Flume 简介及基本使用
一、Flume简介
Apache Flume是一个分布式,高可用的数据收集系统。它可以从不同的数据源收集数据,经过聚合后发送到存储系统中,通常用于日志数据的收集。Flume 分为 NG 和 OG (1.0 之前)两个版本,NG在OG的基础上进行了完全的重构,是目前使用最为广泛的版本。下面的介绍均以NG为基础。
二、Flume架构和基本概念
下图为Flume的基本架构图:

2.1 基本架构
外部数据源以特定格式向Flume发送events
(事件),当source
接收到events
时,它将其存储到一个或多个channel
,channe
会一直保存events
直到它被sink
所消费。sink
的主要功能从channel
中读取events
,并将其存入外部存储系统或转发到下一个source
,成功后再从channel
中移除events
。
2.2 基本概念
1. Event
Evnet
是Flume NG数据传输的基本单元。类似于JMS和消息系统中的消息。一个Evnet
由标题和正文组成:前者是键/值映射,后者是任意字节数组。
2. Source
数据收集组件,从外部数据源收集数据,并存储到Channel中。
3. Channel
Channel
是源和接收器之间的管道,用于临时存储数据。可以是内存或持久化的文件系统:
Memory Channel
: 使用内存,优点是速度快,但数据可能会丢失(如突然宕机);File Channel
: 使用持久化的文件系统,优点是能保证数据不丢失,但是速度慢。
4. Sink
Sink
的主要功能从Channel
中读取Evnet
,并将其存入外部存储系统或将其转发到下一个Source
,成功后再从Channel
中移除Event
。
5. Agent
是一个独立的(JVM)进程,包含Source
、 Channel
、 Sink
等组件。
2.3 组件种类
Flume中的每一个组件都提供了丰富的类型,适用于不同场景:
- Source类型 :内置了几十种类型,如
Avro Source
,Thrift Source
,Kafka Source
,JMS Source
; - Sink类型 :
HDFS Sink
,Hive Sink
,HBaseSinks
,Avro Sink
等; - Channel类型 :
Memory Channel
,JDBC Channel
,Kafka Channel
,File Channel
等。
对于Flume的使用,除非有特别的需求,否则通过组合内置的各种类型的Source,Sink和Channel就能满足大多数的需求。在 Flume官网上对所有类型组件的配置参数均以表格的方式做了详尽的介绍,并附有配置样例;同时不同版本的参数可能略有所不同,所以使用时建议选取官网对应版本的User Guide作为主要参考资料。
三、Flume架构模式
Flume 支持多种架构模式,分别介绍如下
3.1 multi-agent flow

Flume支持跨越多个Agent的数据传递,这要求前一个Agent的Sink和下一个Agent的Source都必须是Avro
类型,Sink指向Source所在主机名(或IP地址)和端口(详细配置见下文案例三)。
3.2 Consolidation

日志收集中常常存在大量的客户端(比如分布式web服务),Flume支持使用多个Agent分别收集日志,然后通过一个或者多个Agent聚合后再存储到文件系统中。
3.3 Multiplexing the flow

Flume支持从一个Source向多个Channel,也就是向多个Sink传递事件,这个操作称之为Fan Out
(扇出)。默认情况下Fan Out
是向所有的Channel复制Event
,即所有Channel收到的数据都是相同的。同时Flume也支持在Source
上自定义一个复用选择器(multiplexing selector) 来实现自定义的路由规则。
四、Flume配置格式
Flume配置通常需要以下两个步骤:
- 分别定义好Agent的Sources,Sinks,Channels,然后将Sources和Sinks与通道进行绑定。需要注意的是一个Source可以配置多个Channel,但一个Sink只能配置一个Channel。基本格式如下:
<Agent>.sources = <Source>
<Agent>.sinks = <Sink>
<Agent>.channels = <Channel1> <Channel2>
# set channel for source
<Agent>.sources.<Source>.channels = <Channel1> <Channel2> ...
# set channel for sink
<Agent>.sinks.<Sink>.channel = <Channel1>
- 分别定义Source,Sink,Channel的具体属性。基本格式如下:
<Agent>.sources.<Source>.<someProperty> = <someValue>
# properties for channels
<Agent>.channel.<Channel>.<someProperty> = <someValue>
# properties for sinks
<Agent>.sources.<Sink>.<someProperty> = <someValue>
五、Flume的安装部署
为方便大家后期查阅,本仓库中所有软件的安装均单独成篇,Flume的安装见:
六、Flume使用案例
介绍几个Flume的使用案例:
- 案例一:使用Flume监听文件内容变动,将新增加的内容输出到控制台。
- 案例二:使用Flume监听指定目录,将目录下新增加的文件存储到HDFS。
- 案例三:使用Avro将本服务器收集到的日志数据发送到另外一台服务器。
6.1 案例一
需求: 监听文件内容变动,将新增加的内容输出到控制台。
实现: 主要使用Exec Source
配合tail
命令实现。
1. 配置
新建配置文件exec-memory-logger.properties
,其内容如下:
#指定agent的sources,sinks,channels
a1.sources = s1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1
#配置sources属性
a1.sources.s1.type = exec
a1.sources.s1.command = tail -F /tmp/log.txt
a1.sources.s1.shell = /bin/bash -c
#将sources与channels进行绑定
a1.sources.s1.channels = c1
#配置sink
a1.sinks.k1.type = logger
#将sinks与channels进行绑定
a1.sinks.k1.channel = c1
#配置channel类型
a1.channels.c1.type = memory
2. 启动
flume-ng agent \
--conf conf \
--conf-file /usr/app/apache-flume-1.6.0-cdh5.15.2-bin/examples/exec-memory-logger.properties \
--name a1 \
-Dflume.root.logger=INFO,console
3. 测试
向文件中追加数据:

控制台的显示:

6.2 案例二
需求: 监听指定目录,将目录下新增加的文件存储到HDFS。
实现:使用Spooling Directory Source
和HDFS Sink
。
1. 配置
#指定agent的sources,sinks,channels
a1.sources = s1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1
#配置sources属性
a1.sources.s1.type =spooldir
a1.sources.s1.spoolDir =/tmp/logs
a1.sources.s1.basenameHeader = true
a1.sources.s1.basenameHeaderKey = fileName
#将sources与channels进行绑定
a1.sources.s1.channels =c1
#配置sink
a1.sinks.k1.type = hdfs
a1.sinks.k1.hdfs.path = /flume/events/%y-%m-%d/%H/
a1.sinks.k1.hdfs.filePrefix = %{fileName}
#生成的文件类型,默认是Sequencefile,可用DataStream,则为普通文本
a1.sinks.k1.hdfs.fileType = DataStream
a1.sinks.k1.hdfs.useLocalTimeStamp = true
#将sinks与channels进行绑定
a1.sinks.k1.channel = c1
#配置channel类型
a1.channels.c1.type = memory
2. 启动
flume-ng agent \
--conf conf \
--conf-file /usr/app/apache-flume-1.6.0-cdh5.15.2-bin/examples/spooling-memory-hdfs.properties \
--name a1 -Dflume.root.logger=INFO,console
3. 测试
拷贝任意文件到监听目录下,可以从日志看到文件上传到HDFS的路径:
# cp log.txt logs/

查看上传到HDFS上的文件内容与本地是否一致:
# hdfs dfs -cat /flume/events/19-04-09/13/log.txt.1554788567801

6.3 案例三
需求: 将本服务器收集到的数据发送到另外一台服务器。
实现:使用avro sources
和avro Sink
实现。
1. 配置日志收集Flume
新建配置netcat-memory-avro.properties
,监听文件内容变化,然后将新的文件内容通过avro sink
发送到hadoop001这台服务器的8888端口:
#指定agent的sources,sinks,channels
a1.sources = s1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1
#配置sources属性
a1.sources.s1.type = exec
a1.sources.s1.command = tail -F /tmp/log.txt
a1.sources.s1.shell = /bin/bash -c
a1.sources.s1.channels = c1
#配置sink
a1.sinks.k1.type = avro
a1.sinks.k1.hostname = hadoop001
a1.sinks.k1.port = 8888
a1.sinks.k1.batch-size = 1
a1.sinks.k1.channel = c1
#配置channel类型
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100
2. 配置日志聚合Flume
使用 avro source
监听hadoop001服务器的8888端口,将获取到内容输出到控制台:
#指定agent的sources,sinks,channels
a2.sources = s2
a2.sinks = k2
a2.channels = c2
#配置sources属性
a2.sources.s2.type = avro
a2.sources.s2.bind = hadoop001
a2.sources.s2.port = 8888
#将sources与channels进行绑定
a2.sources.s2.channels = c2
#配置sink
a2.sinks.k2.type = logger
#将sinks与channels进行绑定
a2.sinks.k2.channel = c2
#配置channel类型
a2.channels.c2.type = memory
a2.channels.c2.capacity = 1000
a2.channels.c2.transactionCapacity = 100
3. 启动
启动日志聚集Flume:
flume-ng agent \
--conf conf \
--conf-file /usr/app/apache-flume-1.6.0-cdh5.15.2-bin/examples/avro-memory-logger.properties \
--name a2 -Dflume.root.logger=INFO,console
在启动日志收集Flume:
flume-ng agent \
--conf conf \
--conf-file /usr/app/apache-flume-1.6.0-cdh5.15.2-bin/examples/netcat-memory-avro.properties \
--name a1 -Dflume.root.logger=INFO,console
这里建议按以上顺序启动,原因是avro.source
会先与端口进行绑定,这样avro sink
连接时才不会报无法连接的异常。但是即使不按顺序启动也是没关系的,sink
会一直重试,直至建立好连接。

4.测试
向文件tmp/log.txt
中追加内容:

可以看到已经从8888端口监听到内容,并成功输出到控制台:

更多大数据系列文章可以参见个人 GitHub 开源项目: 程序员大数据入门指南
Flume 简介及基本使用的更多相关文章
- Flume简介与使用(二)——Thrift Source采集数据
Flume简介与使用(二)——Thrift Source采集数据 继上一篇安装Flume后,本篇将介绍如何使用Thrift Source采集数据. Thrift是Google开发的用于跨语言RPC通信 ...
- Flume简介与使用(一)——Flume安装与配置
Flume简介与使用(一)——Flume安装与配置 Flume简介 Flume是一个分布式的.可靠的.实用的服务——从不同的数据源高效的采集.整合.移动海量数据. 分布式:可以多台机器同时运行采集数据 ...
- 入门大数据---Flume 简介及基本使用
一.Flume简介 Apache Flume 是一个分布式,高可用的数据收集系统.它可以从不同的数据源收集数据,经过聚合后发送到存储系统中,通常用于日志数据的收集.Flume 分为 NG 和 OG ( ...
- Apache Flume 简介
转自:http://blog.163.com/guaiguai_family/blog/static/20078414520138100562883/ Flume 是 Cloudera 公司开源出来的 ...
- Flume简介与使用(三)——Kafka Sink消费数据之Kafka安装
前面已经介绍了如何利用Thrift Source生产数据,今天介绍如何用Kafka Sink消费数据. 其实之前已经在Flume配置文件里设置了用Kafka Sink消费数据 agent1.sinks ...
- Flume简介及安装
Hadoop业务的大致开发流程以及Flume在业务中的地位: 从Hadoop的业务开发流程图中可以看出,在大数据的业务处理过程中,对于数据的采集是十分重要的一步,也是不可避免的一步,从而引出我们本文的 ...
- flume简介
组件介绍: 代理 Flume Agent Flume内部有一个或者多个Agent 每一个Agent是一个独立的守护进程(JVM) 从客户端哪儿接收收集,或者从其他的Agent哪儿接收,然后迅速的将获取 ...
- Flume简介及使用
一.Flume概述 1)官网地址 http://flume.apache.org/ 2)日志采集工具 Flume是一种分布式,可靠且可用的服务,用于有效地收集,聚合和移动大量日志数据.它具有基于流数据 ...
- Apache Flume简介及安装部署
概述 Flume 是 Cloudera 提供的一个高可用的,高可靠的,分布式的海量日志采集.聚合和传输的软件. Flume 的核心是把数据从数据源(source)收集过来,再将收集到的数据送到指定的目 ...
随机推荐
- Android实现图片滚动控件,含页签功能,让你的应用像淘宝一样炫起来
首先题外话,今天早上起床的时候,手滑一下把我的手机甩了出去,结果陪伴我两年半的摩托罗拉里程碑一代就这么安息了,于是我今天决定怒更一记,纪念我死去的爱机. 如果你是网购达人,你的手机上一定少不了淘宝客户 ...
- 右键计算机->属性->高级系统设置->高级->环境变量,添加环境变量(推荐)
(1)右键计算机->属性->高级系统设置->高级->环境变量,添加环境变量(推荐) QTDIR:D:\Software\Qt\Qt5.2.0\5.2.0\msvc2010_op ...
- 《STL源代码分析》---stl_stack.h读书笔记
Stack堆栈是频繁使用FILO数据结构,FILO指first in last out,最后出来. 因为只有一个堆叠端口,这也是在口腔进入口. 可以在堆栈中只能操作,你不能访问其它元件的堆叠.器. S ...
- python 教程 第十三章、 特殊的方法
第十三章. 特殊的方法 1) 特殊的方法 __init__(self,...) 这个方法在新建对象恰好要被返回使用之前被调用. __del__(self) 恰好在对象要被删除之前调用. __st ...
- 基于VC面部识别软件(识别出人脸特征)
最近在学校MFC和Opencv,毕业只是做面部识别软件,所以写一个,我觉得很简单. 第一个VC组态opencv.不用说.非常easy,网上资料非常多,然后就是设计界面啦,这个全然凭个人喜好了,我设计的 ...
- C#引用CefSharp并屏蔽鼠标右键和禁止拖动放置事件
原文:C#引用CefSharp并屏蔽鼠标右键和禁止拖动放置事件 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/u013564470/article/ ...
- VS2015中的快捷键
1.回到上一个光标位置/前进到下一个光标位置 1)回到上一个光标位置:使用组合键“Ctrl + -”; 2)前进到下一个光标位置:“Ctrl + Shift + - ”. 2.复制/剪切/删除整行代码 ...
- 简历上的哪些内容才是 HR 眼中的干货?
资源业绩能力知识自评 https://www.zhihu.com/question/39722495/answer/199846861
- XF 通过判断平台加载不同的图片
using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.T ...
- WPF控件获得焦点时去除虚线框
原文:WPF控件获得焦点时去除虚线框 <Setter Property="FocusVisualStyle" Value="{x:Null}" />