Flume初始

一、Flume是什么

Flume是一个数据，日志收集的一个组件，可以用于对程序，nginx等日志的收集，而且非常简单，省时的做完收集的工作。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，用于收集日志，同时Flume对日志做简单的处理。

Flume作为一个非常受欢迎的日志收集工具，有如下几个特点：

1. flume的可靠性

　flume的某个节点出现故障时，数据不会丢失。flume提供了三种级别的可靠保障，级别从强到弱分别是

　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

2. flume的可恢复性

将数据持久化到磁盘不会丢失，因为存储到了文件中，可以后续重新恢复。

二、Flume能够做什么

1.作为日志收集的工具，其目的用于日志的收集。web程序的日志收集和nginx写入程序的日志收集的操作：我接触到的日志收集，web程序的日志会在打印的时候被拦截，然后输入到kafka中，但是也有一部分的操作就是将日志直接打印到文件中，然后统一传入到ftp服务，在有程序统一处理。nginx日志分析也是日志打印到一个文件中，后续将其放入到统一位置处理。消息中间件都有日志收集的jar包，例如rocketmq的rocketmq-logappender包，kafka中有类可以直接调用。

kafka是分布式消息中间件，自带存储，提供push和pull存取数据功能，有Replication功能，能够实现高容错性，kafka收集日志，kafka有一个更小的生产消费者生态系统，但是整个社区对日志收集支持不太友好。kafka是一个消息中间件，多处理不同系统之间的数据生成 / 消费的速率不同。

flume专门设计成为日志收集的工具，封装了非常多的接口可供使用，使用简单，flume的agent(数据采集器)，collector（数据简单处理和写入）,storage（存储器）三部分，每一个都可以定制。并提供了简单的数据处理的能力。

使用建议：

　　1.如果有很多下游的Consumer,用kafka,而需简要存储大Hadoop，hive时，用flume

　　2.kafka做为一个做为一个日志缓存系统更合适，flume数据采集更优秀，在考虑场景是，需要给hadoop存储数据时，可以使用kafka+flume模式，如果有多个数据源，可以使用flume+kafka的内容

　　3. Kafka 是一个通用型系统。你可以有许多的生产者和消费者分享多个主题。相反地，Flume 被设计成特定用途的工作，特定地向 HDFS 和 HBase 发送出去。Flume 为了更好地为 HDFS 服务而做了特定的优化，并且与 Hadoop 的安全体系整合在了一起。基于这样的结论，Hadoop 开发商 Cloudera 推荐如果数据需要被多个应用程序消费的话，推荐使用 Kafka，如果数据只是面向 Hadoop 的，可以使用 Flume。

　　4. Flume 拥有许多配置的来源 (sources) 和存储池 (sinks)。然后，Kafka 拥有的是非常小的生产者和消费者环境体系，Kafka 社区并不是非常支持这样。如果你的数据来源已经确定，不需要额外的编码，那你可以使用 Flume 提供的 sources 和 sinks，反之，如果你需要准备自己的生产者和消费者，那你需要使用 Kafka。

　　5. Flume 可以在拦截器里面实时处理数据。这个特性对于过滤数据非常有用。Kafka 需要一个外部系统帮助处理数据。

　　6. 无论是 Kafka 或是 Flume，两个系统都可以保证不丢失数据。然后，Flume 不会复制事件。相应地，即使我们正在使用一个可以信赖的文件通道，如果 Flume agent 所在的这个节点宕机了，你会失去所有的事件访问能力直到你修复这个受损的节点。使用 Kafka 的管道特性不会有这样的问题。

　　7. lume 和 Kafka 可以一起工作的。如果你需要把流式数据从 Kafka 转移到 Hadoop，可以使用 Flume 代理 (agent)，将 kafka 当作一个来源 (source)，这样可以从 Kafka 读取数据到 Hadoop。你不需要去开发自己的消费者，你可以使用 Flume 与 Hadoop、HBase 相结合的特性，使用 Cloudera Manager 平台监控消费者，并且通过增加过滤器的方式处理数据。

Flume的核心

1.核心概念

　Client:client生成数据，运行在一个独立的线程
　Event：一个数据单元，消息头和消息体组成。（Events可以是日志记录、 avro 对象等。）
　Flow： Event从源点到达目的点的迁移的抽象。
Agent：一个独立的Flume进程，包含组件Source、 Channel、 Sink。（Agent使用JVM 运行Flume。每台机器运行一个agent，但是可以在一个agent中包含多个sources和sinks。）
　Source：数据收集组件。（source从Client收集数据，传递给Channel）
　Channel：中转Event的一个临时存储，保存由Source组件传递过来的Event。（Channel连接 sources 和 sinks ，这个有点像一个队列。）
　Sink：从Channel中读取并移除Event，将Event传递到FlowPipeline中的下一个Agent（如果有的话）（Sink从Channel收集数据，运行在一个独立线程。）

2. Agent详解

　　Flume运行核心是Agent,一个Agent就是一个JVM,它是一个完整的数据收集工具。Agent包含组件Source、Channel、Sink，通过这些组件 Event 可以从一个地方流向另一个地方，如下图所示。

webServer产生日志的源
Source收集日志工具，负责将数据捕获后进行特殊的格式化，将数据封装到事件（event）里，然后将事件推入Channel中。
Channel管道，是连接Source和Sink的组件，大家可以将它看做一个数据的缓冲区（数据队列），它可以将事件暂存到内存中也可以持久化到本地磁盘上，直到Sink处理完该事件。介绍两个较为常用的Channel， MemoryChannel和FileChannel，推荐使用FileChannel。
Sink从Channel中取出事件，然后将数据发到别处，可以向文件系统、数据库、 hadoop存数据，也可以是其他agent的Source。在日志数据较少时，可以将数据存储在文件系统中，并且设定一定的时间间隔保存数据。

四、Flume的日志收集

　　一个简单的例子，nginx产生的日志，flume收集之后，放置到hadoop中，在服务器中部署nginx,flume,hadoop

　　1.nginx在配置中，需要打开日志输出，并标识出日志输出的路径.　　　

http {
    # 配置日志格式
    log_format lf '$remote_addr $msec $http_host 

    server {
        listen       80;
        server_name localhost;
        location ~*\.(html|js|css|jpg|jpeg|gif|png|swf|ico|json|apk)$ {
　　　　　　　　　# 日志输出路径
               access_log /opt/nginx/log/access.log lf; 
               root html;
               #root /usr/local/extra/nginx-1.9.6/html/;
               #root /usr/local/extra/nginx-1.9.6/html2/;
        }
    }

flume的配置：flume-conf.properties

# 配置Agent
agent.sources = r1
agent.sinks = k1
agent.channels = c1

# 配置Source
agent.sources.r1.type = exec
agent.sources.r1.channels = c1
agent.sources.r1.deserializer.outputCharset = UTF-8

# 配置需要监控的日志输出目录
agent.sources.r1.command = tail -f /usr/local/nginx/log/access.log

# 配置Sink
agent.sinks.k1.type = hdfs
agent.sinks.k1.channel = c1
agent.sinks.k1.hdfs.useLocalTimeStamp = true
agent.sinks.k1.hdfs.path = hdfs://localhost:9000/flume/events/%Y-%m
agent.sinks.k1.hdfs.filePrefix = %Y-%m-%d-%H
agent.sinks.k1.hdfs.fileSuffix = .log
agent.sinks.k1.hdfs.minBlockReplicas = 1
agent.sinks.k1.hdfs.fileType = DataStream
agent.sinks.k1.hdfs.writeFormat = Text
agent.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 86400
agent.sinks.k1.hdfs.rollSize = 1000000
agent.sinks.k1.hdfs.rollCount = 10000
agent.sinks.k1.hdfs.idleTimeout = 0

# 配置Channel
agent.channels.c1.type = memory
agent.channels.c1.capacity = 1000
agent.channels.c1.transactionCapacity = 100

# 将三者连接
agent.sources.r1.channel = c1
agent.sinks.k1.channel = c1

这些配置之后，启动时会出现错误，原因是，需要一些jar包，flume下的lib是没有这些包，需要如下包（这些包从hadoop中复制过来）：

{HADOOP_HOME}/share/hadoop/common/lib/commons-configuration2-2.1.1.jar
{HADOOP_HOME}/share/hadoop/common/lib/hadoop-auth-3.1.1.jar
{HADOOP_HOME}/share/hadoop/common/hadoop-common-3.1.1.jar
{HADOOP_HOME}/share/hadoop/hdfs/hadoop-hdfs-3.1.1.jar
{HADOOP_HOME}/share/hadoop/common/lib/woodstox-core-5.2.0.jar
{HADOOP_HOME}/share/hadoop/common/lib/ stax2-api-3.1.4.jar
{HADOOP_HOME}/share/hadoop/common/lib/htrace-core4-4.1.0-incubating.jar

然后运行如下命令：

bin/flume-ng agent --conf conf/  --name agent --conf-file conf/flume-conf.properties -Dflume.root.logger=DEBUG,console

在访问ip:80时，服务器日志将写入到hadoop的flume/event/目录下

posted @ 2018-12-30 13:16 冰魄秋雨阅读(465) 评论(1) 编辑收藏举报

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