开源数据采集组件比较: scribe、chukwa、kafka、flume

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针对每天TB级的数据采集，一般而言，这些系统需要具有以下特征：

• 构建应用系统和分析系统的桥梁，并将它们之间的关联解耦；
• 支持近实时的在线分析系统和类似于Hadoop之类的离线分析系统；
• 具有高可扩展性。即：当数据量增加时，可以通过增加节点进行水平扩展。

从设计架构，负载均衡，可扩展性和容错性等方面对开源的个关组件进行说明

FaceBook的Scribe

    Scribe是facebook开源的日志收集系统，在facebook内部已经得到大量的应用。它能够从各种日志源上收集日志，存储到一个中央存储系统 （可以是NFS，分布式文件系统等）上，以便于进行集中统计分析处理。它为日志的“分布式收集，统一处理”提供了一个可扩展的，高容错的方案。

   它最重要的特点是容错性好。当后端的存储系统crash时，scribe会将数据写到本地磁盘上，当存储系统恢复正常后，scribe将日志重新加载到存储系统中。

   架构：scribe的架构比较简单，主要包括三部分，分别为scribe agent， scribe和存储系统。

   (1) scribe agent
       scribe agent实际上是一个thrift client。 向scribe发送数据的唯一方法是使用thrift client， scribe内部定义了一个thrift接口，用户使用该接口将数据发送给server

   (2) scribe
       scribe接收到thrift client发送过来的数据，根据配置文件，将不同topic的数据发送给不同的对象。scribe提供了各种各样的store，如 file， HDFS等，scribe可将数据加载到这些store中。

   (3) 存储系统
      存储系统实际上就是scribe中的store，当前scribe支持非常多的store，包括：

• • file（文件）
  • buffer（双层存储，一个主储存，一个副存储）
  • network（另一个scribe服务器）
  • bucket（包含多个 store，通过hash的将数据存到不同store中）
  • null(忽略数据)
  • thriftfile（写到一个Thrift TFileTransport文件中）
  • multi（把数据同时存放到不同store中）。

  Apache的Chukwa

    chukwa是一个属于hadoop系列产品，因而使用了很多hadoop的组件（用HDFS存储，用mapreduce处理数据），它提供了很多模块以支持hadoop集群日志分析。其架构示意图如下：

   Chukwa中主要有3种角色，分别为：adaptor，agent，collector

   Agent

1. agent 是驻守在各个节点上的负责收集数据的程序。
2. Agent 又由若干 adapter 组成。
3. adapter 运行在 Agent 进程以内，执行实际收集数据的工作。
4. 而 Agent 则负责 adapter 的管理（给adaptor提供各种服务，包括：启动和关闭adaptor，将数据通过HTTP传递给Collector；定期记录adaptor状态，以便crash后恢复）

    Collector

1. 对多个数据源发过来的数据进行合并，然后加载到HDFS中；隐藏HDFS实现的细节，如，HDFS版本更换后，只需修改collector即可

    HDFS 存储系统

1. Chukwa采用了HDFS作为存储系统。
2. HDFS的设计初衷是支持大文件存储和小并发高速写的应用场景，而日志系统的特点恰好相反，它需支持高并发低速率的写和大量小文件的存储。
3. 需要注意的是，直接写到HDFS上的小文件是不可见的，直到关闭文件，另外，HDFS不支持文件重新打开

    Demux和achieving

1. 直接支持利用MapReduce处理数据。
2. 它内置了两个mapreduce作业，分别用于获取data和将data转化为结构化的log。存储到data store（可以是数据库或者HDFS等）中

LinkedIn的Kafka

    Kafka是2010年12月份开源的项目，采用scala语言编写，使用了多种效率优化机制，整体架构比较新颖（push/pull），更适合异构集群。主要的设计元素如下：

1. afka在设计之时为就将持久化消息作为通常的使用情况进行了考虑。
2. 主要的设计约束是吞吐量而不是功能。
3. 有关哪些数据已经被使用了的状态信息保存为数据使用者（consumer）的一部分，而不是保存在服务器之上。
4. Kafka是一种显式的分布式系统。它假设，数据生产者（producer）、代理（brokers）和数据使用者（consumer）分散于多台机器之上。

  架构：

• Kafka实际上是一个消息发布订阅系统。
• producer向某个topic发布消息，而consumer订阅某个topic的消息，进而一旦有新的关于某个topic的消息，broker会传递给订阅它的所有consumer。
• 在kafka中，消息是按topic组织的，而每个topic又会分为多个partition，这样便于管理数据和进行负载均衡。
• 同时，它也使用了zookeeper进行负载均衡。

     Kafka中主要有三种角色，分别为producer，broker和consumer

    Producer

1. Producer的任务是向broker发送数据。
2. Kafka提供了两种producer接口，一种是low_level接口，使用该接口会向特定的broker的某个topic下的某个partition发送数据；另一种那个是high level接口，该接口支持同步/异步发送数据，基于zookeeper的broker自动识别和负载均衡（基于Partitioner）。
3. 其中，基于zookeeper的broker自动识别值得一说。producer可以通过zookeeper获取可用的broker列表，也可以在zookeeper中注册listener，该listener在以下情况下会被唤醒：
   • a．添加一个broker
   • b．删除一个broker
   • c．注册新的topic
   • d．broker注册已存在的topic

    Broker
          Broker采取了多种策略提高数据处理效率，包括sendfile和zero copy等技术

    Consumer

1. consumer的作用是将日志信息加载到中央存储系统上。
2. kafka提供了两种consumer接口，一种是low level的，它维护到某一个broker的连接，并且这个连接是无状态的，即，每次从broker上pull数据时，都要告诉broker数据的偏移量。另一种是high-level 接口，它隐藏了broker的细节，允许consumer从broker上push数据而不必关心网络拓扑结构。
3. 更重要的是，对于大部分日志系统而言，consumer已经获取的数据信息都由broker保存，而在kafka中，由consumer自己维护所取数据信息。

Cloudera的Flume

    Flume是cloudera于2009年7月开源的日志系统。它内置的各种组件非常齐全，用户几乎不必进行任何额外开发即可使用。设计目标如下：

1. 可靠性: 当节点出现故障时，日志能够被传送到其他节点上而不会丢失。Flume提供了三种级别的可靠性保障，从强到弱依次分别为：可扩展性 :  Flume采用了三层架构，分别问agent，collector和storage，每一层均可以水平扩展。其中，所有agent和collector由master统一管理，这使得系统容易监控和维护，且master允许有多个（使用ZooKeeper进行管理和负载均衡），这就避免了单点故障问题
   1. 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。）
   2. 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）
   3. Best effort（数据发送到接收方后，不会进行确认）
2. 可扩展性：Flume采用了三层架构，分别问agent，collector和storage，每一层均可以水平扩展。其中，所有agent和collector由master统一管理，这使得系统容易监控和维护，且master允许有多个（使用ZooKeeper进行管理和负载均衡），这就避免了单点故障问题
3. 可管理性：所有agent和colletor由master统一管理，这使得系统便于维护。用户可以在master上查看各个数据源或者数据流执行情况，且可以对各个数据源配置和动态加载。Flume提供了web 和shell script command两种形式对数据流进行管理
4. 功能可扩展性: 用户可以根据需要添加自己的agent，colletor或者storage。此外，Flume自带了很多组件，包括各种agent（file， syslog等），collector和storage（file，HDFS等）。

   架构图：

   Flume采用了分层架构，由三层组成，分别为agent，collector和storage。其中，agent和collector均由两部分组成：source和sink，source是数据来源，sink是数据去向。

  (1) agent ：agent的作用是将数据源的数据发送给collector，Flume自带了很多直接可用的数据源（source），如：

• text(“filename”)：将文件filename作为数据源，按行发送
• tail(“filename”)：探测filename新产生的数据，按行发送出去
• fsyslogTcp(5140)：监听TCP的5140端口，并且接收到的数据发送出去
• 同时提供了很多sink，如：
  • console[("format")] ：直接将将数据显示在桌面上
  • text(“txtfile”)：将数据写到文件txtfile中
  • dfs(“dfsfile”)：将数据写到HDFS上的dfsfile文件中
  • syslogTcp(“host”,port)：将数据通过TCP传递给host节点

  (2) collector：collector的作用是将多个agent的数据汇总后，加载到storage中。它的source和sink与agent类似。

  (3) storage ： storage是存储系统，可以是一个普通file，也可以是HDFS，HIVE，HBase等。

    event的相关概念： 

       flume的核心是把数据从数据源(source)收集过来，在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。如下图：

    在整个数据的传输的过程中，流动的是event，即事务保证是在event级别进行的。那么什么是event呢？—–event将传输的数据进行封装，是flume传输数据的基本单位，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。

总结

   根据这四个系统的架构设计，可以总结出系统需具备三个基本组件，分别为agent（封装数据源，将数据源中的数据发送给collector），collector（接收多个agent的数据，并进行汇总后导入后端的store中），store（中央存储系统，应该具有可扩展性和可靠性，应该支持当前非常流行的HDFS）。

四个系统结果对比分析如下：

参考资料：

• https://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-chukwa/
• http://www.open-open.com/lib/view/open1386814790486.html

开源数据采集组件比较: scribe、chukwa、kafka、flume

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原文地址：http://www.cnblogs.com/tgzhu/p/7600618.html