Flume---大数据协作框架
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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Flume---大数据协作框架相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
flume是什么
Apache Flume是一个分布式的、可靠的、易用的系统，可以有效地将来自很多不同源系统的大量日志数据收集、汇总或者转移到一个数据中心存储。
Apache Flume的作用不仅限于日志汇总，因为数据源是可以自定义的，Flume也可以被用于传输大量的事件数据，包括但不限于网络流量数据、社交媒体产生的数据、电子邮件和几乎所有可能的数据源。
安装flume
tar -zxvf flume-ng-1.5.0-cdh5.3.6.tar.gz -C /opt/cdh-5.3.6
vi flume-env.sh
export JAVA_HOME=/opt/modules/jdk1.7.0_67
架构图
<img alt="!image" />
flume特点
flume的数据流由事件(Event)贯穿始终。事件是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。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的使用
设置代理
Flume代理配置存储在本地配置文件中。这是一个遵循Java属性文件格式的文本文件。一个或多个代理的配置可以在同一个配置文件中指定。配置文件包括代理中每个源，宿和通道的属性以及它们如何连接在一起以形成数据流。小例子
＃example.conf：单节点Flume配置
＃将该代理商的组件命名为
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1
＃描述/配置源
a1.sources.r1.type = netcat
a1.sources.r1.bind = hadoop.jianxin.com
a1.sources.r1.port = 44444
＃描述sink
a1.sinks.k1.type = logger
＃使用缓冲内存中事件的通道
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100
＃将信源和信宿绑定到信道
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1
启动方式
bin / flume-ng agent --conf conf --conf -file example.conf --name a1 -Dflume.root.logger = INFO，console
常用的source
NetCat source:用来监听一个指定端口，并将接收到的数据的每一行转换为一个事件。
avro source:avro可以监听和收集指定端口的日志，使用avro的source需要说明被监听的主机ip和端口号
＃将该代理商的组件命名为
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1
＃描述/配置源
a1.sources.r1.type = avro
a1.sources.r1.bind = hadoop.jianxin.com
a1.sources.r1.port = 3306
＃描述sink
a1.sinks.k1.type = logger
＃使用缓冲内存中事件的通道
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 100
a1.channels.c1.transactionCapacity = 10
＃将信源和信宿绑定到信道
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1
exec source:可以通过指定的操作对日志进行读取，使用exec时需要指定shell命令，对日志进行读取
Spooling-directory source:可以读取文件夹里的日志，使用时指定一个文件夹，可以读取该文件夹中的所有文件，当出现新文件时会读取该文件并获取数据.需要注意的是该文件夹中的文件在读取过程中不能修改，同时文件名也不能修改。
spoolDirectory是监控目录，不能为空，没有默认值。这个source不具有监控子目录的功能，也就是不能递归监控。如果需要，这需要自己去实现，http://blog.csdn.net/yangbutao/article/details/8835563 这里有递归检测的实现；
completedSuffix是文件读取完毕后给完成文件添加的标记后缀，默认是".COMPLETED"；
deletePolicy这是是否删除读取完毕的文件，默认是"never"，就是不删除，目前只支持"never"和“IMMEDIATE”；
fileHeader是否在event的Header中添加文件名，boolean类型, 默认false
fileHeaderKey这是event的Header中的key,value是文件名
batchSize这个是一次处理的记录数，默认是100；
inputCharset编码方式，默认是"UTF-8"；
ignorePattern忽略符合条件的文件名
trackerDirPath被处理文件元数据的存储目录，默认".flumespool"
deserializerType将文件中的数据序列化成event的方式，默认是“LINE”---org.apache.flume.serialization.LineDeserializer
deserializerContext这个主要用在Deserializer中设置编码方式outputCharset和文件每行最大长度maxLineLength。
常见的channel
memory channel:内存
a1.channels = c1
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 10000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 10000
a1.channels.c1.byteCapacityBufferPercentage = 20
a1.channels.c1.byteCapacity = 800000
Kafka Channel
a1.channels.channel1.type = org.apache.flume.channel.kafka.KafkaChannel
a1.channels.channel1.kafka.bootstrap.servers = kafka-1:9092,kafka-2:9092,kafka-3:9092
a1.channels.channel1.kafka.topic = channel1
a1.channels.channel1.kafka.consumer.group.id = flume-consumer
File Channel
常见的sink
logger sink:将收集到的日志写到flume的log
avro sink:可以将接受到的日志发送到指定端口，供级联agent的下一跳收集和接受日志，使用时需要指定目的ip和端口
a1.sinks=k1
a1.sinks.k2.type = avro
a1.sinks.k2.channel = c2
a1.sinks.k2.hostname = hadoop03 (指定的主机名或ip)
a1.sinks.k2.port = 16666 (指定的端口号)
hdfs sink:将收集到的日志写入到新创建的文件中保存起来，存储路径为分布式的文件系统hdfs的路径，同时hdfs创建新文件的周期可以是时间，也可以是文件的大小，还可以是采集日志的条数
path:写入hdfs的路径，需要包含文件系统标识，比如：hdfs://namenode/flume/webdata/
可以使用flume提供的日期及%{host}表达式。
filePrefix： 默认值：FlumeData 写入hdfs的文件名前缀，可以使用flume提供的日期及%{host}表达式。
fileSuffix：写入hdfs的文件名后缀，比如：.lzo .log等。
inUsePrefix：临时文件的文件名前缀，hdfs sink会先往目标目录中写临时文件，再根据相关规则重命名成最终目标文件；
inUseSuffi: 默认值：.tmp 临时文件的文件名后缀。
rollInterval: 默认值：30 hdfs sink间隔多长将临时文件滚动成最终目标文件，单位：秒；
如果设置成0，则表示不根据时间来滚动文件；
注：滚动（roll）指的是，hdfs sink将临时文件重命名成最终目标文件，并新打开一个临时文件来写入数据；
rollSize 默认值：1024 当临时文件达到该大小（单位：bytes）时，滚动成目标文件；
如果设置成0，则表示不根据临时文件大小来滚动文件；
rollCount 默认值：10 当events数据达到该数量时候，将临时文件滚动成目标文件；
如果设置成0，则表示不根据events数据来滚动文件；
idleTimeout 默认值：0
当目前被打开的临时文件在该参数指定的时间（秒）内，没有任何数据写入，则将该临时文件关闭并重命名成目标文件；
batchSize 默认值：100 每个批次刷新到HDFS上的events数量；
codeC 文件压缩格式，包括：gzip, bzip2, lzo, lzop, snappy
fileType 默认值：SequenceFile
文件格式，包括：SequenceFile, DataStream,CompressedStream 当使用DataStream时候，文件不会被压缩，不需要设置hdfs.codeC;当使用CompressedStream时候，必须设置一个正确的hdfs.codeC值；
maxOpenFiles 默认值：5000 最大允许打开的HDFS文件数，当打开的文件数达到该值，最早打开的文件将会被关闭；
minBlockReplicas 默认值：HDFS副本数 写入HDFS文件块的最小副本数。该参数会影响文件的滚动配置，一般将该参数配置成1，才可以按照配置正确滚动文件。
writeFormat 写sequence文件的格式。包含：Text, Writable（默认）
callTimeout 默认值：10000 执行HDFS操作的超时时间（单位：毫秒）；
threadsPoolSize 默认值：10 hdfs sink启动的操作HDFS的线程数。
rollTimerPoolSize 默认值：1 hdfs sink启动的根据时间滚动文件的线程数。
kerberosPrincipal： HDFS安全认证kerberos配置；
kerberosKeytab
HDFS安全认证kerberos配置；
proxyUser 代理用户
round 默认值：false 是否启用时间上的”舍弃”，这里的”舍弃”，类似于”四舍五入”，后面再介绍。如果启用，则会影响除了%t的其他所有时间表达式；
roundValue 默认值：1 时间上进行“舍弃”的值；
roundUnit 默认值：seconds 时间上进行”舍弃”的单位，包含：second,minute,hour
a1.sinks.k1.hdfs.path = /flume/events/%y-%m-%d/%H%M/%S
a1.sinks.k1.hdfs.round = true
a1.sinks.k1.hdfs.roundValue = 10
a1.sinks.k1.hdfs.roundUnit = minute
当时间为2015-10-16 17:38:59时候，hdfs.path依然会被解析为：
/flume/events/20151016/17:30/00
因为设置的是舍弃10分钟内的时间，因此，该目录每10分钟新生成一个。
timeZone
默认值：Local Time 时区。
useLocalTimeStamp 默认值：flase 是否使用当地时间。
closeTries：默认值：0
hdfs sink关闭文件的尝试次数；
如果设置为1，当一次关闭文件失败后，hdfs sink将不会再次尝试关闭文件，这个未关闭的文件将会一直留在那，并且是打开状态。
设置为0，当一次关闭失败后，hdfs sink会继续尝试下一次关闭，直到成功。
retryInterval
默认值：180（秒）
hdfs sink尝试关闭文件的时间间隔，如果设置为0，表示不尝试，相当于于将hdfs.closeTries设置成1.
Serializer 默认值：TEXT
序列化类型。其他还有：avro_event或者是实现了EventSerializer.Builder的类名。
Hbase sink:hbase是一种数据库，可以储存日志，使用时需要指定存储日志的表名和列族名，然后agent就可以将收集到的日志逐条插入到数据库中。
tableName：要写入的HBase数据表名，不能为空；
columnFamily：数据表对应的列簇名，这个sink目前只支持一个列簇，不能为空；
batchSize：每次事务可以处理的最大Event数量，默认是100；
eventSerializerType：用来将event写入HBase，即将event转化为put。默认是org.apache.flume.sink.hbase.SimpleHbaseEventSerializer，还有一个是RegexHbaseEventSerializer，即适合HBaseSink的Serializer只有这俩，否则自己定制；
serializerContext：是eventSerializerType的配置信息，就是配置文件中包含“serializer.”的项；
例子：
agent1.sinks = k1
agent1.sinks.k1.type = hbase
agent1.sinks.k1.table = flume
agent1.sinks.k1.columnFamily=fl_conf
agent1.sinks.k1.serializer=org.apache.flume.sink.hbase.RegexHbaseEventSerializer
综合小案例
＃将该代理商的组件命名为
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1
＃描述/配置源
a1.sources.r1.type = avro
a1.sources.r1.bind = hadoop.jianxin.com
a1.sources.r1.port = 3306
＃描述sink
a1.sinks.k1.type = logger
＃使用缓冲内存中事件的通道
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 100
a1.channels.c1.transactionCapacity = 10
＃将信源和信宿绑定到信道
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1
a2.sources=r2
a2.sinks=k2
a2.channels=c2
#描述/配置源
a2.sources.r2.type=exec
a2.sources.r2.command=tail -f /opt/cdh-5.3.6/hive-0.13.1-cdh5.3.6/logs/hive.log
a2.sources.r2.shell=/bin/bash -c
＃使用缓冲内存中事件的通道
a2.channels.c2.type=memory
a1.channels.c2.capacity = 100
a1.channels.c2.transactionCapacity = 10
＃描述sink
a2.sinks.k2.type=hdfs
a2.sinks.k2.hdfs.path=hdfs://hadoop.jianxin.com:9000/user/jianxin/flume/hive/date/%Y%m%d
a2.sinks.k2.hdfs.fileType=DataStream
a2.sinks.k2.hdfs.writeFormat=Text
#Format for sequence file records. One of Text or Writable.
#Set to Text before creating data files with Flume,
#otherwise those files cannot be read by either Apache Impala (incubating) or Apache Hive.
a2.sinks.k2.hdfs.batchSize=10
#number of events written to file before it is flushed to HDFS
a2.sinks.k2.hdfs.useLocalTimeStamp=true
＃将信源和信宿绑定到信道
a2.sources.r2.channels=c2
a2.sinks.k2.channel=c2
运行小案例
#启动的会是a2source
bin/flume-ng agent --conf conf --conf-file conf/conf.file --name a2 -Dflume.root.logger=INFO,console
nohup bin/flume-ng agent --conf conf --conf-file conf/conf.file --name a2 -Dflume.root.logger=INFO,console > /data/flume-1.5.0-cdh5.3.6/flume.log 2>&1 &
参考 https://blog.csdn.net/wei_hhh/article/details/77838999 flume 官网 http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html
以上是关于Flume---大数据协作框架的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章