Flume原理及使用案例

本文为转载篇！原文：

https://www.cnblogs.com/zhangyinhua/p/7803486.html

https://www.cnblogs.com/ciade/p/5495218.html

原理

一、Flume简介

　　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 0.9.4. 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。

　　备注：Flume参考资料

　　　　官方网站： http://flume.apache.org/
　　　　用户文档： http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html
　　　　开发文档： http://flume.apache.org/FlumeDeveloperGuide.html

二、Flume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。
 
　　1）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）。

　　2）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)。

三、Flume的一些核心概念

　　Client：Client生产数据，运行在一个独立的线程。

　　Event： 一个数据单元，消息头和消息体组成。（Events可以是日志记录、 avro 对象等。）
　　Flow： Event从源点到达目的点的迁移的抽象。
　　Agent： 一个独立的Flume进程，包含组件Source、 Channel、 Sink。（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。）
　　Source： 数据收集组件。（source从Client收集数据，传递给Channel）
　　Channel： 中转Event的一个临时存储，保存由Source组件传递过来的Event。（Channel连接 sources 和 sinks ，这个有点像一个队列。）
　　Sink： 从Channel中读取并移除Event， 将Event传递到FlowPipeline中的下一个Agent（如果有的话）（Sink从Channel收集数据，运行在一个独立线程。）

3.1、Agent结构　　

　　Flume 运行的核心是 Agent。Flume以agent为最小的独立运行单位。一个agent就是一个JVM。它是一个完整的数据收集工具，含有三个核心组件，分别是

　　 source、 channel、 sink。通过这些组件， Event 可以从一个地方流向另一个地方，如下图所示。

　　

3.2、source

　　Source是数据的收集端，负责将数据捕获后进行特殊的格式化，将数据封装到事件（event） 里，然后将事件推入Channel中。 Flume提供了很多内置的
　　Source， 支持 Avro， log4j， syslog 和 http post(body为json格式)。可以让应用程序同已有的Source直接打交道，如AvroSource，
　　SyslogTcpSource。 如果内置的Source无法满足需要， Flume还支持自定义Source。
　　

　　source类型：

　　

3.3、Channel

　　Channel是连接Source和Sink的组件，大家可以将它看做一个数据的缓冲区（数据队列），它可以将事件暂存到内存中也可以持久化到本地磁盘上， 直
　　到Sink处理完该事件。介绍两个较为常用的Channel， MemoryChannel和FileChannel。
　　

　　Channel类型：

　　

3.4、Sink

　　Sink从Channel中取出事件，然后将数据发到别处，可以向文件系统、数据库、 hadoop存数据， 也可以是其他agent的Source。在日志数据较少时，可
　　以将数据存储在文件系统中，并且设定一定的时间间隔保存数据。

　　

　　Sink类型：

　　

四、Flume拦截器、数据流以及可靠性

4.1、Flume拦截器

　　当我们需要对数据进行过滤时，除了我们在Source、 Channel和Sink进行代码修改之外， Flume为我们提供了拦截器，拦截器也是chain形式的。

　　拦截器的位置在Source和Channel之间，当我们为Source指定拦截器后，我们在拦截器中会得到event，根据需求我们可以对event进行保留还是

　　抛弃，抛弃的数据不会进入Channel中。

　　

4.2、Flume数据流

　　1）Flume 的核心是把数据从数据源收集过来，再送到目的地。为了保证输送一定成功，在送到目的地之前，会先缓存数据，待数据真正到达目的地后，

　　　　删除自己缓存的数据。
　　2） Flume 传输的数据的基本单位是 Event，如果是文本文件，通常是一行记录，这也是事务的基本单位。 Event 从 Source，流向 Channel，再到 Sink，

　　　　本身为一个 byte 数组，并可携带 headers 信息。 Event 代表着一个数据流的最小完整单元，从外部数据源来，向外部的目的地去。

　　

　　值得注意的是，Flume提供了大量内置的Source、Channel和Sink类型。不同类型的Source,Channel和Sink可以自由组合。组合方式基于用户设置的配置文件，非常灵活。

　　比如：Channel可以把事件暂存在内存里，也可以持久化到本地硬盘上。Sink可以把日志写入HDFS, HBase，甚至是另外一个Source等等。Flume支持用户建立多级流，

　　也就是说，多个agent可以协同工作，并且支持Fan-in、Fan-out、Contextual Routing、Backup Routes，这也正是Flume强大之处。如下图所示：

　　

4.3、Flume可靠性

　　Flume 使用事务性的方式保证传送Event整个过程的可靠性。 Sink 必须在Event 被存入 Channel 后，或者，已经被传达到下一站agent里，又或者，

　　已经被存入外部数据目的地之后，才能把 Event 从 Channel 中 remove 掉。这样数据流里的 event 无论是在一个 agent 里还是多个 agent 之间流转，

　　都能保证可靠，因为以上的事务保证了 event 会被成功存储起来。比如 Flume支持在本地保存一份文件 channel 作为备份，而memory channel 将

　　event存在内存 queue 里，速度快，但丢失的话无法恢复。

五、Flume使用场景

　　Flume在英文中的意思是水道， 但Flume更像可以随意组装的消防水管，下面根据官方文档，展示几种Flow。

5.1、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。

5.2、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。

5.3、多级流

　　Flume还支持多级流，什么多级流？结合在云开发中的应用来举个例子，当syslog， java， nginx、 tomcat等混合在一起的日志流开始流入一个agent
　　后，可以agent中将混杂的日志流分开，然后给每种日志建立一个自己的传输通道。

　　

5.4、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 。

六、Flume核心组件

　　Flume主要由3个重要的组件构成：
　　1）Source： 完成对日志数据的收集，分成transtion 和 event 打入到channel之中
　　　　 Flume提供了各种source的实现，包括Avro Source、 Exce Source、 Spooling
　　　　Directory Source、 NetCat Source、 Syslog Source、 Syslog TCP Source、
　　　　Syslog UDP Source、 HTTP Source、 HDFS Source， etc。
　　2）Channel： Flume Channel主要提供一个队列的功能，对source提供中的数据进行简单的缓存。
　　　　 Flume对于Channel， 则提供了Memory Channel、 JDBC Chanel、 File Channel，etc

　　3）Sink： Flume Sink取出Channel中的数据，进行相应的存储文件系统，数据库，或者提交到远程服务器。
　　　　包括HDFS sink、 Logger sink、 Avro sink、 File Roll sink、 Null sink、 HBasesink， etc。

6.1、Source

　　Spool Source 如何使用？
　　在实际使用的过程中，可以结合log4j使用，使用log4j的时候，将log4j的文件分割机制设为1分钟一次，将文件拷贝到spool的监控目录。

　　 log4j有一个TimeRolling的插件，可以把log4j分割的文件到spool目录。基本实现了实时的监控。 Flume在传完文件之后，将会修 改文

　　件的后缀，变为.COMPLETED（后缀也可以在配置文件中灵活指定）

　　Exec Source 和Spool Source 比较
　　1） ExecSource可以实现对日志的实时收集，但是存在Flume不运行或者指令执行出错时，将无法收集到日志数据，无法何证日志数据

　　　　的完整性。
　　2） SpoolSource虽然无法实现实时的收集数据，但是可以使用以分钟的方式分割文件，趋近于实时。
　　3）总结：如果应用无法实现以分钟切割日志文件的话，可以两种 收集方式结合使用。

6.2、Channel

　　1）MemoryChannel可以实现高速的吞吐， 但是无法保证数据完整性
　　2）MemoryRecoverChannel在官方文档的建议上已经建义使用FileChannel来替换。
　　　　FileChannel保证数据的完整性与一致性。在具体配置不现的FileChannel时，建议FileChannel设置的目录和程序日志文件保存的目录

　　　　设成不同的磁盘，以便提高效率。

6.3、Sink

　　Flume Sink在设置存储数据时，可以向文件系统中，数据库中， hadoop中储数据，在日志数据较少时，可以将数据存储在文件系中，并

　　且设定一定的时间间隔保存数据。在日志数据较多时，可以将相应的日志数据存储到Hadoop中，便于日后进行相应的数据分析。

使用案例

一、安装

　　　1.下载安装包

2.配置环境变量

3.修改配置文件(案例给出)

4.启动服务(案例给出)

5.验证   flume-ng -version

二、flume的案例

案例1：Avro　可以发送一个给定的文件给Flume，Avro 源使用AVRO RPC机制

(a)创建agent配置文件

vi /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/conf/avro.conf

a1.sources = r1

a1.sinks = k1

a1.channels = c1

# Describe/configure the source

a1.sources.r1.type= avro

a1.sources.r1.channels = c1

a1.sources.r1.bind = 0.0.0.0

a1.sources.r1.port = 4141

# Describe the sink

a1.sinks.k1.type= logger

# Use a channel which buffers events in memory

a1.channels.c1.type= memory

a1.channels.c1.capacity = 1000

a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

# Bind the source and sink to the channel

a1.sources.r1.channels = c1

a1.sinks.k1.channel = c1

(b)启动服务 flume agent a1

flume-ng agent -c .-f /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/conf/avro.conf -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

(c)创建指定文件

echo "hello world" > /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/log.00

(d)使用avro-client发送文件

flume-ng avro-client -c . -H m1 -p 4141 -F /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/log.00

(f)在m1的控制台，可以看到以下信息，注意最后一行：  hello world

案例2：Spool 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

需要注意两点：

1) 拷贝到spool目录下的文件不可以再打开编辑。
2) spool目录下不可包含相应的子目录

(a)创建agent配置文件

vi /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/conf/spool.conf

a1.sources = r1

a1.sinks = k1

a1.channels = c1

# Describe/configure the source

a1.sources.r1.type= spooldir

a1.sources.r1.channels = c1

a1.sources.r1.spoolDir = /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/logs

a1.sources.r1.fileHeader = true

# Describe the sink

a1.sinks.k1.type= logger

# Use a channel which buffers events in memory

a1.channels.c1.type= memory

a1.channels.c1.capacity = 1000

a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

# Bind the source and sink to the channel

a1.sources.r1.channels = c1

a1.sinks.k1.channel = c1

(b)启动服务flume agent a1

flume-ng agent -c . -f /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/conf/spool.conf -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

(c)追加文件到/home/hadoop/flume-1.5.0-bin/logs目录

echo "spool test1" > /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/logs/spool_text.log

(d)在m1的控制台，可以看到以下相关信息：

 Event: { headers:{file=/home/hadoop/flume-1.5.0-bin/logs/spool_text.log} body: 73 70 6F 6F 6C 20 74 65 73 74 31        spool test1 }

案例3：Exec 执行一个给定的命令获得输出的源,如果要使用tail命令，必选使得file足够大才能看到输出内容

(a)创建agent配置文件

vi /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/conf/exec_tail.conf

a1.sources = r1

a1.sinks = k1

a1.channels = c1

# Describe/configure the source

a1.sources.r1.type= exec

a1.sources.r1.channels = c1

a1.sources.r1.command= tail-F /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/log_exec_tail

# Describe the sink

a1.sinks.k1.type= logger

# Use a channel which buffers events in memory

a1.channels.c1.type= memory

a1.channels.c1.capacity = 1000

a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

# Bind the source and sink to the channel

a1.sources.r1.channels = c1

a1.sinks.k1.channel = c1

(b)启动服务flume agent a1

flume-ng agent -c . -f /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/conf/exec_tail.conf -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

(c)生成足够多的内容在文件里

for i in {1..100};do echo "exec tail$i" >> /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/log_exec_tail;echo $i;sleep 0.1;done

(e)在m1的控制台，可以看到以下信息：

Event: { headers:{} body: 65 78 65 63 20 74 61 69 6C 20 74 65 73 74 exec tail test }

Event: { headers:{} body: 65 78 65 63 20 74 61 69 6C 20 74 65 73 74 exec tail test }

案例4：Syslogtcp 监听TCP的端口做为数据源

(a)创建agent配置文件

vi /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/conf/syslog_tcp.conf

a1.sources = r1

a1.sinks = k1

a1.channels = c1

# Describe/configure the source

a1.sources.r1.type= syslogtcp

a1.sources.r1.port = 5140

a1.sources.r1.host = localhost

a1.sources.r1.channels = c1

# Describe the sink

a1.sinks.k1.type= logger

# Use a channel which buffers events in memory

a1.channels.c1.type= memory

a1.channels.c1.capacity = 1000

a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

# Bind the source and sink to the channel

a1.sources.r1.channels = c1

a1.sinks.k1.channel = c1

(b)启动flume agent a1

flume-ng agent -c . -f /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/conf/syslog_tcp.conf -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

(c)测试产生syslog

echo "hello idoall.org syslog" | nc localhost 5140

(d)在m1的控制台，可以看到以下信息：

Event: { headers:{Severity=0, flume.syslog.status=Invalid, Facility=0} body: 68 65 6C 6C 6F 20 69 64 6F 61 6C 6C 2E 6F 72 67 hello idoall.org }

案例5：JSONHandler

(a)创建agent配置文件

vi /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/conf/post_json.conf

a1.sources = r1

a1.sinks = k1

a1.channels = c1

# Describe/configure the source

a1.sources.r1.type= org.apache.flume.source.http.HTTPSource

a1.sources.r1.port = 8888

a1.sources.r1.channels = c1

# Describe the sink

a1.sinks.k1.type= logger

# Use a channel which buffers events in memory

a1.channels.c1.type= memory

a1.channels.c1.capacity = 1000

a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

# Bind the source and sink to the channel

a1.sources.r1.channels = c1

a1.sinks.k1.channel = c1

(b)启动flume agent a1

flume-ng agent -c . -f /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/conf/post_json.conf -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

(c)生成JSON 格式的POST request

curl -X POST -d '[{ "headers" :{"a" : "a1","b" : "b1"},"body" : "idoall.org_body"}]' http://localhost:8888

(d)在m1的控制台，可以看到以下信息：

Event: { headers:{b=b1, a=a1}

body: 69 64 6F 61 6C 6C 2E 6F 72 67 5F 62 6F 64 79  idoall.org_body }

案例6：Hadoop sink

(a)创建agent配置文件

vi /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/conf/hdfs_sink.conf

a1.sources = r1

a1.sinks = k1

a1.channels = c1

# Describe/configure the source

a1.sources.r1.type= syslogtcp

a1.sources.r1.port = 5140

a1.sources.r1.host = localhost

a1.sources.r1.channels = c1

# Describe the sink

a1.sinks.k1.type= hdfs

a1.sinks.k1.channel = c1

a1.sinks.k1.hdfs.path = hdfs://m1:9000/user/flume/syslogtcp

a1.sinks.k1.hdfs.filePrefix = Syslog

a1.sinks.k1.hdfs.round = true

a1.sinks.k1.hdfs.roundValue = 10

a1.sinks.k1.hdfs.roundUnit = minute

# Use a channel which buffers events in memory

a1.channels.c1.type= memory

a1.channels.c1.capacity = 1000

a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

# Bind the source and sink to the channel

a1.sources.r1.channels = c1

a1.sinks.k1.channel = c1

(b)启动flume agent a1

flume-ng agent -c . -f /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/conf/hdfs_sink.conf -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

(c)测试产生syslog

echo "hello idoall flume -> hadoop testing one" | nc localhost 5140

(d) 在m1上再打开一个窗口，去hadoop上检查文件是否生成

hadoop fs -ls /user/flume/syslogtcp

hadoop fs -cat /user/flume/syslogtcp/Syslog.1407644509504

案例7：File Roll Sink

(a)创建agent配置文件

vi /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/conf/file_roll.conf

a1.sources = r1

a1.sinks = k1

a1.channels = c1

# Describe/configure the source

a1.sources.r1.type= syslogtcp

a1.sources.r1.port = 5555

a1.sources.r1.host = localhost

a1.sources.r1.channels = c1

# Describe the sink

a1.sinks.k1.type= file_roll

a1.sinks.k1.sink.directory = /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/logs

# Use a channel which buffers events in memory

a1.channels.c1.type= memory

a1.channels.c1.capacity = 1000

a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

# Bind the source and sink to the channel

a1.sources.r1.channels = c1

a1.sinks.k1.channel = c1

(b)启动flume agent a1

flume-ng agent -c . -f /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/conf/file_roll.conf -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

(c)测试产生log

echo "hello idoall.org syslog" | nc localhost 5555

echo "hello idoall.org syslog 2" | nc localhost 5555

(d)查看/home/hadoop/flume-1.5.0-bin/logs下是否生成文件,默认每30秒生成一个新文件

ll /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/logs

cat /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/logs/1407646164782-1

cat /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/logs/1407646164782-2

hello idoall.org syslog

hello idoall.org syslog 2

案例8：Replicating Channel Selector Flume支持Fan out流从一个源到多个通道

有两种模式的Fan out，分别是复制和复用。在复制的情况下，流的事件被发送到所有的配置通道。在复用的情况下，事件被发送到可用的渠道中的一个子集。Fan out流需要指定源和Fan out通道的规则。这次我们需要用到m1,m2两台机器

(a)在m1创建replicating_Channel_Selector配置文件

vi /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/conf/replicating_Channel_Selector.conf

a1.sources = r1

a1.sinks = k1 k2

a1.channels = c1 c2

# Describe/configure the source

a1.sources.r1.type= syslogtcp

a1.sources.r1.port = 5140

a1.sources.r1.host = localhost

a1.sources.r1.channels = c1 c2

a1.sources.r1.selector.type= replicating

# Describe the sink

a1.sinks.k1.type= avro

a1.sinks.k1.channel = c1

a1.sinks.k1.hostname= m1

a1.sinks.k1.port = 5555

a1.sinks.k2.type= avro

a1.sinks.k2.channel = c2

a1.sinks.k2.hostname= m2

a1.sinks.k2.port = 5555

# Use a channel which buffers events in memory

a1.channels.c1.type= memory

a1.channels.c1.capacity = 1000

a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

a1.channels.c2.type= memory

a1.channels.c2.capacity = 1000

a1.channels.c2.transactionCapacity = 100

(b)在m1创建replicating_Channel_Selector_avro配置文件

vi /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/conf/replicating_Channel_Selector_avro.conf

a1.sources = r1

a1.sinks = k1

a1.channels = c1

# Describe/configure the source

a1.sources.r1.type= avro

a1.sources.r1.channels = c1

a1.sources.r1.bind = 0.0.0.0

a1.sources.r1.port = 5555

# Describe the sink

a1.sinks.k1.type= logger

# Use a channel which buffers events in memory

a1.channels.c1.type= memory

a1.channels.c1.capacity = 1000

a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

# Bind the source and sink to the channel

a1.sources.r1.channels = c1

a1.sinks.k1.channel = c1

(c)在m1上将2个配置文件复制到m2上一份

scp -r /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/conf/replicating_Channel_Selector.conf root@m2:/home/hadoop/flume-1.5.0-bin/conf/replicating_Channel_Selector.conf

scp -r /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/conf/replicating_Channel_Selector_avro.conf root@m2:/home/hadoop/flume-1.5.0-bin/conf/replicating_Channel_Selector_avro.conf

(d)打开4个窗口，在m1和m2上同时启动两个flume agent

flume-ng agent -c . -f /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/conf/replicating_Channel_Selector_avro.conf -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

flume-ng agent -c . -f /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/conf/replicating_Channel_Selector.conf -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

(e)然后在m1或m2的任意一台机器上，测试产生syslog

echo "hello idoall.org syslog" | nc localhost 5140

(f)在m1和m2的sink窗口，分别可以看到以下信息,这说明信息得到了同步：

Event: { headers:{Severity=0, flume.syslog.status=Invalid, Facility=0} body: 68 65 6C 6C 6F 20 69 64 6F 61 6C 6C 2E 6F 72 67 hello idoall.org }

案例9：Multiplexing Channel Selector

(a)在m1创建Multiplexing_Channel_Selector配置文件

vi /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/conf/Multiplexing_Channel_Selector.conf

a1.sources = r1

a1.sinks = k1 k2

a1.channels = c1 c2

# Describe/configure the source

a1.sources.r1.type= org.apache.flume.source.http.HTTPSource

a1.sources.r1.port = 5140

a1.sources.r1.channels = c1 c2

a1.sources.r1.selector.type= multiplexing

a1.sources.r1.selector.header = type

#映射允许每个值通道可以重叠。默认值可以包含任意数量的通道。

a1.sources.r1.selector.mapping.baidu = c1

a1.sources.r1.selector.mapping.ali = c2

a1.sources.r1.selector.default = c1

# Describe the sink

a1.sinks.k1.type= avro

a1.sinks.k1.channel = c1

a1.sinks.k1.hostname= m1

a1.sinks.k1.port = 5555

a1.sinks.k2.type= avro

a1.sinks.k2.channel = c2

a1.sinks.k2.hostname= m2

a1.sinks.k2.port = 5555

# Use a channel which buffers events in memory

a1.channels.c1.type= memory

a1.channels.c1.capacity = 1000

a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

a1.channels.c2.type= memory

a1.channels.c2.capacity = 1000

a1.channels.c2.transactionCapacity = 100

(b)在m1创建Multiplexing_Channel_Selector_avro配置文件

vi /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/conf/Multiplexing_Channel_Selector_avro.conf

a1.sources = r1

a1.sinks = k1

a1.channels = c1

# Describe/configure the source

a1.sources.r1.type= avro

a1.sources.r1.channels = c1

a1.sources.r1.bind = 0.0.0.0

a1.sources.r1.port = 5555

# Describe the sink

a1.sinks.k1.type= logger

# Use a channel which buffers events in memory

a1.channels.c1.type= memory

a1.channels.c1.capacity = 1000

a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

# Bind the source and sink to the channel

a1.sources.r1.channels = c1

a1.sinks.k1.channel = c1

(c)将2个配置文件复制到m2上一份

scp -r /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/conf/Multiplexing_Channel_Selector.conf root@m2:/home/hadoop/flume-1.5.0-bin/conf/Multiplexing_Channel_Selector.conf

scp -r /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/conf/Multiplexing_Channel_Selector_avro.conf root@m2:/home/hadoop/flume-1.5.0-bin/conf/Multiplexing_Channel_Selector_avro.conf

(d)打开4个窗口，在m1和m2上同时启动两个flume agent

flume-ng agent -c . -f /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/conf/Multiplexing_Channel_Selector_avro.conf -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

flume-ng agent -c . -f /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/conf/Multiplexing_Channel_Selector.conf -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

(e)然后在m1或m2的任意一台机器上，测试产生syslog

curl -X POST -d '[{ "headers" :{"type" : "baidu"},"body" : "idoall_TEST1"}]' http://localhost:5140 &&

curl -X POST -d '[{ "headers" :{"type" : "ali"},"body" : "idoall_TEST2"}]' http://localhost:5140 &&

curl -X POST -d '[{ "headers" :{"type" : "qq"},"body" : "idoall_TEST3"}]' http://localhost:5140

(f)在m1的sink窗口，可以看到以下信息：

Event: { headers:{type=baidu} body: 69 64 6F 61 6C 6C 5F 54 45 53 54 31} 

Event: { headers:{type=qq} body: 69 64 6F 61 6C 6C 5F 54 45 53 54 33}

(g)在m2的sink窗口，可以看到以下信息：

Event: { headers:{type=ali} body: 69 64 6F 61 6C 6C 5F 54 45 53 54 32}

可以看到，根据header中不同的条件分布到不同的channel上

案例10：Flume Sink Processors failover的机器是一直发送给其中一个sink，当这个sink不可用的时候，自动发送到下一个sink

(a)在m1创建Flume_Sink_Processors配置文件

vi /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/conf/Flume_Sink_Processors.conf

a1.sources = r1

a1.sinks = k1 k2

a1.channels = c1 c2

#这个是配置failover的关键，需要有一个sink group

a1.sinkgroups = g1

a1.sinkgroups.g1.sinks = k1 k2

#处理的类型是failover

a1.sinkgroups.g1.processor.type= failover

#优先级，数字越大优先级越高，每个sink的优先级必须不相同

a1.sinkgroups.g1.processor.priority.k1 = 5

a1.sinkgroups.g1.processor.priority.k2 = 10

#设置为10秒，当然可以根据你的实际状况更改成更快或者很慢

a1.sinkgroups.g1.processor.maxpenalty = 10000

# Describe/configure the source

a1.sources.r1.type= syslogtcp

a1.sources.r1.port = 5140

a1.sources.r1.channels = c1 c2

a1.sources.r1.selector.type= replicating

# Describe the sink

a1.sinks.k1.type= avro

a1.sinks.k1.channel = c1

a1.sinks.k1.hostname= m1

a1.sinks.k1.port = 5555

a1.sinks.k2.type= avro

a1.sinks.k2.channel = c2

a1.sinks.k2.hostname= m2

a1.sinks.k2.port = 5555

# Use a channel which buffers events in memory

a1.channels.c1.type= memory

a1.channels.c1.capacity = 1000

a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

a1.channels.c2.type= memory

a1.channels.c2.capacity = 1000

a1.channels.c2.transactionCapacity = 100

(b)在m1创建Flume_Sink_Processors_avro配置文件

vi /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/conf/Flume_Sink_Processors_avro.conf

a1.sources = r1

a1.sinks = k1

a1.channels = c

# Describe/configure the source

a1.sources.r1.type= avro

a1.sources.r1.channels = c1

a1.sources.r1.bind = 0.0.0.0

a1.sources.r1.port = 5555

# Describe the sink

a1.sinks.k1.type= logger

# Use a channel which buffers events in memory

a1.channels.c1.type= memory

a1.channels.c1.capacity = 1000

a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

# Bind the source and sink to the channel

a1.sources.r1.channels = c1

a1.sinks.k1.channel = c1

(c)将2个配置文件复制到m2上一份

scp -r /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/conf/Flume_Sink_Processors.conf root@m2:/home/hadoop/flume-1.5.0-bin/conf/Flume_Sink_Processors.conf

scp -r /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/conf/Flume_Sink_Processors_avro.conf root@m2:/home/hadoop/flume-1.5.0-bin/conf/Flume_Sink_Processors_avro.conf

(d)打开4个窗口，在m1和m2上同时启动两个flume agent

flume-ng agent -c . -f /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/conf/Flume_Sink_Processors_avro.conf -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

flume-ng agent -c . -f /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/conf/Flume_Sink_Processors.conf -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

(e)然后在m1或m2的任意一台机器上，测试产生log

echo "idoall.org test1 failover" | nc localhost 5140

(f)因为m2的优先级高，所以在m2的sink窗口，可以看到以下信息，而m1没有：

Event: { headers:{Severity=0, flume.syslog.status=Invalid, Facility=0} body: 69 64 6F 61 6C 6C 2E 6F 72 67 20 74 65 73 74 31 idoall.org test1 }

(g)这时我们停止掉m2机器上的sink(ctrl+c)，再次输出测试数据：

echo "idoall.org test2 failover" | nc localhost 5140

(h)可以在m1的sink窗口，看到读取到了刚才发送的两条测试数据：

Event: { headers:{Severity=0, flume.syslog.status=Invalid, Facility=0} body: 69 64 6F 61 6C 6C 2E 6F 72 67 20 74 65 73 74 31 idoall.org test1 }

Event: { headers:{Severity=0, flume.syslog.status=Invalid, Facility=0} body: 69 64 6F 61 6C 6C 2E 6F 72 67 20 74 65 73 74 32 idoall.org test2 }

(i)我们再在m2的sink窗口中，启动sink：

flume-ng agent -c . -f /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/conf/Flume_Sink_Processors_avro.conf -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

(j)输入两批测试数据：

echo "idoall.org test3 failover" | nc localhost 5140 && echo "idoall.org test4 failover" | nc localhost 5140

(k)在m2的sink窗口,我们可以看到以下信息,因为优先级的关系,log消息会再次落到m2上：

Event: { headers:{Severity=0, flume.syslog.status=Invalid, Facility=0} body: 69 64 6F 61 6C 6C 2E 6F 72 67 20 74 65 73 74 33 idoall.org test3 }

Event: { headers:{Severity=0, flume.syslog.status=Invalid, Facility=0} body: 69 64 6F 61 6C 6C 2E 6F 72 67 20 74 65 73 74 34 idoall.org test4 }

案例11：Load balancing Sink Processor load balance type和failover不同的地方是,load balance有两个配置,一个是轮询,一个是随机

两种情况下如果被选择的sink不可用,就会自动尝试发送到下一个可用的sink上面。

(a)在m1创建Load_balancing_Sink_Processors配置文件

vi /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/conf/Load_balancing_Sink_Processors.conf

a1.sources = r1

a1.sinks = k1 k2

a1.channels = c1

#这个是配置Load balancing的关键，需要有一个sink group

a1.sinkgroups = g1

a1.sinkgroups.g1.sinks = k1 k2

a1.sinkgroups.g1.processor.type= load_balance

a1.sinkgroups.g1.processor.backoff = true

a1.sinkgroups.g1.processor.selector = round_robin

# Describe/configure the source

a1.sources.r1.type= syslogtcp

a1.sources.r1.port = 5140

a1.sources.r1.channels = c1

# Describe the sink

a1.sinks.k1.type= avro

a1.sinks.k1.channel = c1

a1.sinks.k1.hostname= m1

a1.sinks.k1.port = 5555

a1.sinks.k2.type= avro

a1.sinks.k2.channel = c1

a1.sinks.k2.hostname= m2

a1.sinks.k2.port = 5555

# Use a channel which buffers events in memory

a1.channels.c1.type= memory

a1.channels.c1.capacity = 1000

a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

(b)在m1创建Load_balancing_Sink_Processors_avro配置文件

vi /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/conf/Load_balancing_Sink_Processors_avro.conf

a1.sources = r1

a1.sinks = k1

a1.channels = c1

# Describe/configure the source

a1.sources.r1.type= avro

a1.sources.r1.channels = c1

a1.sources.r1.bind = 0.0.0.0

a1.sources.r1.port = 5555

# Describe the sink

a1.sinks.k1.type= logger

# Use a channel which buffers events in memory

a1.channels.c1.type= memory

a1.channels.c1.capacity = 1000

a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

# Bind the source and sink to the channel

a1.sources.r1.channels = c1

a1.sinks.k1.channel = c1

(c)将2个配置文件复制到m2上一份

scp -r /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/conf/Load_balancing_Sink_Processors.conf root@m2:/home/hadoop/flume-1.5.0-bin/conf/Load_balancing_Sink_Processors.conf

scp -r /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/conf/Load_balancing_Sink_Processors_avro.conf root@m2:/home/hadoop/flume-1.5.0-bin/conf/Load_balancing_Sink_Processors_avro.conf

(d)打开4个窗口，在m1和m2上同时启动两个flume agent

flume-ng agent -c . -f /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/conf/Load_balancing_Sink_Processors_avro.conf -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

flume-ng agent -c . -f /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/conf/Load_balancing_Sink_Processors.conf -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

(e)然后在m1或m2的任意一台机器上，测试产生log，一行一行输入，输入太快，容易落到一台机器上

echo "idoall.org test1" | nc localhost 5140

echo "idoall.org test2" | nc localhost 5140

echo "idoall.org test3" | nc localhost 5140

echo "idoall.org test4" | nc localhost 5140

(f)在m1的sink窗口，可以看到以下信息：

Event: { headers:{Severity=0, flume.syslog.status=Invalid, Facility=0} body: 69 64 6F 61 6C 6C 2E 6F 72 67 20 74 65 73 74 32 idoall.org test2 }

Event: { headers:{Severity=0, flume.syslog.status=Invalid, Facility=0} body: 69 64 6F 61 6C 6C 2E 6F 72 67 20 74 65 73 74 34 idoall.org test4 }

(g)在m2的sink窗口，可以看到以下信息：

Event: { headers:{Severity=0, flume.syslog.status=Invalid, Facility=0} body: 69 64 6F 61 6C 6C 2E 6F 72 67 20 74 65 73 74 31 idoall.org test1 }

Event: { headers:{Severity=0, flume.syslog.status=Invalid, Facility=0} body: 69 64 6F 61 6C 6C 2E 6F 72 67 20 74 65 73 74 33 idoall.org test3 }

说明轮询模式起到了作用。　　　　

案例12：Hbase sink

(a)在测试之前，请先将hbase启动

(b)然后将以下文件复制到flume中：

cp/home/hadoop/hbase-0.96.2-hadoop2/lib/protobuf-java-2.5.0.jar /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/lib

cp/home/hadoop/hbase-0.96.2-hadoop2/lib/hbase-client-0.96.2-hadoop2.jar /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/lib

cp/home/hadoop/hbase-0.96.2-hadoop2/lib/hbase-common-0.96.2-hadoop2.jar /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/lib

cp/home/hadoop/hbase-0.96.2-hadoop2/lib/hbase-protocol-0.96.2-hadoop2.jar /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/lib

cp/home/hadoop/hbase-0.96.2-hadoop2/lib/hbase-server-0.96.2-hadoop2.jar /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/lib

cp/home/hadoop/hbase-0.96.2-hadoop2/lib/hbase-hadoop2-compat-0.96.2-hadoop2.jar /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/lib

cp/home/hadoop/hbase-0.96.2-hadoop2/lib/hbase-hadoop-compat-0.96.2-hadoop2.jar /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/lib

cp/home/hadoop/hbase-0.96.2-hadoop2/lib/htrace-core-2.04.jar /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/lib

(c)确保test_idoall_org表在hbase中已经存在。

(d)在m1创建hbase_simple配置文件

vi /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/conf/hbase_simple.conf

a1.sources = r1

a1.sinks = k1

a1.channels = c1

# Describe/configure the source

a1.sources.r1.type= syslogtcp

a1.sources.r1.port = 5140

a1.sources.r1.host = localhost

a1.sources.r1.channels = c1

# Describe the sink

a1.sinks.k1.type= logger

a1.sinks.k1.type= hbase

a1.sinks.k1.table = test_idoall_org

a1.sinks.k1.columnFamily = name

a1.sinks.k1.column = idoall

a1.sinks.k1.serializer = org.apache.flume.sink.hbase.RegexHbaseEventSerializer

a1.sinks.k1.channel = memoryChannel

# Use a channel which buffers events in memory

a1.channels.c1.type= memory

a1.channels.c1.capacity = 1000

a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

# Bind the source and sink to the channel

a1.sources.r1.channels = c1

a1.sinks.k1.channel = c1

(e)启动flume agent

flume-ngagent -c . –f /home/hadoop/flume-1.5.0-bin/conf/hbase_simple.conf -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

(f)测试产生syslog

echo "hello idoall.org from flume" | nc localhost 5140

(g)这时登录到hbase中，可以发现新数据已经插入

hbase shell

hbase(main):001:0> list

TABLE                                                                                                        

hbase2hive_idoall                                                                                                  

hive2hbase_idoall                                                                                                  

test_idoall_org

=> ["hbase2hive_idoall","hive2hbase_idoall","test_idoall_org"]

hbase(main):002:0> scan "test_idoall_org"

hbase(main):004:0> quit

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