoverSinkProcessorDefaultSinkProcessor 对 应 的 是 单 个 的 Sink , LoadBalancingSinkProcessor 和FailoverSinkProcessor 对应的是 Sink Group,LoadBalancingSinkProcessor 可以实现负载均衡的功能,FailoverSinkProcessor 可以错误恢复的功能。
案例需求
使用 Flume1 监控一个端口,其 sink 组中的 sink 分别对接 Flume2 和 Flume3,采用FailoverSinkProcessor,实现故障转移的功能。
1、创建a1.conf

# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.channels = c1
a1.sinkgroups = g1
a1.sinks = k1 k2
# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = netcat
a1.sources.r1.bind = localhost
a1.sources.r1.port = 44444
a1.sinkgroups.g1.processor.type = failover
a1.sinkgroups.g1.processor.priority.k1 = 5
a1.sinkgroups.g1.processor.priority.k2 = 10
a1.sinkgroups.g1.processor.maxpenalty = 10000
# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = avro
a1.sinks.k1.hostname = hadoop102
a1.sinks.k1.port = 4141
a1.sinks.k2.type = avro
a1.sinks.k2.hostname = hadoop102
a1.sinks.k2.port = 4142
# Describe the channel
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100
# Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinkgroups.g1.sinks = k1 k2
a1.sinks.k1.channel = c1
a1.sinks.k2.channel = c1

2、创建a2.conf

# Name the components on this agent
a2.sources = r1
a2.sinks = k1
a2.channels = c1
# Describe/configure the source
a2.sources.r1.type = avro
a2.sources.r1.bind = hadoop102
a2.sources.r1.port = 4141
# Describe the sink
a2.sinks.k1.type = logger
# Describe the channel
a2.channels.c1.type = memory
a2.channels.c1.capacity = 1000
a2.channels.c1.transactionCapacity = 100
# Bind the source and sink to the channel
a2.sources.r1.channels = c1
a2.sinks.k1.channel = c1

3、创建a3.conf

# Name the components on this agent
a3.sources = r1
a3.sinks = k1
a3.channels = c2
# Describe/configure the source
a3.sources.r1.type = avro
a3.sources.r1.bind = hadoop102
a3.sources.r1.port = 4142
# Describe the sink
a3.sinks.k1.type = logger
# Describe the channel
a3.channels.c2.type = memory
a3.channels.c2.capacity = 1000
a3.channels.c2.transactionCapacity = 100
# Bind the source and sink to the channel
a3.sources.r1.channels = c2
a3.sinks.k1.channel = c2

启动 a2.conf、a3.conf、a1.conf

7、聚合

1)案例需求:
hadoop102 上的 Flume-1 监控文件/opt/module/group.log,hadoop103 上的 Flume-2 监控某一个端口的数据流,Flume-1 与 Flume-2 将数据发送给 hadoop104 上的 Flume-3,Flume-3 将最终数据打印到控制台
1、创建a1.conf

# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1
# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = exec
a1.sources.r1.command = tail -F /opt/module/group.log
a1.sources.r1.shell = /bin/bash -c
# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = avro
a1.sinks.k1.hostname = hadoop104
a1.sinks.k1.port = 4141
# Describe the channel
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100
# Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

2、创建a2.conf

# Name the components on this agent
a2.sources = r1
a2.sinks = k1
a2.channels = c1
# Describe/configure the source
a2.sources.r1.type = netcat
a2.sources.r1.bind = hadoop103
a2.sources.r1.port = 44444
# Describe the sink
a2.sinks.k1.type = avro
a2.sinks.k1.hostname = hadoop104
a2.sinks.k1.port = 4141
# Use a channel which buffers events in memory
a2.channels.c1.type = memory
a2.channels.c1.capacity = 1000
a2.channels.c1.transactionCapacity = 100
# Bind the source and sink to the channel
a2.sources.r1.channels = c1
a2.sinks.k1.channel = c1

3、创建a3.conf

# Name the components on this agent
a3.sources = r1
a3.sinks = k1
a3.channels = c1
# Describe/configure the source
a3.sources.r1.type = avro
a3.sources.r1.bind = hadoop104
a3.sources.r1.port = 4141
# Describe the sink
# Describe the sink
a3.sinks.k1.type = logger
# Describe the channel
a3.channels.c1.type = memory
a3.channels.c1.capacity = 1000
a3.channels.c1.transactionCapacity = 100
# Bind the source and sink to the channel
a3.sources.r1.channels = c1
a3.sinks.k1.channel = c1

启动 a3.conf、a1.conf、a2.conf


### 关于大数据平台中 Flume 的安装配置与运维 Flume 是一种分布式、可靠且高可用的日志收集系统,广泛应用于大数据平台中的日志数据采集和传输场景。以下是关于 Flume大数据平台中的安装、配置以及运维的一些关键点: #### 1. **Flume 的基本概念** Flume 主要由三个核心组件组成:Source(源)、Channel(通道)和 Sink(目标)。 - Source 负责接收事件并将其传递到 Channel 中。 - Channel 是一个临时缓冲区,用于存储来自 Source 的事件直到它们被传送到 Sink。 - Sink 将事件写入外部存储或发送到下一个 Flume Agent[^3]。 #### 2. **Flume 的安装过程** 在 Linux 环境下安装 Flume 可以通过以下方式完成: - 下载 Apache Flume 的官方版本包,并解压至指定目录。 - 设置环境变量 `FLUME_HOME` 和 `PATH` 来简化命令调用。 - 使用如下命令验证 Flume 是否成功安装: ```bash [root@master conf]# flume-ng version ``` 如果显示 Flume 版本号,则说明安装成功[^3]。 #### 3. **Flume 的配置方法** Flume 的配置主要依赖于其配置文件(通常是 `.conf` 文件),该文件定义了 Source、Channel 和 Sink 的具体实现及其参数设置。例如,下面是一个简单的 Flume 配置示例: ```properties agent.sources = netcat-source agent.sinks = logger-sink agent.channels = memory-channel agent.sources.netcat-source.type = netcat agent.sources.netcat-source.bind = localhost agent.sources.netcat-source.port = 44444 agent.sinks.logger-sink.type = logger agent.channels.memory-channel.type = memory agent.channels.memory-channel.capacity = 1000 agent.channels.memory-channel.transactionCapacity = 100 agent.sources.netcat-source.channels = memory-channel agent.sinks.logger-sink.channel = memory-channel ``` 此配置表示 Flume 接收网络输入并通过内存通道将数据记录到控制台日志中[^3]。 #### 4. **Flume 的运维实践** 为了确保 Flume 在生产环境中稳定运行,可以采取以下措施: - **性能优化**:调整 Channel 的容量 (`capacity`) 和事务大小 (`transactionCapacity`) 参数来适应不同的流量负载[^3]。 - **监控机制**:利用 Cloudera Manager 或 Ambari 等工具对 Flume 实时监控,查看吞吐量、延迟等指标[^4]。 - **错误恢复策略**:启用 Flume 的内置重试机制,在发生短暂连接失败时自动尝试重新发送数据[^3]。 #### 5. **常见问题排查** 当遇到 Flume 故障时,可以通过检查日志文件定位问题原因。一些典型的错误可能包括但不限于: - 数据丢失:可能是由于 Channel 缓存不足或者 Sink 写入速度过慢引起。 - 性能瓶颈:通常表现为 CPU 占用率过高或磁盘 I/O 延迟增加。 --- ### 示例代码 启动 Flume Agent 的命令如下所示: ```bash flume-ng agent --name agent --conf $FLUME_CONF_DIR --conf-file example.conf -Dflume.root.logger=INFO,console ``` 其中 `$FLUME_CONF_DIR` 表示 Flume 配置文件所在的路径,而 `example.conf` 则是具体的配置文件名称[^3]。 ---
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