Flume学习笔记（1）—— Flume入门

news2024/11/17 7:29:31

Flume 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、聚合和传输的系统

Flume 基于流式架构，灵活简单

Flume最主要的作用就是，实时读取服务器本地磁盘的数据，将数据写入到HDFS

基础架构

Agent

Agent 是一个 JVM 进程，它以事件的形式将数据从源头送至目的

Agent 主要有 3 个部分组成，Source、Channel、Sink

Source

Source 是负责接收数据到 Flume Agent 的组件。Source 组件可以处理各种类型、各种格式的日志数据，包括 avro、thrift、exec、jms、spooling directory、netcat、taildir、sequence generator、syslog、http、legacy

Sink

Sink 不断地轮询 Channel 中的事件且批量地移除它们，并将这些事件批量写入到存储或索引系统、或者被发送到另一个 Flume Agent

Sink 组件目的地包括 hdfs、logger、avro、thrift、ipc、file、HBase、solr、自定义

Channel

Channel 是位于 Source 和 Sink 之间的缓冲区。因此，Channel 允许 Source 和 Sink 运作在不同的速率上Channel 是线程安全的，可以同时处理几个 Source 的写入操作和几个Sink 的读取操作

Flume 自带两种 Channel：Memory Channel 和 File Channel

  • Memory Channel 是内存中的队列。Memory Channel 在不需要关心数据丢失的情景下适用。如果需要关心数据丢失，那么 Memory Channel 就不应该使用，因为程序死亡、机器宕机或者重启都会导致数据丢失。
  • File Channel 将所有事件写到磁盘。因此在程序关闭或机器宕机的情况下不会丢失数据

Event

Flume 数据传输的基本单元，以 Event 的形式将数据从源头送至目的地

Event 由 Header 和 Body 两部分组成，Header 用来存放该 event 的一些属性，为 K-V 结构，Body 用来存放该条数据，形式为字节数组

Flume 安装部署

flume官网：Welcome to Apache Flume — Apache Flume

官方文档：Flume 1.11.0 User Guide — Apache Flume

下载：Index of /dist/flume

1.下载tar包：

版本：1.9.0

2.上传到服务器，解压至/opt/module/路径下；

3.重命名：mv /opt/module/apache-flume-1.9.0-bin/opt/module/flume

4.将 lib 文件夹下的 guava-11.0.2.jar 删除以兼容 Hadoop 3.1.3：rm/opt/module/flume/lib/guava-11.0.2.jar

Flume入门案例

监控端口数据官方案例

需求：使用 Flume 监听一个端口，收集该端口数据，并打印到控制台

实现步骤：

  1. 通过netcat工具向本机的44444端口发送数据
  2. Flume监控本机的44444端口，通过Flume的source端读取数据
  3. Flume将获取的数据通过Sink端写出到控制台

实现流程：

  • 安装 netcat 工具：sudo yum install -y nc
  • 判断 44444 端口是否被占用：netstat -nlp | grep 44444

netstat：显示网络状态；

相关参数说明：Linux netstat命令 | 菜鸟教程

  • 在 flume 目录下创建 job 文件夹并进入 job 文件夹；
  • 在 job 文件夹下创建 Flume Agent 配置文件net-flume-logger.conf
  • 配置文件内容如下：
# example.conf: A single-node Flume configuration

# Name the components on this agent（source，channel，sink的名称）
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1

# Describe/configure the source（source的类型，绑定的ip）
a1.sources.r1.type = netcat
a1.sources.r1.bind = localhost
a1.sources.r1.port = 44444

# Describe the sink（sink的类型）
a1.sinks.k1.type = logger

# Use a channel which buffers events in memory（channel的类型，容量）
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

# Bind the source and sink to the channel（将source、sink和channel绑定）
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

具体参数详解如下：

  • 开启 flume 监听端口：bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a1 --conf-file job/net-flume-logger.conf -Dflume.root.logger=INFO,console或者 bin/flume-ng agent -c conf/ -n a1 -f job/net-flume-logger.conf -Dflume.root.logger=INFO,console

参数说明：

--conf/-c：表示配置文件存储在 conf/目录

--name/-n：表示给 agent 起名为 a1

--conf-file/-f：flume 本次启动读取的配置文件是在 job 文件夹下的 flume-telnet.conf文件

-Dflume.root.logger=INFO,console ：-D 表示 flume 运行时动态修改 flume.root.logger参数属性值，并将控制台日志打印级别设置为 INFO 级别。日志级别包括:log、info、warn、error

  • 使用 netcat 工具向本机的 44444 端口发送内容：nc localhost 44444

  • 在 Flume 监听页面观察接收数据情况：

实时监控单个追加文件

需求：实时监控 Hive 日志，并上传到 HDFS 中

实现流程：

1.flume要想将数据上传到hadoop，需要依赖相关的jar包，所以需要确定hadoop及Java的环境变量已经配置好了：

2.创建配置文件（在job目录下）：flume-file-hdfs.conf

# Name the components on this agent
a2.sources = r2
a2.sinks = k2
a2.channels = c2

# Describe/configure the source
a2.sources.r2.type = exec
a2.sources.r2.command = tail -F /opt/module/hive/logs/hive.log

# Describe the sink
a2.sinks.k2.type = hdfs
a2.sinks.k2.hdfs.path = hdfs://hadoop102:9820/flume/%Y%m%d/%H
#上传文件的前缀
a2.sinks.k2.hdfs.filePrefix = logs-
#是否按照时间滚动文件夹
a2.sinks.k2.hdfs.round = true
#多少时间单位创建一个新的文件夹
a2.sinks.k2.hdfs.roundValue = 1
#重新定义时间单位
a2.sinks.k2.hdfs.roundUnit = hour
#是否使用本地时间戳
a2.sinks.k2.hdfs.useLocalTimeStamp = true
#积攒多少个 Event 才 flush 到 HDFS 一次
a2.sinks.k2.hdfs.batchSize = 100
#设置文件类型，可支持压缩
a2.sinks.k2.hdfs.fileType = DataStream
#多久生成一个新的文件
a2.sinks.k2.hdfs.rollInterval = 60
#设置每个文件的滚动大小
a2.sinks.k2.hdfs.rollSize = 134217700
#文件的滚动与 Event 数量无关
a2.sinks.k2.hdfs.rollCount = 0

# Use a channel which buffers events in memory
a2.channels.c2.type = memory
a2.channels.c2.capacity = 1000
a2.channels.c2.transactionCapacity = 100

# Bind the source and sink to the channel
a2.sources.r2.channels = c2
a2.sinks.k2.channel = c2

参数说明：

①source为exec source：Flume 1.11.0 User Guide — Apache Flume

  • exec及execute的意思，执行给定的Uxin系统指令；
  • 相应的command即需要执行的指令，在本示例中即读取Hive日志文件中的内容

tail -F：循环读取

Linux tail 命令 | 菜鸟教程

②sind为hdfs sinkFlume 1.11.0 User Guide — Apache Flume

path即hdfs上文件的路径，hdfs sink允许使用一些转义序列，如下：

根据官网描述：

The files can be rolled (close current file and create a new one) periodically based on the elapsed time or size of data or number of events

文件的滚动可以通过时间、文件、events的数量来控制；

  • 时间：主要是round——是否开启时间控制；roundUnit——时间单位；roundValue——时间值

  • 文件：主要是rollInterval——生成新文件的间隔（设置为0表示不按照时间滚动）；rollSize——单个文件的最大大小（单位：bytes）；rollCount——新文件生成时必须满足的events数量；

  • events数量：通过batchSize来设置

③对于所有与时间相关的转义序列，Event Header 中必须存在以 “timestamp”的key（除非 hdfs.useLocalTimeStamp 设置为 true，此方法会使用 TimestampInterceptor 自动添加 timestamp）

3.执行指令：bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a2 --conf-file job/flume-file-hdfs.conf

4.执行hive指令，生成日志文件；为了简单测试这里直接向hive.log文件中写内容：

echo "test.2023.11.17" > hive.log

到hdfs中去查看，可以看到对应的文件：

实时监控目录下多个新文件

需求：使用 Flume 监听整个目录的文件，并上传至 HDFS

实现流程：
1.创建配置文件 flume-dir-hdfs.conf

配置文件内容如下：

a3.sources = r3
a3.sinks = k3
a3.channels = c3

# Describe/configure the source
a3.sources.r3.type = spooldir
#定义监控目录
a3.sources.r3.spoolDir = /opt/module/flume/upload
a3.sources.r3.fileSuffix = .COMPLETED
a3.sources.r3.fileHeader = true
#忽略所有以.tmp 结尾的文件，不上传
a3.sources.r3.ignorePattern = ([^ ]*\.tmp)

# Describe the sink
a3.sinks.k3.type = hdfs
a3.sinks.k3.hdfs.path = hdfs://hadoop102:8020/flume/upload/%Y%m%d/%H
#上传文件的前缀
a3.sinks.k3.hdfs.filePrefix = upload-
#是否按照时间滚动文件夹
a3.sinks.k3.hdfs.round = true
#多少时间单位创建一个新的文件夹
a3.sinks.k3.hdfs.roundValue = 1
#重新定义时间单位
a3.sinks.k3.hdfs.roundUnit = hour
#是否使用本地时间戳
a3.sinks.k3.hdfs.useLocalTimeStamp = true
#积攒多少个 Event 才 flush 到 HDFS 一次
a3.sinks.k3.hdfs.batchSize = 100
#设置文件类型，可支持压缩
a3.sinks.k3.hdfs.fileType = DataStream
#多久生成一个新的文件
a3.sinks.k3.hdfs.rollInterval = 60
#设置每个文件的滚动大小大概是 128M
a3.sinks.k3.hdfs.rollSize = 134217700
#文件的滚动与 Event 数量无关
a3.sinks.k3.hdfs.rollCount = 0

# Use a channel which buffers events in memory
a3.channels.c3.type = memory
a3.channels.c3.capacity = 1000
a3.channels.c3.transactionCapacity = 100

# Bind the source and sink to the channel
a3.sources.r3.channels = c3
a3.sinks.k3.channel = c3

参数说明：
source类型是spooldir：Flume 1.11.0 User Guide — Apache Flume

根据官网的描述：This source will watch the specified directory for new files, and will parse events out of new files as they appear

该类型的source会监控特定目录，当目录下出现新文件的时候，会进行文件的上传

  • spoolDir：文件监控的目录
  • fileSuffix：默认值.COMPLETED，文件后缀
  • fileHeader：是否添加文件头
  • ignorePattern：定义忽略的文件；ignorePattern = ([^ ]*\.tmp)：忽略所有以tmp结尾的文件而不上传

2.启动指令： bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a3 --conf-file job/flume-dir-hdfs.conf

3.在/opt/module/flume/upload文件夹中上传文件：

touch why.txt
touch why.tmp
touch why.log

可以看到添加了文件后缀：

hdfs中也有了对应的文件：

实时监控目录下的多个追加文件（断点续传）

  • Exec source 适用于监控一个实时追加的文件，不能实现断点续传
  • Spooldir Source适合用于同步新文件，但不适合对实时追加日志的文件进行监听并同步
  • Taildir Source适合用于监听多个实时追加的文件，并且能够实现断点续传

需求：使用 Flume 监听整个目录的实时追加文件（向文件中写入新的内容），并上传至 HDFS

实现流程：

1.创建配置文件 flume-taildir-hdfs.conf

文件内容如下：

a3.sources = r3
a3.sinks = k3
a3.channels = c3

# Describe/configure the source
a3.sources.r3.type = TAILDIR
a3.sources.r3.positionFile = /opt/module/flume/tail_dir.json
a3.sources.r3.filegroups = f1 f2
a3.sources.r3.filegroups.f1 = /opt/module/flume/files/.*txt.*
a3.sources.r3.filegroups.f2 = /opt/module/flume/files2/.*log.*

# Describe the sink
a3.sinks.k3.type = hdfs
a3.sinks.k3.hdfs.path = hdfs://hadoop102:8020/flume/upload2/%Y%m%d/%H
#上传文件的前缀
a3.sinks.k3.hdfs.filePrefix = upload-
#是否按照时间滚动文件夹
a3.sinks.k3.hdfs.round = true
#多少时间单位创建一个新的文件夹
a3.sinks.k3.hdfs.roundValue = 1
#重新定义时间单位
a3.sinks.k3.hdfs.roundUnit = hour
#是否使用本地时间戳
a3.sinks.k3.hdfs.useLocalTimeStamp = true
#积攒多少个 Event 才 flush 到 HDFS 一次
a3.sinks.k3.hdfs.batchSize = 100
#设置文件类型，可支持压缩
a3.sinks.k3.hdfs.fileType = DataStream
#多久生成一个新的文件
a3.sinks.k3.hdfs.rollInterval = 60
#设置每个文件的滚动大小大概是 128M
a3.sinks.k3.hdfs.rollSize = 134217700
#文件的滚动与 Event 数量无关
a3.sinks.k3.hdfs.rollCount = 0

# Use a channel which buffers events in memory
a3.channels.c3.type = memory
a3.channels.c3.capacity = 1000
a3.channels.c3.transactionCapacity = 100

# Bind the source and sink to the channel
a3.sources.r3.channels = c3
a3.sinks.k3.channel = c3

参数说明：

source类型为taildir：Flume 1.11.0 User Guide — Apache Flume

  • positionFile：默认值：~/.flume/taildir_position.json；根据官方的解释，该文件是用于记录inode的值的，inode即linux中储存文件元数据的区域，linux中可以通过inode来识别不同的文件，因此taildir source通过维护positionFile即可记录每个文件读取到的最新的位置，从而实现断点续传；
  • filegroups ＆ filegroups.<filegroupName>：定义一个或多个需要监控的目录；

.*txt.*即表示所有以txt结尾的文件

3.执行指令： bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a3 --conf-file job/flume-taildir-hdfs.conf

4.向/opt/module/flume/files目录下的文件中写入内容：

echo hello1 >> file1.txt
echo hello2 >> file2.txt
echo hello3 >> file3.txt
echo hello4 >> file4.txt

在files2中：

echo log1 >> log1.log

hdfs中出现相应的文件：

内容如下：

继续在files中执行：echo log2 >> log1.log

可以看到已经同步更新：

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.coloradmin.cn/o/1222589.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

相关文章

【SAP-QUERY】QUERY报表的创建

【SAP-QUERY】QUERY报表的创建

SQ03&#xff1a;创建用户组 环境-》查询区域-》选择标准区域 创建用户组和用户组描述 可选分配权限&#xff08;授权当前用户组下人员可以修改该query报表&#xff09; SQ02&#xff1a;创建信息集 确认区域是否为标准区域 选择创建的用户组 创建信息集&#xff1a;输入描述&a…
阅读更多...
Nacos 配置中心底层原理（1.X版本）

Nacos 配置中心底层原理（1.X版本）

前言 Nacos 1.X版本 是长轮询 Nacos 2.X版本 是GRPC 长轮询 概念 客户端会轮询向服务端发出一个长连接请求&#xff0c;这个长连接最多30s就会超时&#xff0c;服务端收到客户端的请求会先判断当前是否有配置更新&#xff0c;有则立即返回&#xff0c;如果没有服务端会将这个…
阅读更多...
【数据结构】图的简介（图的逻辑结构）

【数据结构】图的简介（图的逻辑结构）

一.引例&#xff08;哥尼斯堡七桥问题&#xff09; 哥尼斯堡七桥问题是指在哥尼斯堡市&#xff08;今属俄罗斯&#xff09;的普雷格尔河&#xff08;Pregel River&#xff09;中&#xff0c;是否可以走遍每座桥一次且仅一次&#xff0c;最后回到起点的问题。这个问题被认为是图…
阅读更多...
虚拟机上安装docker，并安装flink镜像

虚拟机上安装docker，并安装flink镜像

1. 安装docker 官网步骤&#xff1a;https://docs.docker.com/engine/install/centos/ sudo yum install -y yum-utils sudo yum-config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo sudo yum install docker-ce docker-ce-cli containerd.…
阅读更多...
AppInfo应用信息查看V1.0.2测试版

AppInfo应用信息查看V1.0.2测试版

https://download.csdn.net/download/zzmzzff/88549035
阅读更多...
巧用SqlServer数据库实现邮件自动发送功能

巧用SqlServer数据库实现邮件自动发送功能

使用数据库发送邮件需要三个步骤&#xff0c;配置数据库的邮件服务、编写存储过程、设置SQL作业&#xff0c;接下来开始逐步分享&#xff1a; 配置数据库邮件&#xff1a; 在SqlServer左侧菜单栏中&#xff0c;找到管理页签中数据库邮件选项&#xff1a; 接下来开始配置数据库…
阅读更多...
酷柚易汛ERP - 系统初始化操作指南

酷柚易汛ERP - 系统初始化操作指南

1、应用场景 重新初始化将会清空系统数据&#xff0c;恢复至新系统初始创建的状态&#xff0c;且不可逆转&#xff0c;请谨慎操作&#xff01; 初始化系统需要验证管理员密码&#xff0c;密码输入正确后即可开始初始化系统
阅读更多...
电子学会2023年06月青少年软件编程（图形化）等级考试试卷（一级）真题，含答案解析

电子学会2023年06月青少年软件编程（图形化）等级考试试卷（一级）真题，含答案解析

青少年软件编程（图形化）等级考试试卷（一级） 一、单选题(共25题，共50分) 1. 看图找规律，请问下图红框中是？（ ） A.
阅读更多...
基础课8——中文分词

基础课8——中文分词

中文分词指的是将一个汉字序列切分成一个一个单独的词。分词就是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程。在英文的行文中&#xff0c;单词之间是以空格作为自然分界符的&#xff0c;而中文只是字、句和段能通过明显的分界符来简单划界&#xff0c;唯独词没有一个…
阅读更多...
医院数字化LIS（检验信息系统）源码

医院数字化LIS（检验信息系统）源码

临床检验信息管理系统&#xff08;LIS&#xff09;是利用计算机连接医疗设备&#xff0c;通过计算机信息处理技术&#xff0c;将医院检验科或实验室的临床检验数据进行自动收集、存储、处理、提取、传输和交换&#xff0c;满足所有授权用户的功能需求。 一、系统概述 1.LIS&am…
阅读更多...
在线 sha1 加密

在线 sha1 加密

ttmd5 http://www.ttmd5.com/hash.php?type5 qqxiuzi https://www.qqxiuzi.cn/bianma/sha-1.htm jb51 http://tools.jb51.net/password/sha_encode
阅读更多...
如何啟用 BitLocker來加密硬盤

如何啟用 BitLocker來加密硬盤

概述 什麼是 BitLocker&#xff1a; BitLocker 磁碟機加密是一項本機安全性功能&#xff0c;可對安裝 Windows 的磁碟機上的所有內容進行加密。設備加密透過加密來幫助保護您的資料。只有擁有正確加密金鑰&#xff08;例如個人識別碼&#xff09;的人才能解密它。 它是如何運…
阅读更多...
Redis篇---第五篇

Redis篇---第五篇

系列文章目录 文章目录 系列文章目录前言一、持久化有两种，那应该怎么选择呢？二、怎么使用 Redis 实现消息队列？三、说说你对Redis事务的理解前言 前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站，这篇文章男女通用，…
阅读更多...
阿里云崩了，总结我们从云上搬到线下经历了什么

阿里云崩了，总结我们从云上搬到线下经历了什么

我们做钢铁行业云的时候&#xff0c;也曾购买过某讯的云服务器。当时某讯做活动&#xff0c;头3年比较便宜&#xff0c;大概买了40台左右云服务器。 但是&#xff0c;3年期间使用云服务器的经历&#xff0c;体验并不好&#xff1a;1.我们云服务器的密码都是随机生成的&#xff…
阅读更多...
CSS滚动捕获 scroll-snap-align

CSS滚动捕获 scroll-snap-align

CSS滚动捕获 scroll-snap-align 看到 align, 就条件反射想到对齐方式, 嗯猜对了. 不过要先看一下若干名词介绍 scroll-snap-align 指定了盒子的 snap position, 即盒子 snap area 和滚动容器的 snapport 的对齐方式. 这个属性是定义在滚动元素上, 而不是滚动容器上 语法 这个…
阅读更多...
IO流-打印流

IO流-打印流

一&#xff0c;打印流 二&#xff0c;常用方法 三&#xff0c;案例 package Print.sd;import java.io.FileNotFoundException; import java.io.PrintStream; import java.nio.charset.Charset;public class Main {public static void main(String[] args) throws FileNotFound…
阅读更多...
Humanoid Robotics Whole Body Control（WBC）全身控制

Humanoid Robotics Whole Body Control（WBC）全身控制

系列文章目录 文章目录 系列文章目录前言一、ROS —— 什么是全身控制&#xff1f;二、IEEE - RAS三、维也纳工业大学 —— 自动化与控制研究所&#xff08;ACIN&#xff09;四、IIt&#xff08;意大利技术研究院&#xff09; 前言 谷歌的几种解释 一、ROS —— 什么是全身控制…
阅读更多...
BUUCTF 被偷走的文件 1

BUUCTF 被偷走的文件 1

BUUCTF:https://buuoj.cn/challenges 题目描述&#xff1a; 一黑客入侵了某公司盗取了重要的机密文件&#xff0c;还好管理员记录了文件被盗走时的流量&#xff0c;请分析该流量&#xff0c;分析出该黑客盗走了什么文件。 密文&#xff1a; 下载附件&#xff0c;解压得到一个…
阅读更多...
在python中os.chdir()的含义以及用法

在python中os.chdir()的含义以及用法

文章目录 一、os.chdir() 是什么&#xff1f;二、用法注意 一、os.chdir() 是什么&#xff1f; 在Python中&#xff0c;os.chdir() 是 “change directory” 的缩写&#xff0c;意思是改变当前工作目录。这个函数是Python的 os 模块的一部分&#xff0c;允许你更改程序的工作目…
阅读更多...
新材料企业ERP有几种?能帮助企业解决哪些问题

新材料企业ERP有几种?能帮助企业解决哪些问题

在我们的生活当中会遇到各种各样的新材料&#xff0c;这些新材料对应不同的制造工艺、品质检验标准、生产工序、制造设备等。有些新材料企业的营销渠道不止一个&#xff0c;各个营销平台的经营策略和商品维护流程各不相同&#xff0c;而这也使得日常的管理工作量较大。 经过多…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023