打怪升级之小白的大数据之旅(七十一)＜Hadoop生态：初识Flume＞

Posted 2021-06-28 GaryLea

打怪升级之小白的大数据之旅(七十一)

Hadoop生态：初识Flume

上次回顾

上一章，我们学习完了hive的内容，本章开始是Hadoop中经常使用的另外一个框架 Flume

初识Flume

下面这个是flume的标志

flume的中文是水槽，但我觉得将它音译为浮木更加贴切

官方对Flume的解释是这样的：

• Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume基于流式架构，灵活简单

我对Flume的理解：

• 在古代的时候，交通没有这么发达，通常比较大量的货物都是通过水路进行运送
• 对应Flume中：source就是货物的源头，channel就是运送货物的船只，Sink就是码头来接收货物的
• 因为可能会有转运货物的情况：在水面上进行货物的转运,这个情况对应的就是两个Flume之间的对接

Flume架构

了解完Flume是什么，接着我就正式介绍一下Flueme的架构

Flume由 Source Channel 和 Sink组成

• Channel: 想象上面我说的栗子，船上是装数据的，它就是Channel
• Source: 数据肯定有源头，这个数据的源头就是通过Source来获取数据
• Sink: 既然有源头势必有终点，一个Flume的终点就是Sink，通过Sink可以将Channel的数据取出来
• Agent: 每个Flume它启动时的进程就是Agent,当我们启动Agent时，就创建了一个Flume
• Event: 此时，每一组数据通过Source进入到Channel时，这个过程就是Event事件来进行

正式点的Flume架构介绍

Agent

• Agent是一个JVM进程，它以事件的形式将数据从源头送至目的。
• Agent主要有3个部分组成，Source、Channel、Sink

Source

• Source是负责接收数据到Flume Agent的组件。Source组件可以处理各种类型、各种格式的日志数据
• 常用的source有
  • Avro Source(用于两个flume之间的传输)，它是一个轻量级的RPC的调用框架
  • ExecSource 命令行监控（常用于测试环境）
  • Taildir Source 监控多个目录中的动态变化数据，常用于在生产环境中，监控本地文件
  • Kafka Source 用于监控Kafka中的数据
  • NetCat Source 用于监控网络中的数据
    

Sink

• Sink不断地轮询Channel中的事件且批量地移除它们，并将这些事件批量写入到存储或索引系统、或者被发送到另一个Flume Agent
• Sink组件目的地包括hdfs、logger、avro、thrift、ipc、file、HBase、solr以及自定义Sink

Channel

• Channel是位于Source和Sink之间的缓冲区。因此，Channel允许Source和Sink运作在不同的速率上。
• Channel是线程安全的，可以同时处理几个Source的写入操作和几个Sink的读取操作。
• Flume自带两种Channel：Memory Channel和File Channel。
  • Memory Channel是内存中的队列。Memory Channel在不需要关心数据丢失的情景下适用。如果需要关心数据丢失，那么Memory Channel就不应该使用，因为程序死亡、机器宕机或者重启都会导致数据丢失。
  • File Channel将所有事件写到磁盘。因此在程序关闭或机器宕机的情况下不会丢失数据

Event

• 传输单元，Flume数据传输的基本单元，以Event的形式将数据从源头送至目的地。
• Event由Header和Body两部分组成，Header用来存放该event的一些属性，为K-V结构，Body用来存放该条数据，形式为字节数组
  

Flume的安装

安装地址
（1）Flume官网地址：http://flume.apache.org/
（2）文档查看地址：http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html
（3）下载地址：http://archive.apache.org/dist/flume/

Flume的安装比较简单，下载好对应版本后，直接放到服务器中解压即可，我下载的是1.9.0版本的flume

# 将apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz上传到linux的/opt/software目录下
# 解压apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz到/opt/module/目录下
tar -zxf /opt/software/apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz -C /opt/module/
# 修改apache-flume-1.9.0-bin的名称为flume
mv /opt/module/apache-flume-1.9.0-bin /opt/module/flume
# 将lib文件夹下的guava-11.0.2.jar删除以兼容Hadoop 3.1.3
rm /opt/module/flume/lib/guava-11.0.2.jar

# 建议添加Flume的环境变量
# flume
sudo vim /etc/profile.d/my_env.sh 
# flume
export FLUME_HOME=/opt/module/flume
export PATH=$PATH:$FLUME_HOME/bin

Flume入门案例

我们先在flume的根目录下创建一个用于案例测试的文件夹 test_job

mkdir /opt/module/flume/test_job

官方案例：监控端口数据

需求：使用Flume监听一个端口，收集该端口数据，并打印到控制台

案例实现：

安装 netcat工具：模拟一个客户端生产数据

# 安装netcat工具
sudo yum install -y nc

检查待测试端口是否被占用

sudo netstat -nlp | grep 44444

创建Flume的Agent进程启动配置文件(因为Flume需要根据配置文件知道Source是谁，数据要传递给谁)

vim /opt/module/flume/test_job/netcat-flume.conf
# 定义Name
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1

# 指定source
a1.sources.r1.type = netcat
a1.sources.r1.bind = localhost
a1.sources.r1.port = 44444

# 指定sink
a1.sinks.k1.type = logger

# 指定Channel缓冲区类型
a1.channels.c1.type = memory

# channel最大容量
a1.channels.c1.capacity = 1000

# 每次传输事件的大小
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

# 绑定source,sink
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

• 参数说明
  

根据配置文件启动flume

第一种写法：
flume-ng agent --conf conf/ --name a1 --conf-file test_job/netcat-flume.conf -Dflume.root.logger=INFO,console
第二种写法：
flume-ng agent -c conf/ -n a1 -f test_job/netcat-flume.conf -Dflume.root.logger=INFO,console

• 启动命令参数说明

  --conf/-c：表示配置文件存储在conf/目录
  --name/-n：表示给agent起名为a1
  --conf-file/-f：flume本次启动读取的配置文件是在test_job文件夹下的flume-telnet.conf文件。
  -Dflume.root.logger=INFO,console ：-D表示flume运行时动态修改flume.root.logger参数属性值，并将控制台日志打印级别设置为INFO级别。日志级别包括:log、info、warn、error
  

启动netcat，模拟客户端，传递数据

nc localhost 44444

• 运行之后，我们在该窗口下开始模拟传输数据：分别写入hello world
  
• 左边窗口是我们的agent进程(启动的flume)，右边就是我们模拟的客户端netcat

这个案例是不是似曾相识？没错，这个案例就类似我们网络编程中的那个Socket端口监听

实时监控单个追加文件

学会了如何使用控制台在本地进行数据的读取，接下来，我们来学习如何监控一个文件的内容写入，写入流程如下：

• 我们要实现监控HDFS中的文件监控，就需要运行Hadoop，自然的，首先要配置好Java和Hadoop，并且运行Hadoop集群，
• 这个步骤我前面有专门介绍过，下面案例采用读取hadoop中hive产生的日志信息，我们直接进入案例实操

案例实现：

创建flume-file-hdfs.conf文件

vim /opt/module/flume/test_job/flume-file-hdfs.conf
# Name
# Name
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1

# source
a1.sources.r1.type = exec
a1.sources.r1.command = tail -F /opt/module/hive/logs/hive.log

# channel
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

# sink
a1.sinks.k1.type = hdfs
# 配置保存在HDFS的路径
a1.sinks.k1.hdfs.path = hdfs://hadoop112:8020/flume/%y%m%d/%H
# 上传文件的前缀
a1.sinks.k1.hdfs.filePrefix = logs-
# 是否按照时间滚动文件夹
a1.sinks.k1.hdfs.round = true
# 多少时间单位创建一个新的文件夹
a1.sinks.k1.hdfs.roundValue = 1
# 重新定义时间单位
a1.sinks.k1.hdfs.roundUnit = hour
# 是否使用本地时间戳
a1.sinks.k1.hdfs.useLocalTimeStamp = true
# 一次积攒多少个Event就flush到HDFS
a1.sinks.k1.hdfs.batchSize = 100
# 设置文件类型可以支持压缩
a1.sinks.k1.hdfs.fileType = DataStream
# 多久生成一个新的文件
a1.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 30
# 设置每个文件的滚动大小
a1.sinks.k1.hdfs.rollSize = 134217700
# 文件的滚动与Event数量无关
a1.sinks.k1.hdfs.rollCount = 0

# bind
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

运行flume

flume-ng agent -c conf/ -f test_job/flume-file-hdfs.conf -n a1 

运行hive并操作hive产生日志信息

# 模拟日志信息产生
echo hello >> hive.log 

运行结果如下：成功在HDFS保存了日志信息

实时监控目录下多个新文件

我们继续对上一个案例进行改进，当我们知道了如何监控一个文件，接下来就是如何监控一个文件夹下的多个文件，此时就需要学习一下spooling source, spooling的流程如下：

为了便于区分，我修改了一下hdfs的保存路径，案例如下：

# Name
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1

# source
a1.sources.r1.type = spooldir
a1.sources.r1.spoolDir = /opt/module/flume/upload
# 设置监控的文件后缀名
a1.sources.r3.fileSuffix = .COMPLETED
a1.sources.r3.fileHeader = true
#忽略所有以.tmp结尾的文件，不上传
a1.sources.r3.ignorePattern = ([^ ]*\\.tmp)

# channel
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

# sink
a1.sinks.k1.type = hdfs
# 配置保存在HDFS的路径
a1.sinks.k1.hdfs.path = hdfs://hadoop112:8020/flume/upload/%Y%m%d/%H
# 上传文件的前缀
a1.sinks.k1.hdfs.filePrefix = logs-
# 是否按照时间滚动文件夹
a1.sinks.k1.hdfs.round = true
# 多少时间单位创建一个新的文件夹
a1.sinks.k1.hdfs.roundValue = 1
# 重新定义时间单位
a1.sinks.k1.hdfs.roundUnit = hour
# 是否使用本地时间戳
a1.sinks.k1.hdfs.useLocalTimeStamp = true
# 一次积攒多少个Event就flush到HDFS
a1.sinks.k1.hdfs.batchSize = 100
# 设置文件类型可以支持压缩
a1.sinks.k1.hdfs.fileType = DataStream
# 多久生成一个新的文件
a1.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 30
# 设置每个文件的滚动大小
a1.sinks.k1.hdfs.rollSize = 134217700
# 文件的滚动与Event数量无关
a1.sinks.k1.hdfs.rollCount = 0

# bind
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

运行flume

flume-ng agent -c conf/ -f test_job/flume-dir-hdfs.conf  -n a1 

模拟文件夹中多个文件及其数据的产生

# 模拟文件夹
mkdir /opt/module/flume/upload
# 模拟生成多个文件
vim 1.txt
vim 2.txt
vim 3.txt
# 模拟日志信息产生
echo hello >> 1.txt
echo world >> 2.txt
echo flume >> 3.txt

运行结果如下：成功在HDFS保存了日志信息

实时监控目录下的多个追加文件

回顾一下前面的案例：

• Exec source适用于监控一个实时追加的文件，不能实现断点续传
• Spooldir Source适合用于同步新文件，但不适合对实时追加日志的文件进行监听并同步

有了前面的铺垫，接下来就是我们日常工作中经常使用的重点内容了

• Taildir Source适合用于监听多个实时追加的文件，并且能够实现断点续传 Taildir 流程如下:
  

tail dir 和前面我们的spooling类似，只是source不同而已，因为tail dir 会对操作行为做一个标记，为了便于查看，我们将该标记路径改为tail_dir.json文件，配置如下：

# Name
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1

# source
a1.sources.r1.type = TAILDIR
a1.sources.r1.channels = c1
# TailDir的标记文件保存路径
a3.sources.r3.positionFile = /opt/module/flume/tail_dir.json
a1.sources.r1.filegroups = f1 f2
a1.sources.r1.filegroups.f1 = /opt/module/flume/files/.*file.*
a3.sources.r3.filegroups.f2 = /opt/module/flume/files2/.*log.*


# channel
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

# sink
a1.sinks.k1.type = hdfs
# 配置保存在HDFS的路径
a1.sinks.k1.hdfs.path = hdfs://hadoop112:8020/flume/upload/%Y%m%d/%H
# 上传文件的前缀
a1.sinks.k1.hdfs.filePrefix = logs-
# 是否按照时间滚动文件夹
a1.sinks.k1.hdfs.round = true
# 多少时间单位创建一个新的文件夹
a1.sinks.k1.hdfs.roundValue = 1
# 重新定义时间单位
a1.sinks.k1.hdfs.roundUnit = hour
# 是否使用本地时间戳
a1.sinks.k1.hdfs.useLocalTimeStamp = true
# 一次积攒多少个Event就flush到HDFS
a1.sinks.k1.hdfs.batchSize = 100
# 设置文件类型可以支持压缩
a1.sinks.k1.hdfs.fileType = DataStream
# 多久生成一个新的文件
a1.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 30
# 设置每个文件的滚动大小
a1.sinks.k1.hdfs.rollSize = 134217700
# 文件的滚动与Event数量无关
a1.sinks.k1.hdfs.rollCount = 0

# bind
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

创建测试文件夹

mkdir /opt/module/flume/files
mkdir /opt/module/flume/files2

运行flume

模拟测试数据

echo hello >> files/1.file
echo world >> files2/1.file
echo java >> files/1.file
echo hadoop >> files2/2.file
echo hive >> files2/2.file
echo flume >> files/3.file
echo hadoop222 >> files2/1.file

运行结果如下：

总结

今天为大家带来了flume框架，一句话总结:

• flume 是专门用于海量日志数据传输而诞生的框架

本章的重点内容就是掌握TailDir的用法，下一章，我为大家带来Flume框架的原理知识