21生产预警平台项目之记录一个flume-ng的tail -f参数所诱发的血案

Posted 2021-04-30 若泽大数据

一.现象：

flume收集-->flume聚合-->kafka-->spark streaming+spark sql-->influxdb-->grafana
1.所有进程都是 后台运行的;
2.运行进程，当时整套流程都是ok的;
3.但是，过一段时间，发现grafana的图表没有数据展示了!!!

二.排查:
1.检查 spark streaming+spark sql的计算的log,发现一直打印“No cdh role logs in this time interval” ;
那么可以推断没有日志过来

2.检查kafka集群是否正常？
通过kafka manager的web查看topic，可以看到集群正常，但是

Bytes in /sec 这一行都是0，表明flume聚合节点 没有数据输出到kafka集群。

 

3.难道我的flume收集节点的进程有异常？？？

a.检查flume进程还在 和 后台运行的 nohup.out日志 没有发现异常；

b.难道监控的那个日志，不存在吗？ 然后 ll 命令查看一下，发现存在的哇。

c.检查我的flume参数文件配置,初步检查没有发现异常,手工执行 这个命令"tail -f /var/log/hadoop-hdfs/hadoop-cmf-hdfs1-NAMENODE-hadoop-01.log.out"  是能够实时输出显示的

[hdfs@hadoop-01 conf]$ cat nn1_exec_memory_avro.properties
# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1
# Describe/configure the custom exec source
a1.sources.r1.type = com.onlinelog.analysis.AdvancedExecSource
a1.sources.r1.command = tail -f /var/log/hadoop-hdfs/hadoop-cmf-hdfs1-NAMENODE-hadoop-01.log.out
a1.sources.r1.batchSize = 200
a1.sources.r1.hostname = hadoop-01
a1.sources.r1.servicename = namenode
# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = avro
a1.sinks.k1.hostname = 172.16.101.54
a1.sinks.k1.port = 4545
a1.sinks.k1.batch-size = 200
# Use a channel which buffers events in memory
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.keep-alive = 60
a1.channels.c1.capacity = 1000000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 600
# Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

4.google+baidu............
5.实在没办法，打开官网

 https://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html#exec-source

发现这么一句话：

. Parameter -F is better in this case than -f as it will also follow file rotation.

然后我发现用的是tail -F（是大写），而我们运维，dba人员习惯用tail -f ,于是我去查看命令帮助发现这两者的差别。

$ tail --help
-f, --follow[={name|descriptor}]

            output appended data as the file grows;

             -f, --follow, and --follow=descriptor are
            equivalent
-F         same as --follow=name --retry

而我们的log日志，是每达到200M，是要重新重命名的，比如加上序号1.，然后重新创建这个日志。
所以在tail 一个log文件的时候, 文件滚动之后这个tail -f命令,就失效了. 
-F 是--follow=name --retry的缩写, --follow=name是按照文件名跟踪文件, 可以定期去重新打开文件检查文件是否被其它程序删除并重新建立. --retry这个参数, 保证文件重新建立后,可以继续被跟踪.

三.解决方法:
于是，我果断将所有的 -f改为-F, 
重启flume进程(当然好像可以不用重启的，因为flume会每隔一段时间会读取配置文件来动态生效，不过我还是选择手动重启，立即生效)，
监控一周，运行正常。

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