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大数据小白必知必会的Flume基础，建议收藏!

本文主要是介绍大数据小白必知必会的Flume基础，建议收藏!，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

        在一个完整的离线大数据处理系统中，除了hdfs+mapreduce+hive组成分析系统的核心之外，还需要数据采集、结果数据导出、任务调度等不可或缺的辅助系统，而这些辅助工具在hadoop生态体系中都有便捷的开源框架，如图所示：
在这里插入图片描述

文章目录

    • 1. Flume介绍
      • 1.1 概述
      • 1.2 运行机制
      • 1.3 Flume采集系统结构图
        • <1>. 简单结构
        • <2>. 复杂结构
    • 2.Flume安装部署
    • 3.Flume实战案例
      • 3.1 Flume接受telent数据
        • <1>开发配置文件
        • 第二步：启动配置文件
        • 第三步：安装telent准备测试
      • 3.2 采集案例
        • <1>采集目录到HDFS
          • 需求分析
          • flume配置文件开发
          • 启动flume
          • 上传文件到指定目录
        • <2>、采集文件到HDFS
          • 需求分析：
          • 定义flume的配置文件：
          • 启动flume
          • 开发shell脚本定时追加文件内容
        • <3>两个agent级联
          • 需求分析：
          • 第一步：node02安装flume
          • 第二步：node02配置flume配置文件
          • 第三步：node02开发定脚本文件往写入数据
          • 第四步：node03开发flume配置文件
          • 第五步：顺序启动
    • 4. 更多source和sink组件
    • 5.高可用Flum-NG配置案例failover
        • 角色分配
        • node01安装配置flume与拷贝文件脚本
        • node02与node03配置flumecollection
        • 顺序启动命令
        • FAILOVER测试
    • 6.flume的负载均衡load balancer
        • 开发node01服务器的flume配置
        • 开发node02服务器的flume配置
        • 准备启动flume服务
        • node01服务器运行脚本产生数据

1. Flume介绍

1.1 概述

  • Flume是一个分布式、可靠、和高可用的海量日志采集、聚合和传输的系统。
  • Flume可以采集文件，socket数据包、文件、文件夹、kafka等各种形式源数据，又可以将采集到的数据(下沉sink)输出到HDFS、hbase、hive、kafka等众多外部存储系统中。
  • 一般的采集需求，通过对flume的简单配置即可实现。
  • Flume针对特殊场景也具备良好的自定义扩展能力。

        因此，flume可以适用于大部分的日常数据采集场景。

        宏观角度来看类似生活中的

                                          扫码枪
在这里插入图片描述
                                        吸尘器吸头
在这里插入图片描述

1.2 运行机制

1、Flume分布式系统中最核心的角色是agent，flume采集系统就是由一个个agent所连接起来形成

2、每一个agent相当于一个数据传递员，内部有三个组件：

<1>Source：采集组件，用于跟数据源对接，以获取数据
<2>Channel：传输通道组件，用于从source将数据传递到sink
<3>Sink：下沉组件，用于往下一级agent传递数据或者往最终存储系统传递数据
在这里插入图片描述

Source 到 Channel 到 Sink之间传递数据的形式是Event事件；Event事件是一个数据流单元。
在这里插入图片描述

1.3 Flume采集系统结构图

<1>. 简单结构

单个agent采集数据
在这里插入图片描述

<2>. 复杂结构

多级agent之间串联
在这里插入图片描述

2.Flume安装部署

Flume的安装非常简单，只需要解压即可，当然，前提是已有hadoop环境。

上传安装包到数据源所在节点上

这里我们采用在第三台机器来进行安装

上传安装文件并解压

tar -zxvf flume-ng-1.6.0-cdh5.14.0.tar.gz -C /export/servers/
cd  /export/servers/apache-flume-1.6.0-cdh5.14.0-bin/conf
cp  flume-env.sh.template flume-env.sh
vim flume-env.sh

在文件中配置一下JDK的安装路径
export JAVA_HOME=/export/servers/jdk1.8.0_141

3.Flume实战案例

3.1 Flume接受telent数据

案例：使用网络telent命令向一台机器发送一些网络数据，然后通过flume采集网络端口数据

在这里插入图片描述

<1>开发配置文件

根据数据采集的需求配置采集方案，描述在配置文件中(文件名可任意自定义)

配置我们的网络收集的配置文件
在flume的conf目录下新建一个配置文件（采集方案）

vim /export/servers/apache-flume-1.6.0-cdh5.14.0-bin/conf/netcat-logger.conf

# 定义这个agent中各组件的名字
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1

# 描述和配置source组件：r1
a1.sources.r1.type = netcat
a1.sources.r1.bind = 192.168.52.120
a1.sources.r1.port = 44444

# 描述和配置sink组件：k1
a1.sinks.k1.type = logger

# 描述和配置channel组件，此处使用是内存缓存的方式
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

# 描述和配置source  channel   sink之间的连接关系
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

Channel参数解释：

capacity：默认该通道中最大的可以存储的event数量
trasactionCapacity：每次最大可以从source中拿到或者送到sink中的event数量

第二步：启动配置文件

指定采集方案配置文件，在相应的节点上启动flume agent

先用一个最简单的例子来测试一下程序环境是否正常

启动agent去采集数据

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

其中:
-c conf 指定flume自身的配置文件所在目录
-f conf/netcat-logger.con 指定我们所描述的采集方案
-n a1 指定我们这个agent的名字

第三步：安装telent准备测试

在node02机器上面安装telnet客户端，用于模拟数据的发送

yum -y install telnet
telnet  node03  44444   # 使用telnet模拟数据发送

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

3.2 采集案例

<1>采集目录到HDFS

需求分析

结构示意图如下:
在这里插入图片描述
采集需求：
某服务器的某特定目录下，会不断产生新的文件，每当有新文件出现，就需要把文件采集到HDFS中去

根据需求，首先定义以下3大要素

  • 数据源组件，即source —— 监控文件目录 : spooldir
    spooldir特性：
  1. 监视一个目录，只要目录中出现新文件，就会采集文件中的内容
  2. 采集完成的文件，会被agent自动添加一个后缀：COMPLETED
  3. 所监视的目录中不允许重复出现相同文件名的文件
  • 下沉组件，即sink——HDFS文件系统 : hdfs sink
  • 通道组件，即channel——可用file channel 也可以用内存channel
flume配置文件开发

配置文件编写:

cd  /export/servers/apache-flume-1.6.0-cdh5.14.0-bin/conf
mkdir -p /export/servers/dirfile
vim spooldir.conf

# Name the components on this agent
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
# Describe/configure the source
##注意：不能往监控目中重复丢同名文件
a1.sources.r1.type=spooldir
a1.sources.r1.spoolDir=/export/dir
a1.sources.r1.fileHeader = true
# Describe the sink
a1.sinks.k1.type=hdfs
a1.sinks.k1.hdfs.path=hdfs://node01:8020/spooldir/
# 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
启动flume

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

上传文件到指定目录

将不同的文件上传到下面目录里面去，注意文件不能重名

cd /export/dir

<2>、采集文件到HDFS

需求分析：

采集需求：比如业务系统使用log4j生成的日志，日志内容不断增加，需要把追加到日志文件中的数据实时采集到hdfs

根据需求，首先定义以下3大要素

  • 采集源，即source——监控文件内容更新 : exec ‘tail -F file’
  • 下沉目标，即sink——HDFS文件系统 : hdfs sink
  • Source和sink之间的传递通道——channel，可用file channel 也可以用 内存channel
定义flume的配置文件：

node03开发配置文件
cd /export/servers/apache-flume-1.6.0-cdh5.14.0-bin/conf vim tail-file.conf

配置文件内容

a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
# Describe/configure tail -F source1
a1.sources.r1.type=exec
a1.sources.r1.command =tail -F /export/taillogs/access_log
 
# Describe sink1
a1.sinks.k1.type=hdfs
a1.sinks.k1.hdfs.path=hdfs://node01:8020/spooldir/

# Use a channel which buffers events in memory
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
启动flume
cd  /export/servers/apache-flume-1.6.0-cdh5.14.0-bin

bin/flume-ng agent -c conf -f conf/tail-file.conf -n a1  -Dflume.root.logger=INFO,console
开发shell脚本定时追加文件内容
mkdir -p /export/shells/
cd  /export/shells/
vim tail-file.sh

#!/bin/bash
while true
do
 date >> /export/servers/taillogs/access_log;
  sleep 0.5;
done

创建文件夹
mkdir -p /export/servers/taillogs

启动脚本
mkdir -p /export/servers/taillogs

<3>两个agent级联

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

需求分析：

第一个agent负责收集文件当中的数据，通过网络发送到第二个agent当中去，第二个agent负责接收第一个agent发送的数据，并将数据保存到hdfs上面去

第一步：node02安装flume

将node03机器上面解压后的flume文件夹拷贝到node02机器上面去

cd  /export/servers
scp -r apache-flume-1.6.0-cdh5.14.0-bin/ node02:$PWD

在这里插入图片描述

第二步：node02配置flume配置文件

在node02机器配置我们的flume

cd /export/servers/apache-flume-1.6.0-cdh5.14.0-bin/conf
vim tail-avro-avro-logger.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 /export/taillogs/access_log

# Use a channel which buffers events in memory
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

## `sink端的avro是一个数据发送者`
a1.sinks.k1.type = avro
a1.sinks.k1.hostname = 192.168.52.120
a1.sinks.k1.port = 4141

#Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1
第三步：node02开发定脚本文件往写入数据

直接将node03下面的脚本和数据拷贝到node02即可，node03机器上执行以下命令

cd  /export
scp -r shells/ taillogs/ node02:$PWD
第四步：node03开发flume配置文件

在node03机器上开发flume的配置文件

cd /export/servers/apache-flume-1.6.0-cdh5.14.0-bin/conf
vim avro-hdfs.conf

# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1

##source中的avro组件是一个接收者服务
a1.sources.r1.type = avro
a1.sources.r1.bind = 192.168.52.120
a1.sources.r1.port = 4141

# Use a channel which buffers events in memory
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = hdfs
a1.sinks.k1.hdfs.path = hdfs://node01:8020/avro

# Bind the source and sink to the channel 
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1
第五步：顺序启动

node03机器启动flume进程

cd /export/servers/apache-flume-1.6.0-cdh5.14.0-bin
bin/flume-ng agent -c conf -f conf/avro-hdfs.conf -n a1  -Dflume.root.logger=INFO,console

node02机器启动flume进程

cd /export/servers/apache-flume-1.6.0-cdh5.14.0-bin/
bin/flume-ng agent -c conf -f conf/tail-avro-avro-logger.conf -n a1  -Dflume.root.logger=INFO,console

node02机器启shell脚本生成文件
mkdir /export/taillogs/

cd /export/servers/shells
sh tail-file.sh

4. 更多source和sink组件

Flume支持众多的source和sink类型，详细手册可参考官方文档
http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/flume-ng-1.6.0-cdh5.14.0/FlumeUserGuide.html

5.高可用Flum-NG配置案例failover

在完成单点的Flume NG搭建后，下面我们搭建一个高可用的Flume NG集群，架构图如下所示：

在这里插入图片描述

图中，我们可以看出，Flume的存储可以支持多种，这里只列举了HDFS和Kafka（如：存储最新的一周日志，并给Storm系统提供实时日志流）。

角色分配

Flume的Agent和Collector分布如下表所示：

在这里插入图片描述
图中所示，Agent1数据分别流入到Collector1和Collector2，Flume NG本身提供了Failover机制，可以自动切换和恢复。在上图中，有3个产生日志服务器分布在不同的机房，要把所有的日志都收集到一个集群中存储。下 面我们开发配置Flume NG集群

node01安装配置flume与拷贝文件脚本

将node03机器上面的flume安装包以及文件生产的两个目录拷贝到node01机器上面去

node03机器执行以下命令

cd /export/servers
scp -r apache-flume-1.6.0-cdh5.14.0-bin/ node01:$PWD
cd /export
scp -r shells/ taillogs/ node01:$PWD

node01机器配置agent的配置文件

cd /export/servers/apache-flume-1.6.0-cdh5.14.0-bin/conf
vim agent.conf

#agent1 name
agent1.channels = c1
agent1.sources = r1
agent1.sinks = k1 k2
#
##set gruop
agent1.sinkgroups = g1
##set sink group
agent1.sinkgroups.g1.sinks = k1 k2

#
agent1.sources.r1.type = exec
agent1.sources.r1.command = tail -F /export/taillogs/access_log

#
##set channel
agent1.channels.c1.type = memory
agent1.channels.c1.capacity = 1000
agent1.channels.c1.transactionCapacity = 100
## set sink1
agent1.sinks.k1.type = avro
agent1.sinks.k1.hostname = node02
agent1.sinks.k1.port = 52020
#
## set sink2
agent1.sinks.k2.type = avro
agent1.sinks.k2.hostname = node03
agent1.sinks.k2.port = 52020
#
##set failover
agent1.sinkgroups.g1.processor.type = failover
agent1.sinkgroups.g1.processor.priority.k1 = 2
agent1.sinkgroups.g1.processor.priority.k2 = 1
agent1.sinkgroups.g1.processor.maxpenalty = 10000
#
agent1.sources.r1.channels = c1
agent1.sinks.k1.channel = c1
agent1.sinks.k2.channel = c1

其中,maxpenalty故障转移的默认时间

node02与node03配置flumecollection

node02机器修改配置文件

cd /export/servers/apache-flume-1.6.0-cdh5.14.0-bin/conf
vim collector.conf

#set Agent name
a1.sources = r1
a1.channels = c1
a1.sinks = k1

## other node,nna to nns
a1.sources.r1.type = avro
a1.sources.r1.bind = node02
a1.sources.r1.port = 52020

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

#
##set sink to hdfs
a1.sinks.k1.type=hdfs
a1.sinks.k1.hdfs.path= hdfs://node01:8020/flume/failover/


a1.sources.r1.channels=c1
a1.sinks.k1.channel=c1

node03机器修改配置文件

cd  /export/servers/apache-flume-1.6.0-cdh5.14.0-bin/conf
vim collector.conf

#set Agent name
a1.sources = r1
a1.channels = c1
a1.sinks = k1

## other node,nna to nns
a1.sources.r1.type = avro
a1.sources.r1.bind = node03
a1.sources.r1.port = 52020

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

#
##set sink to hdfs
a1.sinks.k1.type=hdfs
a1.sinks.k1.hdfs.path= hdfs://node01:8020/flume/failover/


a1.sources.r1.channels=c1
a1.sinks.k1.channel=c1

顺序启动命令

node03机器上面启动flume

cd /export/servers/apache-flume-1.6.0-cdh5.14.0-bin
bin/flume-ng agent -n a1 -c conf -f conf/collector.conf -Dflume.root.logger=DEBUG,console
node02机器上面启动flume 
cd /export/servers/apache-flume-1.6.0-cdh5.14.0-bin
bin/flume-ng agent -n a1 -c conf -f conf/collector.conf -Dflume.root.logger=DEBUG,console

node01机器上面启动flume

cd /export/servers/apache-flume-1.6.0-cdh5.14.0-bin
bin/flume-ng agent -n agent1 -c conf -f conf/agent.conf -Dflume.root.logger=DEBUG,console

node01机器启动文件产生脚本

cd  /export/shells
sh tail-file.sh

FAILOVER测试

下面我们来测试下Flume NG集群的高可用（故障转移）。场景如下：我们在Agent1节点上传文件，由于我们配置Collector1的权重比Collector2大，所以 Collector1优先采集并上传到存储系统。然后我们kill掉Collector1，此时有Collector2负责日志的采集上传工作，之后，我 们手动恢复Collector1节点的Flume服务，再次在Agent1上次文件，发现Collector1恢复优先级别的采集工作。具体截图如下所 示：

lector1优先上传
在这里插入图片描述

HDFS集群中上传的log内容预览

在这里插入图片描述

Collector1宕机，Collector2获取优先上传权限
在这里插入图片描述

重启Collector1服务，Collector1重新获得优先上传的权限

6.flume的负载均衡load balancer

负载均衡是用于解决一台机器(一个进程)无法解决所有请求而产生的一种算法。Load balancing Sink Processor 能够实现 load balance 功能，如下图Agent1 是一个路由节点，负责将 Channel 暂存的 Event 均衡到对应的多个 Sink组件上，而每个 Sink 组件分别连接到一个独立的 Agent 上

在这里插入图片描述
在此处我们通过三台机器来进行模拟flume的负载均衡
三台机器规划如下：

node01：采集数据，发送到node02和node03机器上去
node02：接收node01的部分数据
node03：接收node01的部分数据

开发node01服务器的flume配置

node01服务器配置：

cd /export/servers/apache-flume-1.6.0-cdh5.14.0-bin/conf
vim load_banlancer_client.conf

#agent name
a1.channels = c1
a1.sources = r1
a1.sinks = k1 k2

#set gruop
a1.sinkgroups = g1
#set sink group
a1.sinkgroups.g1.sinks = k1 k2

#set sources
a1.sources.r1.type = exec
a1.sources.r1.command = tail -F /export/taillogs/access_log

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

# set sink1
a1.sinks.k1.type = avro
a1.sinks.k1.hostname = node02
a1.sinks.k1.port = 52021

# set sink2
a1.sinks.k2.type = avro
a1.sinks.k2.hostname = node03
a1.sinks.k2.port = 52021


#set failover
a1.sinkgroups.g1.processor.type = load_balance
a1.sinkgroups.g1.processor.backoff = true
a1.sinkgroups.g1.processor.selector = round_robin
a1.sinkgroups.g1.processor.selector.maxTimeOut=10000


a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1
a1.sinks.k2.channel = c1

开发node02服务器的flume配置

cd /export/servers/apache-flume-1.6.0-cdh5.14.0-bin/conf
vim load_banlancer_server.conf

# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1

# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = avro
a1.sources.r1.bind = node02
a1.sources.r1.port = 52021

# Use a channel which buffers events in memory
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = logger

# Bind the source and sink to the channel 
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

准备启动flume服务

启动node03的flume服务

cd /export/servers/apache-flume-1.6.0-cdh5.14.0-bin
bin/flume-ng agent -n a1 -c conf -f conf/load_banlancer_server.conf -Dflume.root.logger=DEBUG,console

启动node02的flume服务

cd /export/servers/apache-flume-1.6.0-cdh5.14.0-bin
bin/flume-ng agent -n a1 -c conf -f conf/load_banlancer_server.conf -Dflume.root.logger=DEBUG,console

启动node01的flume服务

cd /export/servers/apache-flume-1.6.0-cdh5.14.0-bin
bin/flume-ng agent -n a1 -c conf -f conf/load_banlancer_client.conf -Dflume.root.logger=DEBUG,console

node01服务器运行脚本产生数据

cd /export/shells
sh tail-file.sh

        
        
        
        本次的分享就到这里了,大家有什么疑惑或者好的建议可以在评论区留言,另外从中受益的小伙伴们记得关注小菌哟!
        
        
                

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