Flume原理分析与使用案例

标签：.so   star   let   可靠性   删除   处理   观察   ble   pac   

1、flume的特点：

　　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，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如文本、HDFS、Hbase等)的能力 。

flume的数据流由事件(Event)贯穿始终。Event是Flume的基本数据单位，它携带日志数据(字节数组形式)并且携带有头信息，这些Event由Agent外部的Source生成，当Source捕获事件后会进行特定的格式化，然后Source会把事件推入(单个或多个)Channel中。你可以把Channel看作是一个缓冲区，它将保存事件直到Sink处理完该事件。Sink负责持久化日志或者把事件推向另一个Source。

 　　flume的可靠性 ：

　　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：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）。

　　flume的可恢复性：

　　还是靠Channel。推荐使用FileChannel，事件Event持久化在本地文件系统里(性能较差)。 

　　flume的一些核心概念：

　　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。

　　Client生产数据，运行在一个独立的线程。

　　Source从Client收集数据，传递给Channel。

　　Sink从Channel收集数据，运行在一个独立线程。

　　Channel连接 sources 和 sinks ，这个有点像一个队列。

　　Events可以是日志记录、 avro 对象等。

　　Flume以agent为最小的独立运行单位。一个agent就是一个JVM。单agent由Source、Sink和Channel三大组件构成，如下图：

　　值得注意的是，Flume提供了大量内置的Source、Channel和Sink类型。不同类型的Source、Channel和Sink可以自由组合。组合方式基于用户设置的配置文件，非常灵活。比如：Channel可以把事件暂存在内存里，也可以持久化到本地硬盘上。Sink可以把日志写入HDFS, HBase，甚至是另外一个Source等等。Flume支持用户建立多级流，也就是说，多个agent可以协同工作，并且支持Fan-in、Fan-out、Contextual Routing、Backup Routes，这也正是NB之处。如下图所示:

 2、flume的案例

　　Spool 监测配置的目录下新增的文件，并将文件中的数据读取出来。需要注意两点：

　　1) 拷贝到spool目录下的文件不可以再打开编辑。
　　2) spool目录下不可包含相应的子目录。

############################################

(a)log4j配置：

   我使用log4j的DailyRollingFileAppender去每分钟生成一个日志到配置的目录下，代码如下：

#输出信息到文件
log4j.appender.file = org.apache.log4j.DailyRollingFileAppender
#这个是生成日志文件的目录及文件名
log4j.appender.file.File = /Users/jsj/eclipse-workspace/log4j/src/main/java/testlog.log
log4j.appender.file.Append = true
#每分钟产生一个日志文件
#当前的文件名是testlog.log,前面分钟产生的文件是这种命名形式testlog.log.2018-08-20-18-16。
log4j.appender.file.DatePattern = ‘.‘yyyy-MM-dd-HH-mm
log4j.appender.file.layout = org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.file.layout.ConversionPattern = [%-5p]   %-d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss}    %m%n

(b)模拟产生日志：

日志的内容(不含log4j中的配置)为：0a58f82b-ff6f-4feb-abe2-7c6ac9a0c24d####ERH####qhp####6677062格式为：用户ID--县号--镇号--收入

public class Main {

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        Thread thread = new Thread(new GenerateRecord());
        thread.start();
    }
}

class GenerateRecord extends Thread {

    private final Logger log = Logger.getLogger(GenerateRecord.class);

    public void run() {
        while (true) {
            // 随机产生一个用户uuid
            UUID userId = UUID.randomUUID();
            System.out.println(userId.toString().length());
            // 产生一个随机的用户总资产
            int num = (int) (Math.random() * 10000000) + 100000;
            // 产生一个随意的县名
            StringBuilder sb = new StringBuilder();
            for (int i = 0; i < 3; i++) {
                char a = (char) (Math.random() * (90 - 65) + 65);
                sb.append(a);
            }
            String county = sb.toString();
            // 产生一个随机的镇名
            StringBuilder sb1 = new StringBuilder();
            for (int i = 0; i < 3; i++) {
                char a = (char) (Math.random() * (122 - 97) + 97);
                sb1.append(a);
            }
            String town = sb1.toString();
            // 生成日志
            log.info(userId + "####" + county + "####" + town + "####" + num);
            // 停1秒钟
            try {
                Thread.sleep(1000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
}

在几分钟后停掉程序，在终端输入cd /Users/jsj/eclipse-workspace/log4j/src/main/java/查看生成的文件 ls -1 ，如下:

 

(c)创建agent配置文件：

在flume安装目录的conf/flume.conf下加入如下代码：

----------------------------------------------------------------

# my application flume configuration
#agent2是我们给agent起的名字
agent2.sources=source2
agent2.sinks=sink2
agent2.channels=channel2

#Spooling Directory
#set source2
#设置type为spooldir，这个值是flume给定的alias
agent2.sources.source2.type=spooldir
#设置监控目录，注意和前面log4j的目录不同
agent2.sources.source2.spoolDir=/Users/jsj/eclipse-workspace/logs

agent2.sources.source2.channels=channel2
agent2.sources.source2.fileHeader = false

#set sink2
agent2.sinks.sink2.type=hdfs
agent2.sinks.sink2.hdfs.path=hdfs://localhost:9000/flume
agent2.sinks.sink2.hdfs.fileType=DataStream
agent2.sinks.sink2.hdfs.writeFormat=TEXT
agent2.sinks.sink2.hdfs.rollInterval=60
agent2.sinks.sink2.channel=channel2
#设置存储到HDFS后文件的前缀
agent2.sinks.sink2.hdfs.filePrefix=%Y-%m-%d

#set channel2
#设置内存通道
agent2.channels.channel2.type=memory
agent2.channels.channel2.capacity=10000
agent2.channels.channel2.transactionCapacity=1000
agent2.channels.channel2.keep-alive=30

 ----------------------------------------------------------------

启动服务：

观察日志：

此时flume的终端会嗖嗖嗖的刷日志，我截下来几条，主要是打开文件，对正在处理的文件改名为.tmp后缀，上传到HDFS后把HDFS上文件的.tmp删掉，本地的监控目录下文件加.COMPLETED后缀。

观察HDFS：

这时候我们去HDFS上检查一下：新开个终端输入hadoop fs -ls /flume，发现生成了比我们文件数多的多的文件，原来只有11个,现在有62个文件。

Flume原理分析与使用案例

标签：.so   star   let   可靠性   删除   处理   观察   ble   pac   

原文地址：https://www.cnblogs.com/gxyandwmm/p/10855811.html