简单了解Flume的概念与用法

Posted 2021-04-30 河北凝讯科技订阅号

flume的概念

1.     flume 作为 cloudera 开发的实时日志收集系统，受到了业界的认可与广泛应用。Flume 初始的发行版本目前被统称为 Flume OG（original generation），属于 cloudera。但随着 FLume 功能的扩展，Flume OG 代码工程臃肿、核心组件设计不合理、核心配置不标准等缺点暴露出来，尤其是在 Flume OG 的最后一个发行版本 0.94.0 中，日志传输不稳定的现象尤为严重，为了解决这些问题，2011 年 10 月 22 号，cloudera 完成了 Flume-728，对 Flume 进行了里程碑式的改动：重构核心组件、核心配置以及代码架构，重构后的版本统称为 Flume NG（next generation）；改动的另一原因是将 Flume 纳入 apache 旗下，cloudera Flume 改名为 Apache Flume。

2. flume的特点：

flume是一个分布式、可靠、和高可用的海量日志采集、聚合和传输的系统。支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据;同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如文本、HDFS、Hbase等)的能力 。

　　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。你可以把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。

3. flume的可靠性

    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）。

4. flume的可恢复性

还是靠Channel。推荐使用FileChannel，事件持久化在本地文件系统里(性能较差)。

5. 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。

event的概念

    介绍一下flume中event的相关概念：flume的核心是把数据从数据源(source)收集过来，在将收集到的数据送到指定的目的地(sink)。为了保证输送的过程一定成功，在送到目的地(sink)之前，会先缓存数据(channel),待数据真正到达目的地(sink)后，flume在删除自己缓存的数据。

    在整个数据的传输的过程中，流动的是event，即事务保证是在event级别进行的。那么什么是event呢？—–event将传输的数据进行封装，是flume传输数据的基本单位，如果是文本文件，通常是一行记录，event也是事务的基本单位。event从source，流向channel，再到sink，本身为一个字节数组，并可携带headers(头信息)信息。event代表着一个数据的最小完整单元，从外部数据源来，向外部的目的地去。

为了方便大家理解，给出一张event的数据流向图：

 

flume架构

 

    flume之所以这么神奇，是源于它自身的一个设计，这个设计就是agent，agent本身是一个Java进程，运行在日志收集节点—所谓日志收集节点就是服务器节点。

agent里面包含3个核心的组件：source—->channel—–>sink,类似生产者、仓库、消费者的架构。

    source：source组件是专门用来收集数据的，可以处理各种类型、各种格式的日志数据,包括avro、thrift、exec、jms、spooling directory、netcat、sequence generator、syslog、http、legacy、自定义。

    channel：source组件把数据收集来以后，临时存放在channel中，即channel组件在agent中是专门用来存放临时数据的——对采集到的数据进行简单的缓存，可以存放在memory、jdbc、file等等。

    sink：sink组件是用于把数据发送到目的地的组件，目的地包括hdfs、logger、avro、thrift、ipc、file、null、Hbase、solr、kafaka、自定义。

flume source

Source类型:

Avro Source: 支持Avro协议（实际上是Avro RPC），内置支持

Thrift Source: 支持Thrift协议，内置支持

Exec Source: 基于Unix的command在标准输出上生产数据

JMS Source: 从JMS系统（消息、主题）中读取数据

Spooling Directory Source: 监控指定目录内数据变更

Twitter 1% firehose Source: 通过API持续下载Twitter数据，试验性质

Netcat Source: 监控某个端口，将流经端口的每一个文本行数据作为Event输入

Sequence Generator Source: 序列生成器数据源，生产序列数据

Syslog Sources: 读取syslog数据，产生Event，支持UDP和TCP两种协议

HTTP Source: 基于HTTP POST或GET方式的数据源，支持JSON、BLOB表示形式

Legacy Sources: 兼容老的Flume OG中Source（0.9.x版本）

flume channel

Channel类型：

Memory Channel：Event数据存储在内存中

JDBC Channel：Event数据存储在持久化存储中，当前Flume Channel内置支持Derby

File Channel：Event数据存储在磁盘文件中

Spillable Memory Channel：Event数据存储在内存中和磁盘上，当内存队列满了，会持

                           久化到磁盘文件

Pseudo Transaction Channel：测试用途

Custom Channel：自定义Channel实现

flume sink

Sink类型  说明

HDFS Sink：数据写入HDFS

Logger Sink：数据写入日志文件

Avro Sink：数据被转换成Avro Event，然后发送到配置的RPC端口上

Thrift Sink：数据被转换成Thrift Event，然后发送到配置的RPC端口上

IRC Sink：数据在IRC上进行回放

File Roll Sink：存储数据到本地文件系统

Null Sink：丢弃到所有数据

HBase Sink：数据写入HBase数据库

Morphline Solr Sink：数据发送到Solr搜索服务器（集群）

ElasticSearch Sink：数据发送到Elastic Search搜索服务器（集群）

Kite Dataset Sink：写数据到Kite Dataset，试验性质的

Custom Sink：自定义Sink实现

flume运行机制

    flume的核心就是一个agent，这个agent对外有两个进行交互的地方，一个是接受数据的输入——source，一个是数据的输出sink，sink负责将数据发送到外部指定的目的地。source接收到数据之后，将数据发送给channel，chanel作为一个数据缓冲区会临时存放这些数据，随后sink会将channel中的数据发送到指定的地方—-例如HDFS等，注意：只有在sink将channel中的数据成功发送出去之后，channel才会将临时数据进行删除，这种机制保证了数据传输的可靠性与安全性。

flume的广义用法

flume之所以这么神奇—-其原因也在于flume可以支持多级flume的agent，即flume可以前后相继，例如sink可以将数据写到下一个agent的source中，这样的话就可以连成串了，可以整体处理了。flume还支持扇入(fan-in)、扇出(fan-out)。所谓扇入就是source可以接受多个输入，所谓扇出就是sink可以将数据输出多个目的地destination中。