Flume(NG)架构设计要点及配置实践
Posted 架构师
tags:
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(NG)架构设计要点及配置实践相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
Flume NG是一个分布式、可靠、可用的系统，它能够将不同数据源的海量日志数据进行高效收集、聚合、移动，最后存储到一个中心化数据存储系统中。由原来的Flume OG到现在的Flume NG，进行了架构重构，并且现在NG版本完全不兼容原来的OG版本。经过架构重构后，Flume NG更像是一个轻量的小工具，非常简单，容易适应各种方式日志收集，并支持failover和负载均衡。
架构设计要点
Flume的架构主要有一下几个核心概念：
Event：一个数据单元，带有一个可选的消息头
Flow：Event从源点到达目的点的迁移的抽象
Client：操作位于源点处的Event，将其发送到Flume Agent
Agent：一个独立的Flume进程，包含组件Source、Channel、Sink
Source：用来消费传递到该组件的Event
Channel：中转Event的一个临时存储，保存有Source组件传递过来的Event
Sink：从Channel中读取并移除Event，将Event传递到Flow Pipeline中的下一个Agent（如果有的话）
Flume NG架构，如图所示：
外部系统产生日志，直接通过Flume的Agent的Source组件将事件（如日志行）发送到中间临时的channel组件，最后传递给Sink组件，HDFS Sink组件可以直接把数据存储到HDFS集群上。
一个最基本Flow的配置，格式如下：
尖括号里面的，我们可以根据实际需求或业务来修改名称。下面详细说明：
表示配置一个Agent的名称，一个Agent肯定有一个名称。与是Agent的Source组件的名称，消费传递过来的Event。与是Agent的Channel组件的名称。与是Agent的Sink组件的名称，从Channel中消费（移除）Event。
上面配置内容中，第一组中配置Source、Sink、Channel，它们的值可以有1个或者多个；第二组中配置Source将把数据存储（Put）到哪一个Channel中，可以存储到1个或多个Channel中，同一个Source将数据存储到多个Channel中，实际上是Replication；第三组中配置Sink从哪一个Channel中取（Task）数据，一个Sink只能从一个Channel中取数据。
下面，根据官网文档，我们展示几种Flow Pipeline，各自适应于什么样的应用场景：
多个Agent顺序连接
可以将多个Agent顺序连接起来，将最初的数据源经过收集，存储到最终的存储系统中。这是最简单的情况，一般情况下，应该控制这种顺序连接的Agent的数量，因为数据流经的路径变长了，如果不考虑failover的话，出现故障将影响整个Flow上的Agent收集服务。
多个Agent的数据汇聚到同一个Agent
这种情况应用的场景比较多，比如要收集Web网站的用户行为日志，Web网站为了可用性使用的负载均衡的集群模式，每个节点都产生用户行为日志，可以为每个节点都配置一个Agent来单独收集日志数据，然后多个Agent将数据最终汇聚到一个用来存储数据存储系统，如HDFS上。
多路（Multiplexing）Agent
这种模式，有两种方式，一种是用来复制冗余（Replication），另一种是用来分流（Multiplexing）。Replication方式，可以将最前端的数据源复制多份，分别传递到多个channel中，每个channel接收到的数据都是相同的，配置格式，如下所示：
上面指定了selector的type的值为replication，其他的配置没有指定，使用的Replication方式，Source1会将数据分别存储到Channel1和Channel2，这两个channel里面存储的数据是相同的，然后数据被传递到Sink1和Sink2。 Multiplexing方式，selector可以根据header的值来确定数据传递到哪一个channel，配置格式，如下所示：
上面selector的type的值为，multiplexing，同时配置selector的header信息，还配置了多个selector的mapping的值，即header的值：如果header的值为Value1、Value2，数据从Source1路由到Channel1；如果header的值为Value2、Value3，数据从Source1路由到Channel2。
实现load balance功能
Load balancing Sink Processor能够实现load balance功能，上图Agent1是一个路由节点，负责将Channel暂存的Event均衡到对应的多个Sink组件上，而每个Sink组件分别连接到一个独立的Agent上，示例配置，如下所示：
实现failover能
Failover Sink Processor能够实现failover功能，具体流程类似load balance，但是内部处理机制与load balance完全不同：Failover Sink Processor维护一个优先级Sink组件列表，只要有一个Sink组件可用，Event就被传递到下一个组件。如果一个Sink能够成功处理Event，则会加入到一个Pool中，否则会被移出Pool并计算失败次数，设置一个惩罚因子，示例配置如下所示：
基本功能
我们看一下，Flume NG都支持哪些功能（目前最新版本是1.5.0.1），了解它的功能集合，能够让我们在应用中更好地选择使用哪一种方案。说明Flume NG的功能，实际还是围绕着Agent的三个组件Source、Channel、Sink来看它能够支持哪些技术或协议。我们不再对各个组件支持的协议详细配置进行说明，通过列表的方式分别对三个组件进行概要说明：
Flume Source
| Source类型 | 说明 |
| 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，ActiveMQ已经测试过 |
| 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 | 说明 |
| 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（当前试验性的，不建议生产环境使用） |
| 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 |
另外还有Channel Selector、Sink Processor、Event Serializer、Interceptor等组件，可以参考官网提供的用户手册。
应用实践
安装Flume NG非常简单，我们使用最新的1.5.0.1版本，执行如下命令：
如果需要使用到Hadoop集群，保证Hadoop相关的环境变量都已经正确配置，并且Hadoop集群可用。下面，通过一些实际的配置实例，来了解Flume的使用。为了简单期间，channel我们使用Memory类型的channel。
Avro Source+Memory Channel+Logger Sink
使用apache-flume-1.5.0.1自带的例子，使用Avro Source接收外部数据源，Logger作为sink，即通过Avro RPC调用，将数据缓存在channel中，然后通过Logger打印出调用发送的数据。 配置Agent，修改配置文件conf/flume-conf.properties，内容如下：
首先，启动Agent进程：
然后，启动Avro Client，发送数据：
Avro Source+Memory Channel+HDFS Sink
配置Agent，修改配置文件conf/flume-conf-hdfs.properties，内容如下：
首先，启动Agent：
然后，启动Avro Client，发送数据：
可以查看同步到HDFS上的数据：
Spooling Directory Source+Memory Channel+HDFS Sink
配置Agent，修改配置文件flume-conf-spool.properties，内容如下：
启动Agent进程，执行如下命令：
可以查看HDFS上同步过来的数据：
结果示例，如下所示：
Exec Source+Memory Channel+File Roll Sink
配置Agent，修改配置文件flume-conf-file.properties，内容如下：
启动Agent进程，执行如下命令：
可以查看File Roll Sink对应的本地文件系统目录/home/shirdrn/sink_data下，示例如下所示：
有关Flume NG更多配置及其说明，请参考官方用户手册，非常详细。
来源： 简单之美
原文：http://shiyanjun.cn/archives/915.html
如有侵权或不周之处，敬请劳烦联系若飞（微信：1321113940）马上删除，谢谢！
·END·
以上是关于Flume(NG)架构设计要点及配置实践的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章