【Flume】知识点整理

总结的较长，放一篇了，可以看目录

组件

Agent组件

本质就是一个JVM进程：以事件的形式，将数据从源头送至目的地；

主要有三个部分：

Source

负责接收数据到Flume Agent组件中；

Source可以处理各种格式，类型的日志：Avro，Thrift，JMS，HTTP，Exec等等

Avro Source
Netcat Source
Thrift Source
Exec Source
JMS Source

Channel

位于Source和Sink之间的缓冲区，因此允许Source和Sink的处理速率不同；

Channel线程安全，可以同时处理多个Source的写入操作和多个Sink的读取操作；

主要两种Channel：

Memory Channel：将事件写入内存，速度快，但是数据会因程序死亡，机器宕机而丢失；
File Channel：将事件写入磁盘，速度慢，但是数据不会丢失；

Sink

不断的轮讯Channel中的事件，批量的移除他们，并将这些事件存储到指定的存储系统或发送至一个新的Agent;

Sink是完全事务性的;
Sink的一整个事务的逻辑：将事件从Channel中读取出来，发送给Sink的目标位置，当目标，接受完成，Sink将Channel中的事件移除；
详细看<Flume事务>

Sink组件的目的地：HDFS，Logger，Avro，Thrift，HBase

HDFS Sink
Kafka Sink
Avro Sink
HBase Sink

Agent内部原理

配置

flume-env.sh

export JAVA_HOME=/home/whr/workbench/jdk1.8

具体的任务，使用具体的配置文件

启动：

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

案例

监听NetCat

# 声明一个Agent：a1
a1.sources = r1
a1.channels = c1
a1.sinks = k1
# 配置每一个source的类型，监听的Ip，Port
a1.sources.r1.type = netcat
a1.sources.r1.bind=localhost
a1.sources.r1.port=9999

# 配置每个sink的类型
a1.sinks.k1.type = logger
# 配置Channel的类型，容量(单位：事件)，
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
# 一次传输的数据量
a1.channels.c1.transactionCapacity=100

# 绑定(Source和Sink都可以有多个，需要绑定)
a1.sources.r1.channels=c1
a1.sinks.k1.channel=c1	
# sink的Channel只能有一个

Flume充当客户端；

# 启动Flume
$ ./bin/flume-ng agent --conf conf --conf-file ./conf/netcat-flume.conf --name a1 -Dflume.root.logger=INFO,console
# 使用下面命令传输数据
$ nc localhost 9999

实时监控单个追加文件

要输出到HDFS，就需要Hadoop相关jar包

创建file-flume-hdfs.conf文件

# 声明一个Agent：a1
a1.sources = r1
a1.channels = c1
a1.sinks = k1
# Source的type：exec
a1.sources.r1.type=exec
# 监控的文件的路径 -F失败重试
a1.sources.r1.command=tail -f /home/whr/workbench/hive/logs/hive.log

# sink的类型
a1.sinks.k1.type = logger
# 配置Channel的类型，容量(单位：事件)，
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
# 一次传输的数据量
a1.channels.c1.transactionCapacity=100

# 绑定(Source和Sink都可以有多个，需要绑定)
a1.sources.r1.channels=c1
a1.sinks.k1.channel=c1	
# sink的Channel只能有一个

启动flume
可以实时监控某一个文件的动态变化日志；

实时监控目录下多个新文件

创建配置文件dir-flume-hdfs.conf

a2.sources=r2
a2.sinks=k2
a2.channels=c2

a2.sources.r2.type=spooldir
# 监控目录
a2.sources.r2.spoolDir=/home/whr/Desktop/update
# 忽略.tmp文件
a2.sources.r2.ignorePattern = ([^ ]*\.tmp)
a2.sinks.k2.type=hdfs
# hdfs路径
a2.sinks.k2.hdfs.path=hdfs://master:9000/flume/data
# 上传文件的前缀
a2.sinks.k2.hdfs.filePrefix=logs-
# 是否按时间滚动文件夹
a2.sinks.k2.hdfs.round=true
# 多长时间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.rollInterval=30
# 设置每个文件的滚动大小
a2.sinks.k2.hdfs.rollSize=134217700
# 文件滚动与Event的数量无关
a2.sinks.k2.hdfs.rollCount=0

a2.channels.c2.type=memory
a2.channels.c2.capacity=1000
a2.channels.c2.transactionCapacity=100

a2.sources.r2.channels=c2
a2.sinks.k2.channel=c2

启动flume

$ ./bin/flume-ng agent -c conf/ -f ./conf/demo/dir-flume-hdfs.conf --name a2

发现目标目录中的文件都会被添加一个后缀名：COMPLETED

-rw-r--r-- 1 whr whr 11 11月 23 21:01 a.txt.COMPLETED
-rw-r--r-- 1 whr whr 12 11月 23 21:01 b.txt.COMPLETED
-rw-r--r-- 1 whr whr 12 11月 23 21:01 c.txt.COMPLETED
-rw-r--r-- 1 whr whr  4 11月 23 21:07 d.txt.COMPLETED

只能监控新增的文件，对于文件的修改是不允许，也监控不到的；

实时监控目录下多个追加文件

创建配置文件files-flume-hdfs.conf

# 声明一个Agent：a1
a1.sources = r1
a1.channels = c1
a1.sinks = k1
# Source的type：TAILDIR
a1.sources.r1.type=TAILDIR
a1.sources.r1.filegroups=f1
a1.sources.r1.filegroups.f1=/home/whr/Desktop/update/.*.txt
# 为每一个监控的文件保存一个inode绝对路径
a1.sources.r1.positionFile=/home/whr/workbench/flume-1.9/position/position.json
# sink的类型
a1.sinks.k1.type = logger

# 配置Channel的类型，容量(单位：事件)，
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
# 一次传输的数据量
a1.channels.c1.transactionCapacity=100

# 绑定(Source和Sink都可以有多个，需要绑定)
a1.sources.r1.channels=c1
a1.sinks.k1.channel=c1	
# sink的Channel只能有一个

启动Flume

$ ./bin/flume-ng agent -c conf/ -f ./conf/demo/files-flume-hdfs.conf --name a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

实时追加文本到目录下的任意文件，控制台都能监控到
```
$ echo hello >> update/b.txt
```

看一下postion/position.json的文件内容

定位了三个文件的绝对路径和唯一的inode

实时添加新文件到监控路径下，position.json会实时增加新的inode

[{"inode":9571668,"pos":17,"file":"/home/whr/Desktop/update/a.txt"},{"inode":9571669,"pos":24,"file":"/home/whr/Desktop/update/b.txt"},{"inode":9571670,"pos":12,"file":"/home/whr/Desktop/update/c.txt"}]

Flume事务

Channel是完全被动的，只能被Source推送和被Sink拉取；
存在两个事务：Source到Channel（Put事务）和Channel到Sink（Take事务）；
- Source到Channel：Source将采集的数据存入缓存，再从缓存中存入Channel中，则完成事务；
- Channel到Sink：将事件从Channel中读取出来，发送给Sink的目标位置，当目标，接受完成，Sink将Channel中的事件移除；则完成事务；
事务的执行过程的中，都存在缓冲区；

Flume拓扑结构

简单串联

复制和多路复用

这种结构可以实现多副本结构，对同一个资源，产生多个副本，用于不同的用途；

案例：

Flume1：监控日志文件的变动，产生两个副本，分发给Flume2，Flume3
Flume2：将日志存储在HDFS
Flume3：将日志存储在本地文件目录

负载均衡和故障转移

负载均衡：使用多个sink进行负载均衡
故障转移：如果其中一个子Agent出现故障，依然可以使用其他的Agent

聚合

集群模式：将多个集群的数据采集，统一处理；

Flume1，Flume2采集各个集群的数据，发送给Flume3；
Flume3进行数据的聚合，打印到控制台；

配置Flume-1

# Flume-1 采集文件数据
a1.sources = r1
a1.channels = c1
a1.sinks = k1
# Source的type：exec
a1.sources.r1.type=TAILDIR
a1.sources.r1.filegroups=f1
a1.sources.r1.filegroups.f1=/home/whr/flumeData/flumeLog.txt
# 为每一个监控的文件保存一个inode绝对路径
a1.sources.r1.positionFile=/home/whr/workbench/flume-1.9/position/position.json
# Channel
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity=100
# Sink
a1.sinks.k1.type=avro
a1.sinks.k1.hostname=master
a1.sinks.k1.port=9999
# bind
a1.sources.r1.channels=c1
a1.sinks.k1.channel=c1

配置Flume-2

# Flume-2:监听netcat端口
a2.sources = r1
a2.channels = c1
a2.sinks = k1
# 读取本机netcat的数据
a2.sources.r1.type = netcat
a2.sources.r1.bind=localhost
a2.sources.r1.port=9999
# Channel
a2.channels.c1.type = memory
a2.channels.c1.capacity = 1000
a2.channels.c1.transactionCapacity=100
# Sink
a2.sinks.k1.type=avro
a2.sinks.k1.hostname=master
a2.sinks.k1.port=9999
# 绑定
a2.sources.r1.channels=c1
a2.sinks.k1.channel=c1

配置Flume-3

这里可以配置两个source，分别监控不同的端口；

# Flume-3
a3.sources = r1
a3.channels = c1
a3.sinks = k1
# Source:接受Flume-1，Flume-2的数据
a3.sources.r1.type=avro
a3.sources.r1.bind=master
a3.sources.r1.port=9999
# Channel
a3.channels.c1.type = memory
a3.channels.c1.capacity = 1000
a3.channels.c1.transactionCapacity=100
# sink
a3.sinks.k1.type = logger
# 绑定
a3.sources.r1.channels=c1
a3.sinks.k1.channel=c1

顺序启动Flume-3，Flume-1，Flume-2

# Flume-3
$ ./bin/flume-ng agent -c conf/ -f conf/demo/flume3.conf -n a3 -Dflume.root.logger=INFO,console
# Flume-1
$ ./bin/flume-ng agent -c conf/ -f conf/demo/flume1.conf -n a1
# Flume-2
$ ./bin/flume-ng agent -c conf/ -f conf/demo/flume2.conf -n a2

这样Flume3的控制台就可以监控Flume-1，Flume-2的数据变动；

自定义Intercept

主要是过滤不同类型的日志，分发给不同的分析系统；

下图Flume-1应该有两个Channel，分别绑定两个Sink

自定义拦截器

打成jar包，放到对应的Flume的lib目录下

/**
 * 自定义Flume的Interceptor
 * 1. 实现Interceptor接口
 * 2. 重写4个方法
 * 3. 定义静态内部Builder类实现Interceptor.Builder
 */
public class TypeInterceptor implements Interceptor {
    // 声明一个事件集合
    private List<Event> headerEvents;
    public void initialize() {
        // 初始化事件集合
        headerEvents=new ArrayList<Event>();
    }
    /**
     * 单个事件拦截
     * @param event：接收的每个Event
     * @return
     */
    public Event intercept(Event event) {
        /**
         * 1. 获取事件的头信息(Key-Value)
         * 2. 获取事件的body信息(字节流)，包装成String
         * 3. 业务逻辑：根据body的日志类型，添加不同的头信息到headers
         */
        Map<String, String> headers = event.getHeaders();
        byte[] bodyBtyes = event.getBody();
        String body = new String(bodyBtyes);
        // 业务逻辑:全为英文返回event1,否则返回event2
        if (body.matches("[a-zA-Z]+")){
            headers.put("type","event1");
        }else {
            headers.put("type","event2");
        }
        return event;
    }
    /**
     * 批量事件的拦截
     * @param list
     * @return
     */
    public List<Event> intercept(List<Event> list) {
        /**
         * 1. 清空集合
         * 2. 为每一个事件添加头信息
         * 3. 返回处理过后的headers集合
         */
        headerEvents.clear();
        for (Event event:headerEvents){
            Event res = intercept(event);
            headerEvents.add(res);
        }
        return headerEvents;
    }
    public void close() {
    }
    // 静态内部类
    public static class Builder implements Interceptor.Builder{
        public Interceptor build() {
            return new TypeInterceptor();
        }
        public void configure(Context context) {
        }
    }
}

配置conf文件

Flume-1：需要配置两个sink，并将jar包放在此机器下

# Flume-3
a3.sources = r1
a3.channels = c1 c2
a3.sinks = k1 k2
# Source:
a3.sources.r1.type = netcat
a3.sources.r1.bind = localhost
a3.sources.r1.port = 9999
# Interceptor
a3.sources.r1.interceptors = i1
a3.sources.r1.interceptors.i1.type= flume.interceptor.TypeInterceptor$Builder
# channel selector
a3.sources.r1.selector.type=multiplexing
a3.sources.r1.selector.header=type
# 不同事件绑定不同的Channel
a3.sources.r1.selector.mapping.event1=c1
a3.sources.r1.selector.mapping.event2=c2
# Channel-1
a3.channels.c1.type = memory
a3.channels.c1.capacity = 1000
a3.channels.c1.transactionCapacity=100
# Channel-2
a3.channels.c2.type = memory
a3.channels.c2.capacity = 1000
a3.channels.c2.transactionCapacity=100
# sink1
a3.sinks.k1.type = avro
a3.sinks.k1.hostname=slave1
a3.sinks.k1.port=9999
# sink2
a3.sinks.k2.type = avro
a3.sinks.k2.hostname=slave2
a3.sinks.k2.port=9999
# 绑定
a3.sources.r1.channels=c1 c2
a3.sinks.k1.channel=c1
a3.sinks.k2.channel=c2

Flume-2，Flume-3配置相同

但是a1.sources.r1.bind = slave1绑定当前机器

# Flume-1：监听master的9999端口信息
a1.sources = r1
a1.channels = c1
a1.sinks = k1
# Source:监听master
a1.sources.r1.type = avro
a1.sources.r1.bind = slave1
a1.sources.r1.port = 9999
# Channel-1
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity=100
# sink1
a3.sinks.k1.type = logger
# 绑定
a1.sources.r1.channels=c1
a1.sinks.k1.channel=c1

启动：

先启动Flume2,3，最后启动flume1

# 启动Flume-2,3
$ ./bin/flume-ng agent -c conf/ -f conf/demo/flume-interceptor-1.conf -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

$ ./bin/flume-ng agent -c conf/ -f conf/demo/flume-interceptor-2.conf -n a2 -Dflume.root.logger=INFO,console
# 启动Flume-1
$ ./bin/flume-ng agent -c conf/ -f conf/demo/flume-interceptor-3.conf -n a3

这样，启动netcat之后，输入文本，在Flume2,3中可以看到控制台过滤不同信息

自定义Source

public class MySource extends AbstractSource implements Configurable, PollableSource {
    // 定义前缀,后缀;工程中是从配置文件中读取
    private String prefix;
    private String subfix;
    /**
     * 1. 给事件定义一些前缀,来封装成我们需要的事件的格式
     * 2. 前缀是从配置文件中读取出来
     */
    public void configure(Context context) {
        context.getString("prefix","prefix");
        context.getString("subfix","subfix");
    }
    public Status process() throws EventDeliveryException {
        /**
         * 核心方法
         * 1. 接收数据
         * 2. 封装成事件(封装为Header和Boby)
         * 3. 将事件传给Channel
         */
        Status status=null;
        try {
            for (int i = 0; i < 5; i++) {
                // 拿到数据,封装成Event
                SimpleEvent event = new SimpleEvent();
                // 对Event进行自定义处理
                event.setBody((prefix+"<=====>message<=====>"+subfix).getBytes());
                // 将事件传给了Channel
                getChannelProcessor().processEvent(event);
                status = Status.READY;
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            status = Status.BACKOFF;
        }
        // 让此方法有一些间隙,2秒执行一次
        try {
            Thread.sleep(2000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return status;
    }
    public long getBackOffSleepIncrement() {
        return 0;
    }
    public long getMaxBackOffSleepInterval() {
        return 0;
    }
}

配置文件(这里仅配置一个做测试)

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

a1.sources.r1.type = flume.source.MySource
a1.sources.r1.prefix=UserId
a1.sources.r1.subfix=log in

a1.sinks.k1.type = logger

a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity=100

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

启动

$ ./bin/flume-ng agent -c conf/ -f conf/demo/flume-source-3.conf -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

自定义Sink

Sink不断轮讯Channel,将事件从Channel中移除,

测试流程：Source（netcat）-----Channel------自定义Sink

Sink自定义代码

public class MySink extends AbstractSink implements Configurable {

    // 自定义前后缀
    private String prefix;
    private String subfix;
    // 我们测试将sink输出到logger
    private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(MySink.class);
    public void configure(Context context) {
        prefix=context.getString("prefix","prefix");
        subfix=context.getString("subfix","subfix");
    }
    public Status process() throws EventDeliveryException {
        /**
         * 1. 获取Channel
         * 2. 从Channel中获取事务，数据
         * 3. 发送数据
         */
        Status status =null;
        /**
         * 拿到Channel
         * 获取事务
         * 开启事务---->拿到Event------>业务处理Event
         * 回滚
         */
        Channel channel = getChannel(); // 是一个synchronized同步方法
        Transaction transaction = channel.getTransaction();
        transaction.begin();
        try {
            Event event = channel.take();
            // 业务处理Evnet
            String bobyString = new String(event.getBody());
            logger.info(bobyString+"==>MySink");
            transaction.commit();
            status=Status.READY;
        } catch (ChannelException e) {
            e.printStackTrace();
            // rollback
            transaction.rollback();
            status=Status.BACKOFF;
        }finally {
            // 关闭事务
            transaction.close();
        }
        return status;
    }
}

置文件

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

a1.sources.r1.type=netcat
a1.sources.r1.bind=localhost
a1.sources.r1.port=9999

a1.sinks.k1.type = flume.sink.MySink
a1.sinks.k1.prefix = MySink
a1.sinks.k1.subfix = MySink

a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity=100

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

运行

$ ./bin/flume-ng agent --conf conf --conf-file ./conf/demo/flume-sink-3.conf --name a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

Flume数据流监控

Flume的数据流监控工具：Ganglia（一个工具）

总结

Flume三个组件的作用
Flume的事务机制

见Flume事务
Flume采集的数据会丢失吗

根据Flume的架构，是不会丢失数据；

内部有完善的事务机制——》Flume事务

可能存在的数据丢失的情况：

（1）Channel使用memoryChannel，Agent宕机，导致数据丢失；

（2）Channel存储的数据已满，导致Source不能再写入，这些数据有可能丢失；
Flume的数据重复

数据已经由Sink发出，但是没有收到响应，Sink会再次发送数据，导致数据的重复；

posted @ 2020-01-14 16:22 mussessein 阅读(233) 评论(0) 编辑收藏举报

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