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      <table id="g32nn"><option id="g32nn"></option></table>

          大數據技術Flume框架詳解
          2022-08-29 23:57:25

          Flume的概述

          Flume是Cloudera提供的一個高可用的,高可靠的,分布式的海量日 志采集、聚合和傳輸的系統。Flume基于流式架構,靈活簡單。

          • 高可用(HA) flume框架(故障轉移機制)
          • 高可靠 數據采集的可靠性
          • 分布式 分布式集群搭建

          Flume的作用

          最主要的作用:實時讀取服務器本地磁盤的數據,將數據寫到HDFS、Kafka

          Flume的優點

          可以和任意存儲進程集成。

          • 支持不同的采集源
          • 支持多類型的目標源

          輸入的的數據速率大于寫入目的存儲的速率,flume會進行緩沖,減小 hdfs的壓力。

          flume中的事務基于channel,使用了兩個事務模型(sender + receiver),確保消息被可靠發送。

          Flume使用兩個獨立的事務分別負責從soucrce到channel,以及從 channel到sink的事件傳遞。一旦事務中所有的數據全部成功提交到 channel,那么source才認為該數據讀取完成。同理,只有成功被sink 寫出去的數據,才會從channel中移除。

          Flume的組成結構

          1、Flume組成架構

          2、Agent

          a、簡介

          Agent是一個JVM進程,它以事件的形式將數據從源頭送至目的。Agent 主要有3個部分組成,Source、Channel、Sink。

          b、Source

          Source是負責接收數據到Flume Agent的組件。Source組件可以處理 各種類型、各種格式的日志數據,包括avro、thrift、exec、jms、 spooling directory、netcat、sequence generator、syslog、 http、legacy。

          c、Channel

          Channel是位于Source和Sink之間的緩沖區。因此,Channel允許 Source和Sink運作在不同的速率上。Channel是線程安全的,可以同 時處理幾個Source的寫入操作和幾個Sink的讀取操作。 Flume自帶兩種Channel:Memory Channel和File Channel。 Memory Channel是內存中的隊列。Memory Channel在不需要關心 數據丟失的情景下適用。如果需要關心數據丟失,那么Memory Channel就不應該使用,因為程序死亡、機器宕機或者重啟都會導致數 據丟失。File Channel將所有事件寫到磁盤。因此在程序關閉或機器宕 機的情況下不會丟失數據。

          d、Sink

          Sink不斷地輪詢Channel中的事件且批量地移除它們,并將這些事件批 量寫入到存儲或索引系統、或者被發送到另一個Flume Agent。Sink 是完全事務性的。在從Channel批量刪除數據之前,每個Sink用 Channel啟動一個事務。批量事件一旦成功寫出到存儲系統或下一個 Flume Agent,Sink就利用Channel提交事務。事務一旦被提交,該 Channel從自己的內部緩沖區刪除事件。Sink組件目的地包括hdfs、 logger、avro、thrift、ipc、file、null、HBase、solr、自定義。

          e、Event

          傳輸單元,Flume數據傳輸的基本單元,以事件的形式將數據從源頭送 至目的地。 Event由可選的header和載有數據的一個byte array 構成。Header是容納了key-value字符串對的HashMap。

          Flume agent的配置文件

          單數據源單出口案例

          這種模式是將多個flume給順序連接起來了,從最初的source開始到最 終sink傳送的目的存儲系統。此模式不建議橋接過多的flume數量, flume數量過多不僅會影響傳輸速率,而且一旦傳輸過程中某個節點 flume宕機,會影響整個傳輸系統。

          flume實現監控端口數據案例:

          用netcat工具向本機端口號:44444發送消息,flume監聽

          # Name the components on this agent
          # r1:表示a1的輸入源	a1:表示agent的名稱
          a1.sources = r1
          # k1:表示a1的輸出目的地
          a1.sinks = k1
          # c1:表示a1的緩沖區
          a1.channels = c1
          
          # Describe/configure the source
          # 表示a1的輸入源類型為netcat端口類型
          a1.sources.r1.type = netcat
          # 表示a1的監聽主機
          a1.soucres.r1.bind = localhost
          # 表示a1的監聽的端口號
          a1.sources.r1.port = 44444
          
          # Describe the sink
          # 表示a1的輸出目的地是控制臺logger類型
          a1.sinks.k1.type = logger
          
          # Use a channel which buffers events in memory
          # 表示a1的channel類型是memory內存型
          a1.channels.c1.type = memory
          # 表示a1的channel總容量1000個event
          a1.channels.c1.capacity = 1000
          # 表示a1的channel傳輸時收集到100條event以后再去提交事務
          a1.channels.c1.transactionCapacity = 100
          
          # Bind the source and sink to the channel
          # 表示講r1和c1鏈接起來
          a1.sources.r1.channels = c1
          # 表示將k1和c1鏈接起來
          a1.sinks.k1.channel = c1
          

          啟動flume

          • 方法一:bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a1 --conf-file job/flume-netcat-logger.conf - Dflume.root.logger=INFO,console

          • 方法二:bin/flume-ng agent -c conf/ -n a1 –f job/flume-netcat-logger.conf -Dflume.root.logger=INFO,console

          參數說明

          • --conf conf/ :表示(conf)配置文件存儲在conf/目錄
          • --name a1 :表示給agent起名為a1
          • --conf-file job/flume-netcat.conf :flume本次啟動讀取的配置 文件是在job文件夾下的flume-telnet.conf文件。
          • -Dflume.root.logger==INFO,console :-D表示flume運行時動 態修改flume.root.logger參數屬性值,并將控制臺日志打印級別設 置為INFO級別。日志級別包括:log、info、warn、error。

          實時采集文件到HDFS上案例

          用flume實時監聽某文件,當該文件的內容變化時,上傳該數據到HDFS上。

          # Name the components on this agent
          a2.sources = r2
          a2.sinks = k2
          a2.channels = c2
          
          # Describe/configure the source
          # 定義數據源文件的類型
          a2.sources.r2.type = exec
          # 監聽該目錄下的access.log文件
          a2.sources.r2.command = tail -F /home/hadoop/nginx/logs/access.log
          a2.sources.r2.shell = /bin/bash -c
          
          # Describe the sink
          a2.sinks.k2.type = hdfs
          # 上傳文件的路徑 %Y%m%d為時間戳,自動生成對應時間 年月日
          a2.sinks.k2.hdfs.path = hdfs://192.168.137.128:9000/flume/%Y%m%d/%H
          #上傳文件的前綴
          a2.sinks.k2.hdfs.filePrefix = logs-
          #是否按照時間滾動文件夾
          a2.sinks.k2.hdfs.round = true
          #多少時間單位創建一個新的文件夾
          a2.sinks.k2.hdfs.roundValue = 1
          #重新定義時間單位
          a2.sinks.k2.hdfs.roundUnit = hour
          #是否使用本地時間戳
          a2.sinks.k2.hdfs.useLocalTimeStamp = true
          #積攢多少個Event才flush到HDFS一次
          a2.sinks.k2.hdfs.batchSize = 1000
          #設置文件類型,可支持壓縮
          a2.sinks.k2.hdfs.fileType = DataStream
          #多久生成一個新的文件
          a2.sinks.k2.hdfs.rollInterval = 60
          #設置每個文件的滾動大小
          a2.sinks.k2.hdfs.rollSize = 134217700
          #文件的滾動與Event數量無關
          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
          

          實時讀取目錄文件到HDFS上案例

          使用flume實時監聽整個目錄文件,當該目錄文件新增時,上傳該文件到HDFS上。

          a3.sources = r3
          a3.sinks = k3
          a3.channels = c3
          
          # Describe/configure the source
          # 定義source類型為目錄
          a3.sources.r3.type = spooldir
          # 定義監控目錄
          a3.sources.r3.spoolDir = /home/hadoop/bigdatasoftware/flume/upload
          # 定義文件上傳完的后綴名
          a3.sources.r3.fileSuffix = .COMPLETED
          # 是否有五年間頭
          a3.sources.r3.fileHeader = true
          #忽略所有以.tmp結尾的文件,不上傳
          a3.sources.r3.ignorePattern = ([^ ]*.tmp)
          
          # Describe the sink
          a3.sinks.k3.type = hdfs
          a3.sinks.k3.hdfs.path = hdfs://192.168.137.128:9000/flume/upload/%Y%m%d/%H
          #上傳文件的前綴
          a3.sinks.k3.hdfs.filePrefix = upload-
          #是否按照時間滾動文件夾
          a3.sinks.k3.hdfs.round = true
          #多少時間單位創建一個新的文件夾
          a3.sinks.k3.hdfs.roundValue = 1
          #重新定義時間單位
          a3.sinks.k3.hdfs.roundUnit = hour
          #是否使用本地時間戳
          a3.sinks.k3.hdfs.useLocalTimeStamp = true
          #積攢多少個Event才flush到HDFS一次
          a3.sinks.k3.hdfs.batchSize = 100
          #設置文件類型,可支持壓縮
          a3.sinks.k3.hdfs.fileType = DataStream
          #多久生成一個新的文件
          a3.sinks.k3.hdfs.rollInterval = 60
          #設置每個文件的滾動大小大概是128M
          a3.sinks.k3.hdfs.rollSize = 134217700
          #文件的滾動與Event數量無關
          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
          

          單數據源多出口案例(選擇器)

          Flume支持將事件流向一個或者多個目的地。這種模式將數據源復制到 多個channel中,每個channel都有相同的數據,sink可以選擇傳送的 不同的目的地。

          flume1監控文件的變動,并將變動的內容傳遞給flume2和flume3。

          flume2負責輸出到HDFS上

          flume3負責輸出到本地上

          三個flume在同一臺設備上

          flume1:

          # Name the components on this agent
          a1.sources = r1
          a1.sinks = k1 k2
          a1.channels = c1 c2
          # 將數據流復制給所有channel
          a1.sources.r1.selector.type = replicating
          
          # Describe/configure the source
          a1.sources.r1.type = exec
          a1.sources.r1.command = tail -F /home/hadoop/bigdatasoftware/nginx/logs/access.log
          a1.sources.r1.shell = /bin/bash -c
          
          # Describe the sink
          # sink端的avro是一個數據發送者
          a1.sinks.k1.type = avro
          # 設置其中一個flume接收的地址
          a1.sinks.k1.hostname = 192.168.137.128
          a1.sinks.k1.port = 4141
          a1.sinks.k2.type = avro
          # 設置另一個flume的接收地址
          a1.sinks.k2.hostname = 192.168.137.128
          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
          

          flume2:

          # Name the components on this agent
          a2.sources = r1
          a2.sinks = k1
          a2.channels = c1
          
          # Describe/configure the source
          # source端的avro是一個數據接收服務
          a2.sources.r1.type = avro
          # 設置本機地址,注意端口號
          a2.sources.r1.bind = 192.168.137.128
          a2.sources.r1.port = 4141
          
          # Describe the sink
          a2.sinks.k1.type = hdfs
          a2.sinks.k1.hdfs.path =
          hdfs://192.168.137.128:9000/flume2/%Y%m%d/%H
          #上傳文件的前綴
          a2.sinks.k1.hdfs.filePrefix = flume2-
          #是否按照時間滾動文件夾
          a2.sinks.k1.hdfs.round = true
          #多少時間單位創建一個新的文件夾
          a2.sinks.k1.hdfs.roundValue = 1
          #重新定義時間單位
          a2.sinks.k1.hdfs.roundUnit = hour
          #是否使用本地時間戳
          a2.sinks.k1.hdfs.useLocalTimeStamp = true
          #積攢多少個Event才flush到HDFS一次
          a2.sinks.k1.hdfs.batchSize = 100
          #設置文件類型,可支持壓縮
          a2.sinks.k1.hdfs.fileType = DataStream
          #多久生成一個新的文件
          a2.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 600
          #設置每個文件的滾動大小大概是128M
          a2.sinks.k1.hdfs.rollSize = 134217700
          #文件的滾動與Event數量無關
          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
          

          flume3:

          # 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 = 192.168.137.128
          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
          

          注意:接收方與發送方的地址和端口號要對應

          單數據源多出口案例(Sink組)

          Flume支持使用將多個sink邏輯上分到一個sink組,flume將數據發送 到不同的sink,主要解決負載均衡和故障轉移問題。

          配置1個接收日志文件的source和1個channel、兩個sink,分別輸送給flume-flume-console1和flume-flume-console2。

          flume1:

          a1.sources = r1
          a1.channels = c1
          a1.sinks = k1 k2
          
          a1.sources.r1.type = netcat
          a1.sources.r1.bind = localhost
          a1.sources.r1.port = 22222
          
          #定義一個sink組
          #一個channel對應多個sink時要設置一個sinkgroups
          a1.sinkgroups = g1
          #指明sink組中的sink實例
          a1.sinkgroups.g1.sinks = k1 k2
          #設置sinkProcessor的類型(負載均衡)
          a1.sinkgroups.g1.processor.type = load_balance
          #①random-隨機分配  ②round_robin-輪循
          a1.sinkgroups.g1.processor.selector = random
          
          
          a1.channels.c1.type = memory
          
          
          a1.sinks.k1.type = avro
          a1.sinks.k1.hostname = 192.168.137.128
          a1.sinks.k1.port = 33333
          
          a1.sinks.k2.type = avro
          a1.sinks.k2.hostname = 192.168.137.129
          a1.sinks.k2.port = 44444
          
          
          a1.sources.r1.channels = c1 
          a1.sinks.k1.channel = c1
          a1.sinks.k2.channel = c1
          

          flume2:

          a1.sources = r1
          a1.channels = c1
          a1.sinks = k1
          
          a1.sources.r1.type = avro
          a1.sources.r1.bind = 192.168.137.128
          a1.sources.r1.port = 33333
          
          a1.channels.c1.type = memory
          a1.channels.c1.capacity = 1000
          
          a1.sinks.k1.type = logger
          
          a1.sources.r1.channels = c1
          a1.sinks.k1.channel = c1
          

          flume3:

          a1.sources = r1
          a1.channels = c1
          a1.sinks = k1
          
          a1.sources.r1.type = avro
          a1.sources.r1.bind = 192.168.137.129
          a1.sources.r1.port = 44444
          
          a1.channels.c1.type = memory
          a1.channels.c1.capacity = 1000
          
          a1.sinks.k1.type = logger
          
          
          a1.sources.r1.channels = c1
          a1.sinks.k1.channel = c1
          

          多數據源匯總

          這種模式是我們最常見的,也非常實用,日常web應用通常分布在上百 個服務器,大者甚至上千個、上萬個服務器。產生的日志,處理起來也 非常麻煩。用flume的這種組合方式能很好的解決這一問題,每臺服務 器部署一個flume采集日志,傳送到一個集中收集日志的flume,再由 此flume上傳到hdfs、hive、hbase、jms等,進行日志分析

          flume1監控一個文件的變動

          flume2監控一個端口的數據

          flume1和flume2將數據發送給flume3,flume3最終將數據打印到控制臺。

          flume1:

          # 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 /home/hadoop/nginx/logs/access.log
          a1.sources.r1.shell = /bin/bash -c
          
          # Describe the sink
          a1.sinks.k1.type = avro
          a1.sinks.k1.hostname = 192.168.137.129
          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
          

          flume2:

          # 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 = 198.168.137.128
          a2.sources.r1.port = 44444
          
          # Describe the sink
          a2.sinks.k1.type = avro
          a2.sinks.k1.hostname = 192.168.137.129
          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
          

          flume3:

          # 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 = 192.168.137.129
          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
          

          本文摘自 :https://www.cnblogs.com/


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