大数据编程技术基础实验八：Flume实验——文件数据Flume至HDFS-阿里云开发者社区

一、前言

距离上次大数据编程技术基础实验已经过去二十天了，我们的课程并没有结束，是因为学校服务器关闭了一段时间，所以就一直没有做实验，今天我们就继续进行有关大数据的实验。

二、实验目的

掌握Flume的安装部署
.掌握一个agent中source、sink、channel组件之间的关系
加深对Flume结构和概念的理解
掌握Flume的编码方法及启动任务方法

三、实验要求

在一台机器上(本例以master为例)部署Flume
实时收集本地hadoop的日志的最新信息然后将收集到日志信息以一分钟一个文件的形式写入HDFS目录中

四、实验原理

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支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。

Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力 Flume提供了从console（控制台）、RPC（Thrift-RPC）、text（文件）、tail（UNIX tail）、syslog（syslog日志系统，支持TCP和UDP等2种模式），exec（命令执行）等数据源上收集数据的能力。

当前Flume有两个版本Flume 0.9X版本的统称Flume-og，Flume1.X版本的统称Flume-ng。由于Flume-ng经过重大重构，与Flume-og有很大不同，使用时请注意区分。

Flume-og采用了多Master的方式。为了保证配置数据的一致性，Flume引入了ZooKeeper，用于保存配置数据，ZooKeeper本身可保证配置数据的一致性和高可用，另外，在配置数据发生变化时，ZooKeeper可以通知Flume Master节点。Flume Master间使用gossip协议同步数据。

Flume-ng最明显的改动就是取消了集中管理配置的 Master 和 Zookeeper，变为一个纯粹的传输工具。Flume-ng另一个主要的不同点是读入数据和写出数据现在由不同的工作线程处理（称为 Runner）。在 Flume-og 中，读入线程同样做写出工作（除了故障重试）。如果写出慢的话（不是完全失败），它将阻塞 Flume 接收数据的能力。这种异步的设计使读入线程可以顺畅的工作而无需关注下游的任何问题。

Flume以agent为最小的独立运行单位。一个agent就是一个JVM。单agent由Source、Sink和Channel三大组件构成，如下图所示。

值得注意的是，Flume提供了大量内置的Source、Channel和Sink类型。不同类型的Source,Channel和Sink可以自由组合。组合方式基于用户设置的配置文件，非常灵活。比如：Channel可以把事件暂存在内存里，也可以持久化到本地硬盘上。Sink可以把日志写入HDFS, HBase，甚至是另外一个Source等等。Flume支持用户建立多级流，也就是说，多个agent可以协同工作，并且支持Fan-in、Fan-out、Contextual Routing、Backup Routes，这也正是NB之处。如下图所示：

1、flume的特点

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。支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据;同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如文本、HDFS、Hbase等)的能力。

flume的数据流由事件(Event)贯穿始终。事件是Flume的基本数据单位，它携带日志数据(字节数组形式)并且携带有头信息，这些Event由Agent外部的Source生成，当Source捕获事件后会进行特定的格式化，然后Source会把事件推入(单个或多个)Channel中。你可以把Channel看作是一个缓冲区，它将保存事件直到Sink处理完该事件。Sink负责持久化日志或者把事件推向另一个Source。

2、flume的可靠性

当节点出现故障时，日志能够被传送到其他节点上而不会丢失。Flume提供了三种级别的可靠性保障，从强到弱依次分别为：end-to-end（收到数据agent首先将event写到磁盘上，当数据传送成功后，再删除；如果数据发送失败，可以重新发送。），Store on failure（这也是scribe采用的策略，当数据接收方crash时，将数据写到本地，待恢复后，继续发送），Besteffort（数据发送到接收方后，不会进行确认）。

五、实验步骤

1、启动Hadoop集群

因为本实验主要演示Flume安装以及启动一个Flume手机日志信息的例子，而且学校集群能一键搭建，所以在这里就不重复的演示Hadoop集群的部署和启动了，如果有不清楚的朋友可以移步到我之前的博客，里面有详细的步骤：

大数据技术基础实验三：HDFS实验——部署HDFS

在这里我就放出输入jps查看进程的截图：

2、安装并配置Flume

首先学校虚拟机上面有Flume的压缩包，我们只需要将压缩包解压到/usr/cstor目录下，并将flume目录所属用户改成root:root。

tar -zxvf flume-1.5.2.tar.gz -c /usr/cstor

这是解压命令，但学校的虚拟机已经帮我们解压好了所以就不用输这个命令了，我们使用查看命令看看：

ls /usr/cstor/flume/
[2020122145 root@master ~]# ls /usr/cstor/flume/bin        conf      docs  LICENSE  README         tools
CHANGELOG  DEVNOTES  lib   NOTICE   RELEASE-NOTES

接下来我们将所属用户改成root:root。

chown-R root:root /usr/cstor/flume/

然后我们进入解压目录，在conf目录下新建test.conf文件。

cd /usr/cstor/flume/conf
vim test.conf

并添加以下配置内容：

#定义agent中各组件名称agent1.sources=source1
agent1.sinks=sink1
agent1.channels=channel1
# source1组件的配置参数agent1.sources.source1.type=exec
#此处的文件/home/source.log需要手动生成，见后续说明agent1.sources.source1.command=tail -n+0-F /home/source.log
# channel1的配置参数agent1.channels.channel1.type=memory
agent1.channels.channel1.capacity=1000agent1.channels.channel1.transactionCapactiy=100# sink1的配置参数agent1.sinks.sink1.type=hdfs
agent1.sinks.sink1.hdfs.path=hdfs://master:8020/flume/data
agent1.sinks.sink1.hdfs.fileType=DataStream
#时间类型agent1.sinks.sink1.hdfs.useLocalTimeStamp=trueagent1.sinks.sink1.hdfs.writeFormat=TEXT
#文件前缀agent1.sinks.sink1.hdfs.filePrefix=%Y-%m-%d-%H-%M
#60秒滚动生成一个文件agent1.sinks.sink1.hdfs.rollInterval=60#HDFS块副本数agent1.sinks.sink1.hdfs.minBlockReplicas=1#不根据文件大小滚动文件agent1.sinks.sink1.hdfs.rollSize=0#不根据消息条数滚动文件agent1.sinks.sink1.hdfs.rollCount=0#不根据多长时间未收到消息滚动文件agent1.sinks.sink1.hdfs.idleTimeout=0# 将source和sink 绑定到channelagent1.sources.source1.channels=channel1
agent1.sinks.sink1.channel=channel1

3、启动Flume并上传文件数据到HDFS

添加成功之后我们在HDFS上创建/flume/data目录：

cd /usr/cstor/hadoop/bin
./hdfs dfs -mkdir /flume
./hdfs dfs -mkdir /flume/data

最后进入Flume安装的bin目录下面：

cd /usr/cstor/flume/bin

启动Flume并开始收集日志信息。：

./flume-ng agent --conf conf --conf-file /usr/cstor/flume/conf/test.conf --name agent1 -Dflume.root.logger=DEBUG,console

出现如上图所示结果就代表启动成功，接下来我们再创建一个master节点，然后我们去手动生成消息源，也就是配置文件中的/home/source.log，使用如下命令去不断的写入信息到该文件中：

vi /home/source.log

然后不断重复如下命令写入信息：

echo aa >> /home/source.log
echo aa >> /home/source.log
echo aa >> /home/source.log
echo aa >> /home/source.log
echo aa >> /home/source.log
echo aa >> /home/source.log

最后我们查看这个文件的内容：

cat /home/source.log

可以看见我们写入信息成功。

4、查看实验结果

我们进入到hadoop的bin目录下面，然后查看我们创建的文件中是否有我们传入的文件：

cd /usr/cstor/hadoop/bin/
hadoop fs -ls /flume/data

可以看出成功出现，证明上传成功。

六、最后我想说

到这里本次实验就结束了，实验内容比较少和简单，大家按步骤来进行就不会出现错误了，有关大数据的实验大家都可以多加练习。

另外想说的是，Flume 是一种分布式、可靠且可用的服务，用于高效收集、聚合和移动大量日志数据。它具有基于流数据流的简单灵活的架构。它具有可调整的可靠性机制以及许多故障转移和恢复机制，具有健壮性和容错性。它使用允许在线分析应用程序的简单可扩展数据模型。

这个组件也非常重要，学校学习的东西都比较基础，如果大家还想深入了解该组件的运用可以上网去查阅一下。

最后，谢谢大家能看完，感谢支持！

大数据编程技术基础实验八：Flume实验——文件数据Flume至HDFS