Flume

本文涉及的产品
日志服务 SLS,月写入数据量 50GB 1个月
简介: Flume

第1章 Flume概述

(1)Flume官网地址:http://flume.apache.org/

(2)文档查看地址:http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html

(3)下载地址:http://archive.apache.org/dist/flume/

1.1 Flume定义

FlumeCloudera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。

为什么选用flume?

image.png

1.2 Flume基础架构

Flume组成架构如图所示

image.png

image.pngimage.pngimage.png

1.2.1 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,SourceChannelSink

1.2.2 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 directorynetcattaildirsequence generator、syslog、http、legacy。

1.2.3 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hdfsloggeravro、thrift、ipc、fileHBase、solr、自定义。

image.png

1.2.4 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 ChannelFile 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。

1.2.5 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HeaderBody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。

image.png

image.png

注:配置文件来源于官方手册http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html

image.png

2.2 Flume入门案例

2.2.1 监控端口数据官方案例

1)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。 

2)需求分析:

image.png

3)实现步骤:

(1)安装netcat工具

[atguigu@hadoop102 software]$ sudo yum install -y nc

(2)判断44444端口是否被占用

[atguigu@hadoop102 flume-telnet]$ sudo netstat -nlp | grep 44444

(3)创建Flume Agent配置文件flume-netcat-logger.conf

4在flume目录下创建job文件夹并进入job文件夹

[atguigu@hadoop102 flume]$ mkdir job

[atguigu@hadoop102 flume]$ cd job/

5在job文件夹下创建Flume Agent配置文件flume-netcat-logger.conf。

[atguigu@hadoop102 job]$ vim flume-netcat-logger.conf

6在flume-netcat-logger.conf文件中添加如下内容。

添加内容如下:
# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1
# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = netcat
a1.sources.r1.bind = localhost
a1.sources.r1.port = 44444
# 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
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100
# Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

image.png

有了这个配置文件,我们就可以按如下方式启动 Flume:

官方写法

bin/flume-ng agent -n $agent_name -c conf -f conf/flume-conf.properties.template
bin/flume-ng agent -n a1 -c conf -f job/net-flume-logger.conf -Dflume.root.logger=INFO,console

         


7)先开启flume监听端口

第一种写法:

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

第二种写法:

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


参数说明

--conf/-c:表示配置文件存储conf/目录

--name/-n表示给agent起名为a1

--conf-file/-fflume本次启动读取的配置文件是在job文件夹下的flume-telnet.conf文件

-Dflume.root.logger=INFO,console :-D表示flume运行时动态修改flume.root.logger参数属性值,并控制台日志打印级别设置为INFO级别。日志级别包括:log、infowarn、error。

8)使用netcat工具向本机的44444端口发送内容

nc localhost 44444
hello 
atguigu

9)在Flume监听页面观察接收数据情况

image.png

2.2.2 实时监控单个追加文件:不能断点续传

1)案例需求:实时监控Hive日志,并上传到HDFS中

2)需求分析

实时读取本地文件到HDFS

image.png

3)实现步骤:

(1)Flume要想将数据输出到HDFS,依赖Hadoop相关jar包

检查/etc/profile.d/my_env.sh文件,确认Hadoop和Java环境变量配置正确

JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_212
HADOOP_HOME=/opt/module/ha/hadoop-3.1.3
PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
export PATH JAVA_HOME HADOOP_HOME

(2)创建flume-file-hdfs.conf文件创建文件

vim flume-file-hdfs.conf

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Hive日志在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。

添加如下内容

# Name the components on this agent
a2.sources = r2
a2.sinks = k2
a2.channels = c2
# Describe/configure the source
a2.sources.r2.type = exec
a2.sources.r2.command = tail -F /opt/module/hive/logs/hive.log
# Describe the sink
a2.sinks.k2.type = 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
#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
#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

注意: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

image.png

(3)运行Flume

bin/flume-ng agent -n a2 -c conf -f job/flume-file-hdfs.conf

(4)开启Hadoop和Hive并操作Hive产生日志

[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ sbin/start-dfs.sh
[atguigu@hadoop103 hadoop-2.7.2]$ sbin/start-yarn.sh
[atguigu@hadoop102 hive]$ bin/hive
hive (default)>

(5)在HDFS上查看文件

2.2.3 实时监控目录下多个新文件:不能监控动态变化的

1)案例需求:使用Flume监听整个目录的文件,并上传至HDFS

2)需求分析:

image.png

3)3)实现步骤:

(1)创建配置文件flume-dir-hdfs.conf

创建一个文件

 vim flume-dir-hdfs.conf
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
"[^ ]*.tmp"的意思是匹配任意字符(除了空格)零次或多次,然后是一个点,最后是tmp这个字符串。这个正则表达式用于匹配文件名为.tmp结尾的文件。

(2)启动监控文件夹命令

bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a3 --conf-file job/flume-dir-hdfs.conf

明: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。

(3)向upload文件夹中添加文件
在/opt/module/flume目录下创建upload文件夹
[atguigu@hadoop102 flume]$ mkdir upload
向upload文件夹中添加文件
[atguigu@hadoop102 upload]$ touch atguigu.txt
[atguigu@hadoop102 upload]$ touch atguigu.tmp
[atguigu@hadoop102 upload]$ touch atguigu.log
(4)查看HDFS上的数据

2.2.4 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。

1)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

2)需求分析:

image.png

3)实现步骤:

(1)创建配置文件flume-taildir-hdfs.conf

创建一个文件

vim flume-taildir-hdfs.conf
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

image.png

(2)启动监控文件夹命令

bin/flume-ng agent -c conf/ -n a3 -f job/flume-taildir-hdfs.conf

(3)向files文件夹中追加内容

/opt/module/flume目录下创建files文件

mkdir files
向upload文件夹中添加文件
[atguigu@hadoop102 files]$ echo hello >> file1.txt
[atguigu@hadoop102 files]$ echo atguigu >> file2.txt

(4)查看HDFS上的数据

Taildir说明:

Taildir Source维护了一个json格式的position File,其会定期的往position File中更新每个文件读取到的最新的位置,因此能够实现断点续传。Position File的格式如下:

{"inode":2496272,"pos":12,"file":"/opt/module/flume/files/file1.txt"}
{"inode":2496275,"pos":12,"file":"/opt/module/flume/files/file2.txt"}

注:Linux中储存文件元数据的区域就叫做inode每个inode都有一个号码,操作系统用inode号码来识别不同的文件Unix/Linux系统内部不使用文件名,而使用inode号码来识别文件

TAILDIR解决方案:
logback不更名操作,就是不按天生成
修改源码

Flume进阶

image.png

3.2 Flume Agent内部原理

image.png

重要组件:
1)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)[mʌltɪˌpleks]。
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。
2)SinkProcessor [prɑˌsesər]
SinkProcessor共有三种类型,分别是DefaultSinkProcessor、LoadBalancingSinkProcessor和FailoverSinkProcessor
DefaultSinkProcessor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。

3.3 Flume拓扑结构

3.3.1 简单串联

image.png

这种模式是将多个flume顺序连接起来了,从最初的source开始到最终sink传送的目的存储系统。此模式不建议桥接过多的flume数量 flume数量过多不仅会影响传输速率,而且一旦传输过程中某个节点flume宕机,会影响整个传输系统。

3.3.2 复制和多路复用

image.png

Flume支持将事件流向一个或者多个目的地。这种模式可以将相同数据复制到多个channel中,或者将不同数据分发到不同的channel中,sink可以选择传送到不同的目的地。

3.3.3 负载均衡和故障转移

image.png

Flume支持使用将多个sink逻辑上分到一个sink组,sink组配合不同的SinkProcessor可以实现负载均衡和错误恢复的功能。

3.3.4 聚合

image.png

这种模式是我们最常见的,也非常实用,日常web应用通常分布在上百个服务器,大者甚至上千个、上万个服务器。产生的日志,处理起来也非常麻烦。用flume的这种组合方式能很好的解决这一问题,每台服务器部署一个flume采集日志,传送到一个集中收集日志的flume,再由此flume上传到hdfs、hive、hbase等,进行日志分析。

3.4 Flume企业开发案例

3.4.1 复制和多路复用

1)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。

2)需求分析:

image.png

3)实现步骤:

(1)准备工作

/opt/module/flume/job目录下创建group1文件

cd group1/

/opt/module/datas/目录下创建flume3文件

mkdir flume3

(2)创建flume-file-flume.conf

配置1个接收日志文件的source和两个channel、两个sink,分别输送给flume-flume-hdfs和flume-flume-dir

编辑配置文件

 vim flume-file-flume.conf
添加如下内容
# 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

image.png

image.png

image.png

(3)创建flume-flume-hdfs.conf

配置上级Flume输出的Source,输出到HDFS的Sink

编辑配置文件

vim flume-flume-hdfs.conf

添加如下内容

# 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

(4)创建flume-flume-dir.conf

配置上级Flume输出的Source,输出本地目录的Sink

编辑配置文件

# 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
提示:输出的本地目录必须是已经存在的目录,如果该目录不存在,并不会创建新的目录。

(5)执行配置文件

分别启动对应的flume进程:flume-flume-dir,flume-flume-hdfs,flume-file-flume

bin/flume-ng agent -c conf/ -n a2 -f job/group1/flume-flume-hdfs.conf


bin/flume-ng agent -c conf/ -n a1 -f job/group1/flume-file-flume.conf
bin/flume-ng agent -c conf/ -n a3 -f job/group1/flume-f

(6)启动Hadoop和Hive

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8)检查/opt/module/datas/flume3目录中数据

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检查端口

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tail -F实时采集信息

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