【基本知识】Flume基本环境搭建以及原理
系统：CentOS6.5
JDK：1.8.0_144
Flume：flume-ng-1.6.0-cdh5.12.0
一、什么是Flume
flume 作为 cloudera 开发的实时日志收集系统，受到了业界的认可与广泛应用。Flume 初始的发行版本目前被统称为 Flume OG（original generation），属于 cloudera。但随着 FLume 功能的扩展，Flume OG 代码工程臃肿、核心组件设计不合理、核心配置不标准等缺点暴露出来，尤其是在 Flume OG 的最后一个发行版本 0.94.0 中，日志传输不稳定的现象尤为严重，为了解决这些问题，2011 年 10 月 22 号，cloudera 完成了 Flume-728，对 Flume 进行了里程碑式的改动：重构核心组件、核心配置以及代码架构，重构后的版本统称为 Flume NG（next generation）；改动的另一原因是将 Flume 纳入 apache 旗下，cloudera Flume 改名为 Apache Flume。
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。
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）。
flume的可恢复性：
还是靠Channel。推荐使用FileChannel，事件持久化在本地文件系统里(性能较差)。
二、Flume工作原理
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。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。以下是Flume的一些核心概念：
（1）Events：一个数据单元，带有一个可选的消息头,可以是日志记录、avro 对象等。
（2）Agent：JVM中一个独立的Flume进程，每台机器运行一个Agent，但一个Agent可以包含多个Source、Channel、Sink组件。
（3）Client：运行于一个独立线程，用于生产数据并将其发送给Agent。
（4）Source：用来消费传递到该组件的Event,从Client收集数据，传递给Channel。
（5）Channel：中转Event的一个临时存储，保存Source组件传递过来的Event，其实就是连接 Source 和 Sink ，有点像一个消息队列。
（6）Sink：从Channel收集数据，运行在一个独立线程。
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、ES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。如图所示：
图1
图2
三、下载安装
1.需要JDK1.6+
2.下载版本分为CDH和Apache版本，如果是个人机器集群安装，建议使用CDH版本，CDH的各组件的版本号要对应
CDH5各组件下载地址：http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/
3.将下载的包解压出来之后就已经完成了50%，剩下的内容就需要修改一些配置文件
4.设置环境变量
vim ~/.bash_profile
FLUME_HOME="/opt/module/flume" export PATH=$PATH:$FLUME_HOME/bin
source ~/.bash_profile
验证
/opt/module/flume/bin/flume-ng version
四、修改配置文件
# 指定Agent的组件名称 sunny.sources = so1 sunny.channels = ch1 sunny.sinks = si1 # 指定Flume source要监听的路径（logs/flume目录要提前建立好） sunny.sources.so1.type = spooldir sunny.sources.so1.spoolDir = /usr/sunny/logs/flume # 指定Flume sink sunny.sinks.si1.type = logger # 绑定source和sink到channel上 sunny.sinks.si1.channel = ch1 sunny.sources.so1.channels = ch1 # 指定Flume channel sunny.channels.ch1.type = memory sunny.channels.ch1.capacity = 1000 sunny.channels.ch1.transactionCapacity = 100
五、启动
cd /opt/module/flume/ bin/flume-ng agent --conf conf --conf-file conf/flume.conf --name sunny -Dflume.root.logger=INFO,console
| 参数 | 作用 | 举例 |
|---|---|---|
| –conf 或 -c | 指定配置文件夹，包含flume-env.sh和log4j的配置文件 | –conf conf |
| –conf-file 或 -f | 配置文件地址 | –conf-file conf/flume.conf |
| –name 或 -n | agent名称 | –name a1 |
| -z | zookeeper连接字符串 | -z zkhost:2181,zkhost1:2181 |
| -p | zookeeper中的存储路径前缀 | -p /flume |
然后另开一个客户端，新增一个日志文件，编辑内容
cd /usr/sunny/logs/flume vim test.log
在开启的客户端就可以看到内容
六、其他source
1.Avro
# 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 that 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
// 运行FlumeAgent，监听本机的44444端口 $ flume-ng agent -c conf -f example/netcat.conf -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console
// 打开另一终端，通过telnet登录localhost的44444，输入测试数据 $ telnet localhost 44444
2.Spool
Spool用于监测配置的目录下新增的文件，并将文件中的数据读取出来。需要注意两点：拷贝到spool目录下的文件不可以再打开编辑、spool目录下不可包含相应的子目录。具体示例如下：
// 创建两个Flume配置文件 $ cd app/cdh/flume-1.6.0-cdh5.7.1 $ cp conf/flume-conf.properties.template example/spool1.conf $ cp conf/flume-conf.properties.template example/spool2.conf
// 配置spool1.conf用于监控目录avro_data的文件，将文件内容发送到本地60000端口 $ vim example/spool1.conf # Namethe components local1.sources= r1 local1.sinks= k1 local1.channels= c1 # Source local1.sources.r1.type= spooldir local1.sources.r1.spoolDir= /home/hadoop/avro_data # Sink local1.sinks.k1.type= avro local1.sinks.k1.hostname= localhost local1.sinks.k1.port= 60000 #Channel local1.channels.c1.type= memory # Bindthe source and sink to the channel local1.sources.r1.channels= c1 local1.sinks.k1.channel= c1
// 配置spool2.conf用于从本地60000端口获取数据并写入HDFS # Namethe components a1.sources= r1 a1.sinks= k1 a1.channels= c1 # Source a1.sources.r1.type= avro a1.sources.r1.channels= c1 a1.sources.r1.bind= localhost a1.sources.r1.port= 60000 # Sink a1.sinks.k1.type= hdfs a1.sinks.k1.hdfs.path= hdfs://localhost:9000/user/wcbdd/flumeData a1.sinks.k1.rollInterval= 0 a1.sinks.k1.hdfs.writeFormat= Text a1.sinks.k1.hdfs.fileType= DataStream # Channel a1.channels.c1.type= memory a1.channels.c1.capacity= 10000 # Bind the source and sink to the channel a1.sources.r1.channels= c1 a1.sinks.k1.channel= c1
// 分别打开两个终端，运行如下命令启动两个Flume Agent $ flume-ng agent -c conf -f example/spool2.conf -n a1 $ flume-ng agent -c conf -f example/spool1.conf -n local1
// 查看本地文件系统中需要监控的avro_data目录内容 $ cd avro_data $ cat avro_data.txt
Flume内置了大量的Source，其中Avro Source、Thrift Source、Spooling Directory Source、Kafka Source具有较好的性能和较广泛的使用场景。下面是Source的一些参考资料：
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(4)*******
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(6)*******
(7)*******
(8)*******
七、Flume所支持的Sources、Channels、Sinks
| Sources | Channels | Sinks |
|---|---|---|
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