Appache Flume 中文介绍(转)

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Appache Flume 中文介绍(转)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

Flume 是什么

       Apache Flume是一个高可靠、高可用的分布式的海量日志收集、聚合、传输系统。它可以从不同的日志源采集数据并集中存储。

Flume也算是Hadoop生态系统的一部分,源于Cloudera,目前是Apache基金会的顶级项目之一。Flume有两条产品线,0.9.x版本和1.x版本。

官网:http://flume.appache.org/

  • 收集、聚合事件流数据的分布式框架
  • 通常用于log数据
  • 采用ad-hoc方案,明显优点如下:
    • 可靠的、可伸缩、可管理、可定制、高性能
    • 声明式配置,可以动态更新配置
    • 提供上下文路由功能
    • 支持负载均衡和故障转移
    • 功能丰富
    • 完全的可扩展

核心概念

  • Event
  • Client
  • Agent
    • Sources、Channels、Sinks
    • 其他组件:Interceptors、Channel Selectors、Sink Processor

核心概念:Event

Event是Flume数据传输的基本单元。flume以事件的形式将数据从源头传送到最终的目的。Event由可选的hearders和载有数据的一个byte array构成。

  • 载有的数据对flume是不透明的
  • Headers是容纳了key-value字符串对的无序集合,key在集合内是唯一的。
  • Headers可以在上下文路由中使用扩展
1   public interface Event {  
2         public Map<String, String> getHeaders();  
3         public void setHeaders(Map<String, String> headers);  
4         public byte[] getBody();  
5         public void setBody(byte[] body);  
6     }  

 

1     public interface Event {  
2         public Map<String, String> getHeaders();  
3         public void setHeaders(Map<String, String> headers);  
4         public byte[] getBody();  
5         public void setBody(byte[] body);  
6     }  

核心概念:Client

Clinet是一个将原始log包装成events并且发送它们到一个或多个agent的实体。

  • 例如目的是从数据源系统中解耦Flume
    • Flume log4j Appender
    • 可以使用Client SDK (org.apache.flume.api)定制特定的Client
  • 在flume的拓扑结构中不是必须的

核心概念:Agent

一个Agent包含Sources, Channels, Sinks和其他组件,它利用这些组件将events从一个节点传输到另一个节点或最终目的。

  • agent是flume流的基础部分。
  • flume为这些组件提供了配置、生命周期管理、监控支持。

核心概念:Source

Source负责接收events或通过特殊机制产生events,并将events批量的放到一个或多个Channels。有event驱动和轮询2种类型的Source

  • 不同类型的Source:Source必须至少和一个channel关联
    • 和众所周知的系统集成的Sources: Syslog, Netcat
    • 自动生成事件的Sources: Exec, SEQ
    • 用于Agent和Agent之间通信的IPC Sources: Avro

核心概念:Channel

Channel位于Source和Sink之间,用于缓存进来的events,当Sink成功的将events发送到下一跳的channel或最终目的,events从Channel移除。

  • 不同的Channels提供的持久化水平也是不一样的:Channels支持事务
    • Memory Channel: volatile
    • File Channel: 基于WAL(预写式日志Write-Ahead Logging)实现
    • JDBC Channel: 基于嵌入Database实现
  • 提供较弱的顺序保证
  • 可以和任何数量的Source和Sink工作

核心概念:Sink

Sink负责将events传输到下一跳或最终目的,成功完成后将events从channel移除。

  • 不同类型的Sinks:必须作用与一个确切的channel
    • 存储events到最终目的的终端Sink. 比如: HDFS, HBase
    • 自动消耗的Sinks. 比如: Null Sink
    • 用于Agent间通信的IPC sink: Avro

Flow可靠性

                      技术分享

               技术分享

  • 可靠性基于:
    • Agent间事务的交换
    • Flow中,Channel的持久特性
  • 可用性:
    • 内建的Load balancing支持
    • 内建的Failover支持
技术分享

技术分享

核心概念:Interceptor

用于Source的一组Interceptor,按照预设的顺序在必要地方装饰和过滤events。

  • 内建的Interceptors允许增加event的headers比如:时间戳、主机名、静态标记等等
  • 定制的interceptors可以通过内省event payload(读取原始日志),在必要的地方创建一个特定的headers。

核心概念:Channel Selector

Channel Selector允许Source基于预设的标准,从所有Channel中,选择一个或多个Channel

  • 内建的Channel Selectors:
    • 复制Replicating: event被复制到相关的channel
    • 复用Multiplexing: 基于hearder,event被路由到特定的channel
核心概念:Sink Processor
多个Sink可以构成一个Sink Group。一个Sink Processor负责从一个指定的Sink Group中激活一个Sink。Sink Processor可以通过组中所有Sink实现负载均衡;也可以在一个Sink失败时转移到另一个。
  • Flume通过Sink Processor实现负载均衡(Load Balancing)和故障转移(failover)
  • 内建的Sink Processors:所有的Sink都是采取轮询(polling)的方式从Channel上获取events。这个动作是通过Sink Runner激活的
    • Load Balancing Sink Processor – 使用RANDOM, ROUND_ROBIN或定制的选择算法
    • Failover Sink Processor 
    • Default Sink Processor(单Sink)
  • Sink Processor充当Sink的一个代理

    技术分享
总结
技术分享

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转自:http://blog.csdn.net/szwangdf/article/details/33275351

















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