flume--为搬砖而生，日志传输的一把好手

（一）flume的产生

为什么会有flume

随着互联网的发展，人们对网络日志产生的信息也越来越重视。不仅如此，我们的服务器，比如Nginx，每天都会产生大量的日志。我们要将这些日志收集到指定的地方，比如hdfs平台，进行分析。但是大量的日志产生的位置比较分散，可能来自于Tomcat、Nginx、甚至是数据库等等，而且存储的目的地也不一样，这就导致了数据采集的复杂性。然鹅最关键的问题是，如果在采集的过程中，出现问题了该怎么办？比如我们要把日志收集到hdfs平台上进行分析，我们可以通过hdfs shell的方式，但是我们无法对日志采集的状况进行监控。针对以上种种问题，flume就诞生了，因此看到这里小伙伴也能猜到flume是干什么的了。

flume是什么

关于flume是什么？官网给出了定义，我们来看一下。因为flume是Apache的一个顶级项目，所以官网就是flume.apache.org

flume是一个分布式、高可靠、高可用的服务，用于高效地收集、聚合、移动大量的数据集。flume具有一个简单、灵活并基于数据流的架构，它具备可调节的可靠机制和许多故障转移以及恢复机制，并具有很强的健壮性和容错性。通过使用一种简单可扩展的数据模型来提供应用程序的在线分析。

我们从图中，可以看到一个长方形，里面围住的部分就是flume的一个agent。我们通过flume移动数据就相当于在写一个配置文件。source：源。表示我们要从哪里收集，比如这里来自于web服务器。sink：下沉。表示我们要把数据沉到什么地方去，这里是hdfs。那么中间还有一个channel是干什么的呢？channel：管道，我们不会把刚收集到的日志立刻sink到hdfs上面，那样效率太慢，而是会先存到channel里面，这个channel就是消息队列，一般是kafka，当管道满了，然后再把管道里面的数据一次性sink的目的地，这里是hdfs。

因此通俗一点的说：

flume就是一个日志采集工具，或者理解为一个搬运工，将日志从一个地方搬到另一个地方去。特征是：具备高可用、高可靠、分布式处理模式。里面定制了很多的source和sink，支持我们从不同的源端读取日志文件，然后sink到不同的地方去。

flume的特征

• flume可以高效率地从多个服务器中收集日志并存储到hdfs/hbase中

• 除了日志信息，flume也可以用来接入收集规模宏大的社交网络节点事件数据，比如Facebook、Twitter等等

• 支持各种不同数据源，并能够输送到不同的地方

• 支持多路径，多管道输入，多管道输出，上下文路由等等

  什么意思呢？意思就是我们sink的时候，也可以作为下一个agent的source，不一定要是hdfs等平台，并且多个sink还可以到同一个source里面。
  

  

  

  同理，一个source也可以到多个channel，然后sink到多个地方
  

  

• 可以水平扩展

flume的应用场景

flume其实还可以有其他的功能，比如数据的处理，但是在大数据实际应用中，flume基本上只用于日志收集工作，根据不同的业务场景，编写不同的配置文件。

（二）flume的client

flume的客户端

什么是flume的客户端呢？实际上，部署flume的机器就可以称之为一个客户端。部署flume，是不是需要一些环境呢？

根据官网的要求，至少要满足以下几点

• 1.jdk1.8或更高，大数据的这些组件都和java脱不开关系
• 2.内存。因为flume是基于流式的，因此内存也是必须的
• 3.磁盘空间，我们不会把数据一直保存到内存里面，最终要刷到磁盘上，因此磁盘空间也是必须的。
• 4.目录权限，你要往一个目录里面写文件的话，总要有写或者读的权限吧

感觉2、3、4都是废话，这不是显然的吗？

（三）flume的source

我们之前说过，一个agent就相当于一个配置文件，里面有三剑客，分别是source、channel、sink。通过编写配置文件，配置source、channel、sink，来将数据从一端传输到另一端。
我们来看看source。

source就是我们的源端，从不同的数据源读取日志信息放到channel里，然后sink取出channel里面的日志信息到其他的地方，比如hdfs、hbase等等。

因此flume的架构很好理解，就这三个组成部分。既然flume的source支持不同的数据源，那么我们就来看看，它都支持哪些不同的数据源呢？

source支持的数据源

支持以下几种source

• Avro Source

  flume第一种数据来源，可以监听IP和端口，并不一定是本机的IP，可以监听其他机器的IP和port，用于获取数据。从外部的Avro client streams接收events，当与另一个flume agent内置的avro sink配对时，可以创建分层搜集的拓扑结构。感觉官网说的好阳春白雪，其实说白了，还是下面这张图，一个agent的source可以是上一个agent的sink，之间通过avro去连接

  

  字体加粗的属性必须进行设置

  

  因为source的类型是avro，因此type也要指定为avro

• Thrift Source

  和avro source基本类似，但是avro可以支持ip过滤，但是thrift不支持。
  

  

  因为source是thrift，所以type要改成thrift。是什么样的source，那么type就改成什么。

• Exec Source

  比较常用的一种source，可以运行Unix命令，然后该命令会一直执行，读取文件，作为flume数据的来源，需要配置相应的channel、type、以及运行的命令。并且根据官网介绍，本方式不保证数据百分百会传送到指定的位置，如果出现问题，数据可能丢失。可以使用Spooling Directory等其他手段，保证数据传输

  

• JMS Source

  本方式会从JMS消息队列的目的地，比如一个队列或者一个topic中读取数据；需要在plugins.d即插件目录下放置相应的jar包；不过此来源一般用的较少，因为局限性比较强。

  

• Spooling Directory Source

  Spooling Directory Source监测配置的目录下新增的文件，并将文件中的数据读取出来。其中，Spool Source有2个注意地方，第一个是拷贝到spoolDir指定的目录下的文件不可以再打开编辑，第二个是spool目录下不可包含相应的子目录。这个主要用途作为对日志的准实时监控。

  

  加粗的表示必须填写，其中spooldir，就是我们指定的目录，当然type也要指定为spooldir

• 自定制source

  其实flume提供的source还是不能完全满足我们的需求，因此我们也可以自定义source。
  

当然还有其它source，不过不常用。这里可能有点抽象，先来清楚一下概念，了解一下flume的架构、各个组成部分的功能，后续会进行演示

（四）flume的channel

还是这张放了好几遍的图，source我们已经介绍过了，下面介绍channel。
channel我们其实我们之前也说过了，是一个管道，类似于golang里面的channel。或者我们把它理解为一个缓存也行，source收集过来的日志并不直接sink到hdfs上面，而是会放到缓存里面，等缓存满了再一次性sink到指定的地方。
为什么要这么设计呢？介绍source收集日志的速度很快，但是sink的速度很慢，如果source直接对接sink的话，那么就会导致读写速度不一致了，这就跟双十一要引入消息队列一样，如果上游的订单系统直接对接下游的库存系统，那么上游爆发的流量很容易将下游冲垮，所以才需要引入消息队列进行削峰填谷，两者的道理是类似的。

关于缓存，有两种。一种是基于内存的缓存，另一种是基于磁盘的缓存。
基于内存的缓存：速度快，但是不安全，而且容量有限
基于磁盘的缓存：可靠性高，容量大，但是读写速度会慢一些。

flume官方为我们提供了如下channel

基于内存的channel，我们很少使用，因为数据容易丢失。File channle和kafka channel很常用

比如file  channel，那么这里的type要指定为file，因为这里的缓存使用文件来实现的。配置的话可以指定大小

（五）flume的sink

我们之前说过，source是用于收集数据，channel是用于缓存数据，sink是用于将数据写到外部的存储设备。那我们外部的存储设备不一样，那么sink的类型就会不一样，因此sink实际上也是可定制的，可配置的。对于不同的外部地址，那么sink就有不同的实现。

flume也为我们提供了很多sink，比如hdfs sink、hive sink等等。当然还有avro sink，这个在之前介绍过，是为了对接下一个agent的avro source

当然每一个sink都有很多额外的配置，比如文件的前缀啊、回滚间隔、回滚策略啊等等

（六）flume的interceptor

flume的拦截器，这是什么？

flume可以在移动数据时修改/删除事件，这是在拦截器的帮助下完成的。所有的拦截器都是实现了org.apache.flume.interceptor.Interceptor接口的类，拦截器可以基于开发人员所选择的任意条件来修改、甚至删除事件。并且flume还支持链式的拦截器(补充：意思就是可以设置多个拦截器，然后顺序的调用。)，这可以通过在配置中指定多个拦截器的类名组成的列表来实现。拦截器在源配置中通过一系列的空格进行分隔，拦截器被指定的顺序也是它们被调用的顺序，每一个拦截器所返回的事件在列表中会链式的传递到下一个拦截器，并且可以修改或者删除事件。如果一个拦截器需要删除事件，那么它只需要在列表中将该返回的事件不进行返回即可。如果要删除所有事件，只需要简单地返回一个空列表即可。拦截器是一个命名组件，以下是如何通过配置创建拦截器的一个例子。

拦截器主要用于source端，我们可以将获取的数据拦截下来，然后加上一个键值对，可以指定文件的名字、来源、时间戳等等，然后sink到不同的地方去。比如我们 收集了很多日志，比如登陆日志、行为日志等等，那么我们在拦截的时候，便可以指定哪些日志都是什么类型，然后输出的时候，不同的日志输出到不同的地方去

（七）flume的selector

我们的source在收集完数据之后要写到哪一个channel里面呢？比如我们搜集的日志有三种，一种是只包含字母，另一种只包含数字，最后一种只包含符号(假设是这样蛤)。hdfs上面有三个文件，正好对应三种日志类型。现在我们的问题是，不同类型的日志怎么存到不同的文件里面去呢？既然要存到不同的文件里面，那么首先要存到不同的channel里面，channel1只包含字母、channel2只包含数字、channel3只包含符号，然后sink1对接channel1、sink2对接channel2、sink3对接channel3，理论上情况是这样的。

但是现在问题又来了，怎么存到不同的channel里面呢？这个时候选择器就出现了

官网提供了哪些selector呢

• Replicating Channel Selector (default)

  

  这也是默认的channel，type指定为replicating。意思是数据会复制到每一个channel中。
  

• Multiplexing Channel Selector

  

  复分模式的channel，不会把数据拷贝了，而是将数据整体分发到不同的channel中，当然要指定type为multiplexing。可以看到不管是source、channel、sink还是这里的selector，都有不同的类型，然后在各自的type中指定即可。
  

• Custom Channel Selector

  

  自己实现的channel，不同的数据分发到不同的channel中，相当于对Multiplexing Channel Selector进行了自定制，这样就可以按照我们自己的逻辑来决定数据分发到哪一个channel当中。
  

（八）flume的event

例如一些消息队列，发送的数据并不是原生的数据，而是对数据要进行一个封装，我们可以通过python往activemq里面发送数据，然后使用golang去接。但是python最终发到mq里面不是一个简单的数据，golang接收的也不是一个简单的数据，而是对数据进行了一个封装。同理flume也是一样，在flume中，有一个event，我们好像在拦截器的时候提到过，那么它是什么呢？event在flume当中叫做事件,flume在传输日志的时候，每一条数据都会被封装成一个event。

为什么要有event呢？

首先我们可以想一下，数据格式有很多种，source也不同，channel不同、sink也各不相同，那么我如何才能将其统一起来呢？这个时候就需要event了，将每一条记录都封装为大家都认识event不就行了吗？这就是为什么要有event。当然event主要包含两个部分，一个是header，一个body。body是一个字节数组，里面记录了日志信息，header则是一个hashmap，我们可以添加一些自己的信息，如果只有body没有header的话，那么我们的信息就会打到body里面，这样就对我们要传送的数据造成污染了，具有侵入性，所以要有header

（九）flume的agent

agent是flume的运行核心，是flume运行的最小单位。一个flume的agent就是包含了source、channel、sink的一个jvm进程，用于日志的收集和传输。

首先我们到目前为止介绍的都是概念，其实flume的概念也很好理解，主要就是各个组件的那些配置还没有介绍，后面会介绍，目前先了解flume的基础架构即可。因此之前也说过，用flume传输日志，就相当于在指定agent中各个组件的配置。一个agent可以包含多个source、多个channel、多个sink

A Flume event is defined as a unit of data flow having a byte payload and an optional set of string attributes. A Flume agent is a (JVM) process that hosts the components through which events flow from an external source to the next destination (hop).
一个flume事件被定义为一个数据流单元，具有字节负载和可选的字符属性集。一个flume agent就是一个jvm进程，承载着各个组件(source、channel、sink)，事件可以通过这些组件从外部源流向下一个目的地。

当然不要忘记，agent还是可以串联的，一个agent的sink对接下一个agent的source

（十）flume的安装

flume下载地址：http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5
选择flume即可，为什么不到官网下载，因为cdh版本的话可以避免很多问题，比如jar包的冲突。
因此大数据组件安装的话，推荐去这个网站下载，不建议使用社区版本的。

我用的是阿里云的云服务器，所有大数据相关的软件都放在/opt目录下，因此我们在/opt下面新建一个flume目录，然后把相应的安装包放进去解压

解压完成之后，我们来看看flume的结构

我们进入conf目录下，修改一下配置。如果我们只修改一个配置的话，那么需要修改什么呢？不用想，肯定是jdk的路径。对，我们需要在flume-env.sh中指定JAVA_HOME,但是进入目录发现没有这个文件，但是有一个flume-env.sh.template，这是模板，我们用这个模板生成一个即可

然后将flume加到环境变量里面去

export FLUME_HOME=/opt/flume/apache-flume-1.6.0-cdh5.7.5-bin
export PATH=$FLUME_HOME/bin:$PATH

然后source一下

输入flume-ng version查看版本，和其他框架不一样，flume的话需要加上-ng，至于原因后面会说。

（十一）flume的两种版本

flume分为两个版本，一个1.x之前的版本，叫做flume og，另一个是1.x版本，叫做flume ng
至于差别就不介绍了，总之现在用的话就是用flume 1.x版本的就行了。

（十二）flume的avro_source

任务：使用avro_source收集数据，打印到控制台

终于到实战部分了，我们下面就通过编写配置文件的方式来移动数据，之前也说了，使用flume就是编写配置文件。
至于channel，我们就无所谓了，使用内存channel还是磁盘channel都无所谓，我们这里主要是介绍source。而sink则就是控制台

那么配置怎么写呢？

# 这里的a1就是我们agent的名字
a1.sources = r1  #  命名agent的source为r1
a1.channels = c1  # 同理c1是channel的名字
a1.sinks = k1  # 同理k1是sink的名字

a1.sources.r1.type = avro  # 配置r1的的类型avro
a1.sources.r1.bind = localhost  # 绑定的端口为本地
a1.sources.r1.port = 4141  # 端口为4141

a1.channels.c1.type = memory  # 指定c1的类型为内存
a1.channels.c1.capacity = 1000  # 指定c1的容量为1000个event
a1.channels.c1.transcactionCapacity = 1000  # 指定c1的每次处理容量为1000个event

a1.sinks.k1.type = logger  # 表示不产生实体文件，就打印在控制台

# 将source和sink与channel绑定起来
a1.sources.r1.channels = c1  # source r1的channel指定为c1
a1.sinks.k1.channel = c1  # sink k1的channel指定为c1。但是这里不再是channels，而是channel，要注意

我们随便在一个目录，新建一个文件，将上面的内容去掉注释然后写进去

那么如何启动flume呢？
flume-ng agent -c $FLUME_HOME/conf -f 我们写的配置文件的路径 -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

参数解释：
-c $FLUME_HOME/conf：首先flume启动是有默认配置的，这个配置就在$FLUME_HOME/conf下面
-f 我们写的配置文件的路径：这个很好理解，我们自己写的配置可以通过-f来指定
-n a1：我们在配置文件中指定的agent名字
-Dflume.root.logger=INFO,console：表示flume自身运行状态的日志，按需配置，详细信息控制台打印

我们启动服务，由于我们自己的conf就在当前目录下，所以直接flume-ng agent -c $FLUME_HOME/conf -f ./conf -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console启动即可

服务已经启动了,监听本地的4141端口，那么我们就往这个端口里面发送数据。

发送数据，我们可以发送一个文件，可以使用flume自带的一个方法。
flume-ng avro-client -c $FLUME_HOME/conf -H localhost -p 4141 -F ~/.bashrc

avro-client：创建一个客户端
-c $FLUME_HOME/conf：指定配置，刚才说了
-H localhost：指定目的ip
-p 4141：指定目的端口
-F ~/.bashrc：指定发送的文件

显示内容已经接受到了，会将文件打开，每一条都是一个event，包含header(我们这里没有指定)和event(是一个字节数组)

（十三）flume的exec_source

下面来看看flume的exec_source，flume之所以有这么多source、channel、sink，主要是为了解决不同场景的业务，那么这个exec_source是用来干什么的呢？

exec_source可以实时监控一个文本文件，如果文件有变化，可以打印出来

下面就来写配置文件，在当前目录新建一个conf1，写上如下内容(不含注释)

a1.sources = r1  #  命名agent的source为r1
a1.channels = c1  # 同理c1是channel的名字
a1.sinks = k1  # 同理k1是sink的名字

a1.sources.r1.type = exec  # 配置r1的的类型exec
# a1.sources.r1.bind = localhost  # 绑定的端口为本地
# a1.sources.r1.port = 4141  # 端口为4141
# 由于是监控一个文件，所以不需要在绑定ip和端口了
a1.sources.r1.command = tail -F /root/mashiro.txt  # 指定命令，监控这个文件

a1.channels.c1.type = memory  # 指定c1的类型为内存
a1.channels.c1.capacity = 1000  # 指定c1的容量为1000个event
a1.channels.c1.transcactionCapacity = 1000  # 指定c1的每次处理容量为1000个event

a1.sinks.k1.type = logger  # 表示不产生实体文件，就打印在控制台

# 将source和sink与channel绑定起来
a1.sources.r1.channels = c1  # source r1的channel指定为c1
a1.sinks.k1.channel = c1  # sink k1的channel指定为c1。但是这里不再是channels，而是channel，要注意

启动flume，flume-ng agent -c $FLUME_HOME/conf -f ./conf1 -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

此时服务启动成功，但是还没有东西过来

（十四）file channel

基于内存的channel，我们在介绍source的时候，演示过了，下面来看看基于文件的channel。

a1.sources = r1
a1.channels = c1
a1.sinks = k1  

a1.sources.r1.type = exec
a1.sources.r1.command = tail -F /root/mashiro.txt  

a1.channels.c1.type = file  # 指定类型为file
a1.channels.c1.checkpointDir = /root/checkPoint  # checkpoint将被存储的目录
a1.channels.c1.dataDirs = /root/data  # 数据的存储位置

a1.sinks.k1.type = logger  # 表示不产生实体文件，就打印在控制台

# 将source和sink与channel绑定起来
a1.sources.r1.channels = c1  # source r1的channel指定为c1
a1.sinks.k1.channel = c1  # sink k1的channel指定为c1。但是这里不再是channels，而是channel，要注意

先来看看/root目录的内容

然后执行命令,flume-ng agent -c $FLUME_HOME/conf -f ./conf2 -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

再来查看当前目录

可以看到checkPoint和data两个目录，而且这是flume帮我们创建的,我们来往文件里面写点东西

（十五）hdfs sink

下面介绍sink，这里介绍一下hdfs sink，因为收集过来的日志主要放到hdfs平台上面。
既然要把收集的数据放大hdfs上面，那么flume就必须能连接hdfs，需要把依赖的jar包，放到$FLUME_HOME/lib下面，需要哪些jar包呢？又从哪里找呢？我们可以从$HADOOP_HOME/share/hadoop目录里面找。
commons-configuration-x.x.jar
hadoop-auth-x.x.x.jar
hadoop-common-x.x.x.jar
hadoop-hdfs-x.x.x.jar
# jar前面的x表示版本号，在找的时候可以使用模糊查询，比如我现在在$HADOOP_HOME/share/hadoop目录下，要找commons-configuration-x.x.jar  的话，便可以通过find ./ -name commons-configuration*即可。

如果你的flume版本是1.99的话，那么还需要以下两个jar包，否则的话就不需要
commons-io-x.x.jar
htrace-core-.x.x.x-incubating.jar

找到之后，cp到$FLUME_HOME/lib下面

下面就是编写配置文件

# 给source、channel、sink指定名字
a1.sources = r1
a1.channels = c1
a1.sinks = k1

# source的配置
a1.sources.r1.type = exec
a1.sources.r1.command = tail -F /root/test.log

# channel的配置
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

# sink的配置
a1.sinks.k1.type = hdfs
a1.sinks.k1.hdfs.path = hdfs://localhost:9000
# 这条配置是给文件起一个前缀
a1.sinks.k1.hdfs.prefix = hive-  

# 绑定channel
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1