Flume 实战,将多台机器日志直接收集到 Kafka

Posted piperck

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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 实战,将多台机器日志直接收集到 Kafka相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

目前我们使用的一个 b 端软件的报错日志分散在集群各处,现在想把它收集到一个地方然后统一丢进 Kafka 提供给下游业务进行消费。

我想到了 flume,之前让同事搭建的这次自己想多了解一些细节于是就开搞了。

首先还是下载 flume 的客户端,这里我使用最新版本 1.9.0

curl -O http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/flume/1.9.0/apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz
tar -zvf apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz

设置需要的 java 环境,注意路径自定义一下,没有 java 自己下个 java8

export JAVA_HOME=/opt/java8
PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

 

在 apache-flume-1.9.0-bin/conf 我们可以找到对应的配置文件模版,1.9.0 的模版大概长这样

# The configuration file needs to define the sources,
# the channels and the sinks.
# Sources, channels and sinks are defined per agent,
# in this case called ‘agent‘

agent.sources = seqGenSrc
agent.channels = memoryChannel
agent.sinks = loggerSink

# For each one of the sources, the type is defined
agent.sources.seqGenSrc.type = seq

# The channel can be defined as follows.
agent.sources.seqGenSrc.channels = memoryChannel

# Each sink‘s type must be defined
agent.sinks.loggerSink.type = logger

#Specify the channel the sink should use
agent.sinks.loggerSink.channel = memoryChannel

# Each channel‘s type is defined.
agent.channels.memoryChannel.type = memory

# Other config values specific to each type of channel(sink or source)
# can be defined as well
# In this case, it specifies the capacity of the memory channel
agent.channels.memoryChannel.capacity = 100

我们复制一份当作操作的 conf

mv flume-conf.properties.template flume-conf.properties

 

从上面的配置文件中我们不难发现

source channelsink 都是单独定义的项,他们都需要配置一个这个配置文件里面生效的名字,以及其他的基于这个名字的配置。

比如这里我的需求是将某文件里面的新增信息读出来包装为事件,先发到 channel 等待处理,我可以配置一个 Taildir Source 来处理这个任务。

flume 为我们准备了非常多的现成的 sources channelsink ,他们都具有不同的功能可以直接提供给我们使用,具体可以参考一下对应版本的官方文档。

这里我们只谈一下这次用到的 Taildir Source

agent.sources = sensorsInvalidRecordsFile
agent.channels = file
agent.sinks = kafkaSink

# For each one of the sources, the type is defined
agent.sources.sensorsInvalidRecordsFile.type = TAILDIR
agent.sources.sensorsInvalidRecordsFile.filegroups = f1
agent.sources.sensorsInvalidRecordsFile.filegroups.f1 = /sa_cluster/logs/sp/extractor/invalid_records
agent.sources.sensorsInvalidRecordsFile.headers.f1.fileName = invalid_records
agent.sources.sensorsInvalidRecordsFile.headers.f1.logType = sensorsInvalidRecords
agent.sources.sensorsInvalidRecordsFile.channels = file
agent.sources.positionFile = ~/.flume/taildir_position.json

头三行先申明一下这里配置的 sources channels sinks 各为什么名字。这里我们可以留意到,所有的组件都被命名为复数,这就意味着我们可以同时申明多个 sources ,只需要将其配置行用空格依次分割即可

agent.sources = s1 s2 s3

这样即可同时生成三个 source。

这里的配置我们指定了一个实例,并且对这个实例上的属性就行初始化。

 

然后我们继续配置一个 channel 。这里配置一个 file channel,将从 source 里面抽出来的 event 都落盘防止数据丢失。

# Each channel‘s type is defined.
agent.channels.fileC.type = file
agent.channels.fileC.dataDirs = ~/.flume/file-channel/data
agent.channels.fileC.useDualCheckpoints = true
agent.channels.fileC.backupCheckpointDir = ~/.flume/file-channel/backup_checkpoint

 

最后我需要定义一个可以将 channel 里面的数据读出来,并且放到 kafka 里面去的 sink。找了一下正好有一个叫 kafka sink 的 sink 可以满足我

可以看到和 apache hadoop 生态结合得比较好的 flume 为什么成为抽取日志的首选,或者优先考虑的对象,就是其对生态的友好和提供足够多的开箱即用的功能。

agent.sinks.kafkaSink.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink
agent.sinks.kafkaSink.channel = fileC
agent.sinks.kafkaSink.kafka.bootstrap.servers = 10.171.97.1:9092, 10.163.13.219:9092, 10.170.249.122:9092
agent.sinks.kafkaSink.topic = flume-topic-sensors-invalid-records
agent.sinks.kafkaSink.producer.acks = -1
agent.sinks.kafkaSink.producer.compression.type = snappy

将 kafka 集群信息配置上去。

再去目标 kafka-manager 之类的工具上去看下是否发送成功即可!

到此为止我们的目标就达成了。感觉还是蛮简单的,就是随便配置一下配置就可以完成工作,需要定制化的工作 flume 也支持利用一些勾子读取到数据然后进行 etl 或者修改之后再发送。还是比较灵活。希望早点遇到类似需求再玩一下。

 

 

Reference:

https://flume.apache.org/releases/content/1.9.0/FlumeUserGuide.html    Flume user_guide

https://juejin.im/post/5be4e549f265da61441f8dbe    Apache Flume 入门教程

https://www.mtyun.com/library/how-to-install-flume-on-centos7    在 CentOS7 上安装 Flume

 

以上是关于Flume 实战,将多台机器日志直接收集到 Kafka的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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