日志采集系统flume和kafka有啥区别及联系,它们分别在啥时候
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了日志采集系统flume和kafka有啥区别及联系,它们分别在啥时候相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
参考技术A 前面应该还有个数据生产者，比如flume. flume负责生产数据，发送至kafka。 spark streaming作为消费者，实时的从kafka中获取数据进行计算。 计算结果保存至redis，供实时推荐使用。 flume+kafka+spark+redis是实时数据收集与计算的一套经典架构... 参考技术B kafka是分布式消息队列或者叫分布式消息中间件，有时候会叫做一种MQ产品（Message Queue),同类型的有RabbitMQ，ActiveMQ等等。MQTT是一种即时消息传输协议，Message Queuing Telemetry Transport，也就是一种即时信息传输的一种格式约定，与其类似的有XMPP等，是用来做IM的。kafka是不支持MQTT协议的，如果非要把它们集成在一起，你要不自己分析，要不去Github上找找，说不定有人做过这样的项目。两个M的意思，是完全不一样的，kafka的M是指各个服务器或各个进程间传输的消息，而MQTT的M，是指类似MSN，QQ那种IM中那种大家交流的那种消息。Flume + kafka + HDFS构建日志采集系统
本文转载自：http://shift-alt-ctrl.iteye.com/blog/2339981，点击下面阅读原文即可进入。
Flume是一个非常优秀日志采集组件，类似于logstash，我们通常将Flume作为agent部署在application server上，用于收集本地的日志文件，并将日志转存到HDFS、kafka等数据平台中；关于Flume的原理和特性，我们稍后详解，本文只简述如何构建使用Flume + kafka + HDFS构建一套日志采集系统。
Flume：作为agent部署在每个application server，指定需要收集的日志文件列表，日志文件通常为application通过logback等生成。（本文基于Flume 1.7.0）
kafka：基于Flume，将“准实时”数据发送给kafka；比如“tail”某个文件的实时数据。对于实时数据分析组件或者同类型的数据消费者，可以通过kafka获取实时数据。（kafka 0.9.0）
HDFS：基于Flume，将“历史数据”保存在HDFS，“历史数据”比如“每天rotate生成的日志文件”，我们熟悉的catalina.out文件，每天都rotate生成一个新的。当然对于“准实时”数据也可以保存在HDFS中，Flume支持将“tail”的数据每隔?小时生成一个HDFS文件等。通常情况下，我们将“历史数据”保存在HDFS，而不是“实时数据”。（hadoop 2.6.5）
对于历史数据，我们基于Flume的Spooling方式将数据转存在HDFS中；对于“准实时”数据，我们基于Flume的Tail方式将数据转存在kafka中。
HDFS准备
首先，我们需要一个hadoop平台，用于保存历史数据，我们所采集的数据通常为“日志数据”，搭建hadoop平台过程此处不再赘言。
我们规划的5台hadoop，2个namenode基于HA方式部署，3个datanode；其中namenode为4Core、8G、200G配置，datanode为8Core、16G、2T配置，blockSize为128M（日志文件大小普遍为2G左右，每个小时，大概在100M左右），replication个数为2。
Kafka准备
kafka的目的就是接收“准实时”数据，受限于kafka的本身特性，我们尽量不要让kafka存储太多的数据，即消息消费端尽可能的快（尽可能短的中断时间）。我们的集群为4个kafka实例，8Core、16G、2T配置，replication个数为2，数据持久时间为7天。kafka和hadoop都依赖于zookeeper集群，zk的集群是额外搭建的。
比较考验设计的事情，是如何设计Topic；当kafka集群上topic数量过多时，比如一个“tail”的文件分配一个topic，将会对kafka的性能带来巨大挑战，同时Topic太多会导致消息消费端编码复杂度较高；另一个方面，如果Topic过少，比如一个project中所有的“tail”的文件归属一个Topic，那么次topic中的数据来自多个文件，那么数据分拣的难度就会变大。
我个人的设计理念为：一个project中，每个“tail”的文件一个topic，无论这个project部署了多少实力，同一个“tail”文件归为一个topic；比如order-center项目中有一个业务日志pay.log，此project有20台实例，我们的topic名字为order-center-pay，那么这20个实例中的order.log会被收集到此topic中，不过为了便于数据分拣，order.log中每条日志都会携带各自的“local IP”。
kafka的配置样例（server.properties）：
broker.id=1
listeners=PLAINTEXT://10.0.1.100:9092
port=9092
#host.name=10.0.1.100
num.network.threads=3
num.io.threads=8
num.io.threads=8
num.network.threads=8
num.partitions=1
socket.send.buffer.bytes=102400
socket.receive.buffer.bytes=102400
socket.request.max.bytes=104857600
log.dirs=/data/kafka
num.partitions=1
num.recovery.threads.per.data.dir=1
default.replication.factor=2
log.flush.interval.messages=10000
log.flush.interval.ms=1000
log.retention.hours=168
log.segment.bytes=1073741824
log.retention.check.interval.ms=300000
zookeeper.connect=10.0.1.10:2181,10.0.1.11:2181,10.0.2.10:2181/kafka
zookeeper.connection.timeout.ms=6000
delete.topic.enable=true
min.insync.replicas=1
zookeeper.session.timeout.ms=6000
kafka不是本文的介绍重点，所以请你参考本人的其他博文获取更多的资讯。
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