Apache Flume的介绍安装及简单案例

概述

　　Flume 是 一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的软件。Flume 的核心是把数据从数据源(source)收集过来，再将收集到的数据送到指定的目的地(sink)。为了保证输送的过程一定成功，在送到目的地(sink)之前，会先缓存数据(channel),待数据真正到达目的地(sink)后，flume 在删除自己缓存的数据。

　　Flume 支持定制各类数据发送方，用于收集各类型数据；同时，Flume 支持定制各种数据接受方，用于最终存储数据。一般的采集需求，通过对 flume 的简单配置即可实现。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。

 

运行机制

Flume 系统中核心的角色是 agent，agent 本身是一个 Java 进程，一般运行在日志收集节点。

每一个 agent 相当于一个数据传递员，内部有三个组件：

• Source：采集源，用于跟数据源对接，以获取数据；
• Sink：下沉地，采集数据的传送目的，用于往下一级 agent 传递数据或者往最终存储系统传递数据；
• Channel：agent 内部的数据传输通道，用于从 source 将数据传递到 sink；

在整个数据的传输的过程中，流动的是 event，它是 Flume 内部数据传输的最基本单元。event 将传输的数据进行封装。如果是文本文件，通常是一行记录，event 也是事务的基本单位。event 从 source，流向 channel，再到 sink，本身为一个字节数组，并可携带 headers(头信息)信息。event 代表着一个数据的最小完整单元，从外部数据源来，向外部的目的地去。

一个完整的 event 包括：event headers、event body、event 信息，其中event 信息就是 flume 收集到的日记记录。

 

Flume 采集系统结构图

简单结构（单个agent采集数据）

 

复杂结构（多级agent之间串联）

 

Flume的安装部署

安装

1，上传安装包到数据源所在节点

2，解压安装包 tar -zxvf apache-flume-xxxx-bin.tar.gz

 

采集方案部署

1，根据数据采集需求 配置采集方案，描述在conf文件夹 配置文件中(文件名可任意自定义)

2，指定采集方案配置文件，在相应的节点上启动 flume agent

 

简单方案部署：

1，采集文件目录到HDFS：

需求：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：

• 采集源，即 source——监控文件目录 : spooldir
• 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

配置文件（spooldir-hdfs.conf）编写：

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

# 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 = /root/logs2
a1.sources.r1.fileHeader = true

# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = hdfs
a1.sinks.k1.channel = c1
a1.sinks.k1.hdfs.path = /flume/events/%y-%m-%d/%H%M/
a1.sinks.k1.hdfs.filePrefix = events-
a1.sinks.k1.hdfs.round = true
a1.sinks.k1.hdfs.roundValue = 10
a1.sinks.k1.hdfs.roundUnit = minute
a1.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 3
a1.sinks.k1.hdfs.rollSize = 20
a1.sinks.k1.hdfs.rollCount = 5
a1.sinks.k1.hdfs.batchSize = 1
a1.sinks.k1.hdfs.useLocalTimeStamp = true
#生成的文件类型，默认是Sequencefile，可用DataStream，则为普通文本
a1.sinks.k1.hdfs.fileType = DataStream

# 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

然后启动

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

这时，如果这个服务器节点下/root/logs2文件夹内有新文件产生，就会上传到HDFS上去。（当然前提你得启动hadoop的HDFS集群）

 

2，采集文件到HDFS

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

配置文件（tail-hdfs.conf）编写：

# 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 /root/logs/test.log
a1.sources.r1.channels = c1

# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = hdfs
a1.sinks.k1.channel = c1
a1.sinks.k1.hdfs.path = /flume/tailout/%y-%m-%d/%H-%M/
a1.sinks.k1.hdfs.filePrefix = events-
a1.sinks.k1.hdfs.round = true
a1.sinks.k1.hdfs.roundValue = 10
a1.sinks.k1.hdfs.roundUnit = minute
a1.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 3
a1.sinks.k1.hdfs.rollSize = 20
a1.sinks.k1.hdfs.rollCount = 5
a1.sinks.k1.hdfs.batchSize = 1
a1.sinks.k1.hdfs.useLocalTimeStamp = true
#生成的文件类型，默认是Sequencefile，可用DataStream，则为普通文本
a1.sinks.k1.hdfs.fileType = DataStream

# 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

然后启动

cd /export/servers/flume/
bin/flume-ng agent -c conf -f conf/tail-hdfs.conf -n a1

 

参数解析

rollInterval
默认值：30
HDFS sink 间隔多长将临时文件滚动成最终目标文件，单位：秒；
如果设置成 0，则表示不根据时间来滚动文件；
注：滚动（roll）指的是，hdfs sink 将临时文件重命名成最终目标文件，并新打开一个临时文件来写入数据。

rollSize
默认值：1024
当临时文件达到该大小（单位：bytes）时，滚动成目标文件；
如果设置成 0，则表示不根据临时文件大小来滚动文件。

rollCount
默认值：10
当 events 数据达到该数量时候，将临时文件滚动成目标文件；
如果设置成 0，则表示不根据 events 数据来滚动文件。

round
默认值：false
是否启用时间上的“舍弃”，这里的“舍弃”，类似于“四舍五入”。

roundValue
默认值：1
时间上进行“舍弃”的值；

roundUnit
默认值：seconds
时间上进行"舍弃"的单位，包含：second,minute,hour

 

控制文件在hdfs上以何种方式滚动
a1.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 3   根据时间间隔滚动   3s
a1.sinks.k1.hdfs.rollSize = 20      根据文件大小滚动
a1.sinks.k1.hdfs.rollCount = 5      根据events数量控制滚动

如果以上三个属性都有值  谁先满足谁触发滚动
若要求只按照某个属性滚动，只要把其他的设置为0
a1.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 60
a1.sinks.k1.hdfs.rollSize = 0
a1.sinks.k1.hdfs.rollCount = 0
------------------------------------------
控制文件夹的滚动方式 如果是舍弃10分钟 意味着 10分钟一个目录
a1.sinks.k1.hdfs.round = true  是否开启时间上的舍弃
a1.sinks.k1.hdfs.roundValue = 10
a1.sinks.k1.hdfs.roundUnit = minute

 

posted @ 2018-03-22 16:17 青衫仗剑 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏