flume1.8 开发指南学习感悟

概述：

Apache Flume是一个分布式、可用的系统，用于从许多不同的sources有效的收集并移动大量日志数据用于集中存储数据。

架构及数据流动模型：

flume实际上就是一个Agent。Agent里面包含三大组件：Source、Channel、Sink。

Flume agent流动的数据单位为一个Event。一个Flume agent 是一个JVM进程，维持允许Events从一个外部source流动到一个外部目的地的组件。

Events被外部source（例如web server）发送到Source，被发送的Events要有特定的格式。例如，AvroSource可以用来接受来自客户端的Avro Events或者其他Flume agent。当Source接受Event时，Source存储Event进一个或多个Channels。该Channel是一个活的存储，保存Event直到它被Sink消费。Sink把Event从Channel中移除并把Event放进外部存储库，如HDFS。Source和Sink在Agent里面是异步运行的。

Client--开发自定义组件：

Client在events的来源地操作，并把获取到的events发送到Flume agent。Client通常在它们消耗数据的应用过程操作。Flume一般支持Avro，log4j，syslog，和Http POST（带有JSON body）作为途径方式去从转换来自外部Source的数据。在上图中的web server就相当于一个Client。

在条件无法满足的情况下，可以创建一个自定义机制发送数据给Flume。有两种实现方式：第一种是创建自定义client与Flume已存在的sources，如AvroSource或者SyslogTcpSource，联系交流。这里client需要把数据转换成Flume Sources能够识别的信息。另外一种是去编写自定义Flume Source，它能直接与你已存在的使用IPC或者RPC协议的client应用交流，然后转换client数据为Flume Events用于发送。

RPC client 接口

Flume的RpcClient接口的实现封装了flume支持的RPC机制。用户的应用可以简单的调用Flume Client SDK的append(Event)或者appendBatch(List<Event>)去发送数据，而不用担心底层消息交换的细节。用户提供要求的Event的方式有两种，一种是可以通过直接实现Event接口，如SimpleEvent类，二是通过使用EventBuilder的withBody()方法。

RPC clients - Avro和Thrift

Avro是默认的RPC协议，NettyAvroRpcClient和ThriftRpcClient实现RpcClient接口。client需要创建带有host和port的目标Flume agent，然后可以使用RpcClient发送数据到agent。

Flume Client (Avro Client)配置解析

① 分别给Channels、Sources、Sinks命名为c1、r1、k1；

②标明channels c1的类型，为memory内存存储；

③注明sources r1需要连接的channels为c1，然后标明sources r1的类型为avro，即client为avroClient类型，发送到source的数据格式为avro；其次把client的host和port写明；

④注明sinks k1需要连接的channels为c1，然后表明sinks类型为loggger存储方式。

事务接口：

事务接口是Flume可靠性的基础。全部的主要组件（如Sources，Sinks和Channels）必须使用Flume事务；

事务是在Channle实现过程中实现的。每一个Source和Sink连接到的Channel，其必须包含Transaction对象。Sources使用ChannelProcessor去管理Transactions，Sinks通过其配置的Channel管理Transactions。把event放进Channel或者从Channel移除event的操作是在一个活的Transaction中完成的。

 Sink：

Sink的目的是把Events从Channel移除并把它们发送到下一个Flume Agent或者在外部存储库存储它们。一个Sink恰好连接一个Channels，在Flume配置文件中配置。有个SinkRunner实例连接每一个配置的Sink，当Flume框架调用SinkRunner.start()，一个新线程被创建去驱动Sink(使用SinkRunner.PollingRunner作为线程的Runnable)。这个线程管理Sink的生命周期。该Sink需要实现start()和stop()方法，这些方法是LifecycleAware的接口。Sink.start()方法应该初始化Sink和带它到一个能使Event前进到下一个目的地的状态。Sink.process()方法应该执行把Event从Channel移除并使它前进的核心进程。Sink.stop()方法应该执行必要的清除（如释放资源）

Source：

Source的目的是接收来自外部Client的数据和把它存储在配置好的Channels。Source可以通过它本身的ChannelProcessor得到一个实例，用来处理一个Event，并在Channel本地transaction提交。类似于SinkRunner.PollingRunner Runnable，有PollingRunner Runnable在一个新线程中执行，当Flume框架调用PollableSourceRunner.start()，该线程会被创建。每一个配置的PollableSource与它本来的运行一个PollingRunnable的线程关联。该线程管理PollableSource的生命周期，例如starting和stopping。一个PollableSource实现必须实现strat()和stop()方法，它们在LifecycleAware接口中声明。PollableSource运行调用Source的process()方法。process()方法应该检查新的数据并把它以Flume Events的形式存储在Channel中。注意这里有两种Sources。PollableSource已经被提及啦。另一种是EventDrivenSource。EventDrivenSource，不同于PollableSource，必须有它自己的调用机制去识别新数据并把新数据存在Channel。EventDrivenSources不是由它们本身的线程驱动的。

Channel：

暂无