Flume日志采集系统——初体验(Logstash对比版)

这两天看了一下Flume的开发文档,并且体验了下Flume的使用。

本文就从如下的几个方面讲述下我的使用心得:

  • 初体验——与Logstash的对比
  • 安装部署
  • 启动教程
  • 参数与实例分析

Flume初体验

Flume的配置是真繁琐,source,channel,sink的关系在配置文件里面交织在一起,没有Logstash那么简单明了。

Flume与Logstash相比,我个人的体会如下:

  • Logstash比较偏重于字段的预处理;而Flume偏重数据的传输;
  • Logstash有几十个插件,配置灵活;FLume则是强调用户的自定义开发(source和sink的种类也有一二十个吧,channel就比较少了)。
  • Logstash的input和filter还有output之间都存在buffer,进行缓冲;Flume直接使用channel做持久化(可以理解为没有filter)

Logstash浅谈:

Logstash中:

  • input负责数据的输入(产生或者说是搜集,以及解码decode);
  • Filter负责对采集的日志进行分析,提取字段(一般都是提取关键的字段,存储到elasticsearch中进行检索分析);
  • output负责把数据输出到指定的存储位置(如果是采集agent,则一般是发送到消息队列中,如kafka,redis,mq;如果是分析汇总端,则一般是发送到elasticsearch中)

在Logstash比较看重input,filter,output之间的协同工作,因此多个输入会把数据汇总到input和filter之间的buffer中。filter则会从buffer中读取数据,进行过滤解析,然后存储在filter于output之间的Buffer中。当buffer满足一定的条件时,会触发output的刷新。

Flume浅谈:

在Flume中:

  • source 负责与Input同样的角色,负责数据的产生或搜集(一般是对接一些RPC的程序或者是其他的flume节点的sink)
  • channel 负责数据的存储持久化(一般都是memory或者file两种)
  • sink 负责数据的转发(用于转发给下一个flume的source或者最终的存储点——如HDFS)

Flume比较看重数据的传输,因此几乎没有数据的解析预处理。仅仅是数据的产生,封装成event然后传输。传输的时候flume比logstash多考虑了一些可靠性。因为数据会持久化在channel中(一般有两种可以选择,memoryChannel就是存在内存中,另一个就是FileChannel存储在文件种),数据只有存储在下一个存储位置(可能是最终的存储位置,如HDFS;也可能是下一个Flume节点的channel),数据才会从当前的channel中删除。这个过程是通过事务来控制的,这样就保证了数据的可靠性。

不过flume的持久化也是有容量限制的,比如内存如果超过一定的量,也一样会爆掉。

安装

在官网下载最新版本http://flume.apache.org/download.html,目前最新的版本是1.6.0

默认flume是不支持windows的,没有bat的启动命令。不过有一个flume-ng.cmd,其实它也不是启动文件,只是启动了一个powershell而已,如果你本地有这个软件,就可以在windows下运行了。

powershell.exe -NoProfile -InputFormat none -ExecutionPolicy unrestricted -File %~dp0flume-ng.ps1 %*

目录介绍

bin

存放了启动脚本

lib

启动所需的所有组件jar包

conf

提供了几个测试配置文件

docs

文档

tools

跟日志输出有关的一个jar包(不知道有什么不同)

先来看看配置文件

# 关于license的一大堆 blabla

# 配置sources,channels,sinks的名称
agent.sources = seqGenSrc
agent.channels = memoryChannel
agent.sinks = loggerSink

# 配置sources是哪一种类型,注意可以由多个source哦!
# seq 是专门给测试用的,会自动产生一大堆数据。
# (其实我觉得stdin最好,不过flume没这个source)
agent.sources.seqGenSrc.type = seq

# 配置source输出的channel为memoryChannel(名称,你也可以叫c1)
agent.sources.seqGenSrc.channels = memoryChannel

# 配置sink是哪一种类型,本例子为logger,即log4j输出。
# (log4j会参考conf下的log4j.properties文件,一般开启consoleAppender做测试就行)
agent.sinks.loggerSink.type = logger

# 配置sink取数据的channel为memoryChannel,注意跟上面的名字保持一致哦!
agent.sinks.loggerSink.channel = memoryChannel

# 配置channel的类型
agent.channels.memoryChannel.type = memory

# 配置channel的容量
agent.channels.memoryChannel.capacity = 100

然后在flume目录下,输入下面的命令:

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

然后就可以看到满屏滚动的信息了!

注意:上面启动命令没一个字母是废话!

启动参数详解

你可以输入flume-ng help 获得帮助提示:

[root@10 /xinghl/flume]$ bin/flume-ng hekp
Usage: bin/flume-ng <command> [options]...

commands:
  help                      display this help text
  agent                     run a Flume agent
  avro-client               run an avro Flume client
  version                   show Flume version info

global options:
  --conf,-c <conf>          use configs in <conf> directory
  --classpath,-C <cp>       append to the classpath
  --dryrun,-d               do not actually start Flume, just print the command
  --plugins-path <dirs>     colon-separated list of plugins.d directories. See the
                            plugins.d section in the user guide for more details.
                            Default: $FLUME_HOME/plugins.d
  -Dproperty=value          sets a Java system property value
  -Xproperty=value          sets a Java -X option

agent options:
  --name,-n <name>          the name of this agent (required)
  --conf-file,-f <file>     specify a config file (required if -z missing)
  --zkConnString,-z <str>   specify the ZooKeeper connection to use (required if -f missing)
  --zkBasePath,-p <path>    specify the base path in ZooKeeper for agent configs
  --no-reload-conf          do not reload config file if changed
  --help,-h                 display help text

avro-client options:
  --rpcProps,-P <file>   RPC client properties file with server connection params
  --host,-H <host>       hostname to which events will be sent
  --port,-p <port>       port of the avro source
  --dirname <dir>        directory to stream to avro source
  --filename,-F <file>   text file to stream to avro source (default: std input)
  --headerFile,-R <file> File containing event headers as key/value pairs on each new line
  --help,-h              display help text

  Either --rpcProps or both --host and --port must be specified.

这里就挑重要的参数将了:

commands 命令参数

这个是很重要的参数,因为flume可以使用不同的角色启动,比如agent以及client等等。暂时搞不清楚avro-client有什么特殊的,先了解一下吧!平时启动就使用agent就可以了。

global options 全局参数

--conf 或者 -c ,指定去conf目录下加载配置文件
--classpath 或者 -C,指定类加载的路径(不知道为什么我下载flume版本启动的时候找不到log4j配置,只能加上 -C .才能启动!)

command 指定

-Dproperty=value 这个参数比较重要,比如logger就需要它来指定传输的级别等信息。如果没有这个参数,logger就不好使了。

agent options agent启动选项

其中最终要的就是 --name 或者 -n ,它指定了启动agent的名称,注意是启动agent的名称。

这个名称必须与配置文件中的一样
这个名称必须与配置文件中的一样
这个名称必须与配置文件中的一样

重要的事情重复三遍!

如果写错了!一段小异常就跑来了~(比如我配置文件中为agent,启动命令中写agent123)

2016-06-30 17:04:19,529 (conf-file-poller-0) [WARN - org.apache.flume.node.AbstractConfigurationProvider.getConfiguration(AbstractConfigurationProvider.java:133)] No configuration found for this host:agent123

另外,就是通过--conf-file 或者 -f 指定配置文件。如果配置文件放在conf,也等同于--conf。

参数就介绍到这里了。

参考

1 Flume开发者指南

2 Flume使用指南

posted @ 2016-06-30 22:28  xingoo  阅读(27388)  评论(0编辑  收藏  举报