Flume详解（2）

news2024/9/28 5:26:24

Flume

Sink

HDFS Sink

  1. 将数据写到HDFS上。数据以文件形式落地到HDFS上，默认是以FlumeData开头，可以通过hdfs.filePrefix来修改

  2. HDFS Sink默认每隔30s会滚动一次生成一个文件，因此会导致在HDFS上生成大量的小文件，实际过程中，需要通过hdfs.rollInterval来修改，一般设置为3600s或者86400s。如果设置为0，那么表示不滚动，只生成1个文件

  3. HDFS Sink默认每1024B会滚动一次生成一个文件，同样会导致产生更多的小文件，实际过程中，需要通过hdfs.rollSize来修改，一般设置为134217728B。如果设置为0，那么表示不滚动，只生成1个文件

  4. HDFS Sink默认每10条数据会滚动一次生成一个文件，同样会导致产生更多的小文件。实际过程中，需要通过hdfs.rollCount来修改。如果设置为0，那么表示不滚动，只生成1个文件

  5. HDFS Sink支持三种文件类型：SequenceFile(序列文件), DataStream(文本文件) or CompressedStream(压缩文件)，默认使用的是SequenceFile。如果将文件类型设置为CompressedStream，那么还需要指定属性hdfs.codeC，支持gzip, bzip2, lzo, lzop, snappy

  6. 案例

    1. 格式文件

      a1.sources = s1
a1.channels = c1
a1.sinks = k1
​
a1.sources.s1.type = netcat
a1.sources.s1.bind = 0.0.0.0
a1.sources.s1.port = 8090
​
a1.channels.c1.type = memory
​
# 配置HDFS Sink
# 类型必须是
a1.sinks.k1.type = hdfs
# 数据在HDFS上的存储路径
a1.sinks.k1.hdfs.path = hdfs://hadoop01:9000/flume_data
# 文件滚动间隔时间
a1.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 3600
# 文件滚动大小
a1.sinks.k1.hdfs.rollSize = 134217728
# 文件滚动条数
a1.sinks.k1.hdfs.rollCount = 1000000000
# 文件类型
a1.sinks.k1.hdfs.fileType = DataStream
​
a1.sources.s1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1
      2. 启动
      flume-ng agent -n a1 -c $FLUME_HOME/conf -f hdfssink.properties -Dflume.root.logger=INFO,console
      3. 在新的窗口中通过`nc`来发送数据
      nc hadoop01 8090

Logger Sink

  1. 将数据以日志写入到指定目的地，支持console和file。实际开发过程中，使用的比较少，一般是教学阶段使用较多

  2. Logger Sink默认要求Event的body部分不能超过16个字节，可以通过maxBytesToLog来调节

  3. Logger Sink对中文支持不好

File Roll Sink

  1. 将数据以文本文件形式存储到本地的磁盘上。可以通过属性sink.serializer来修改，支持TEXT和avro_event

  2. 类似于HDFS Sink，File Roll Sink默认也是每隔30s滚动一次生成一个文件，可以通过属性sink.rollInterval来修改

  3. 案例

    a1.sources = s1
a1.channels = c1
a1.sinks = k1
​
a1.sources.s1.type = netcat
a1.sources.s1.bind = 0.0.0.0
a1.sources.s1.port = 8090
​
a1.channels.c1.type = memory
​
# 配置File Roll Sink
# 类型必须是file_roll
a1.sinks.k1.type = file_roll
# 数据在本地的存储路径
a1.sinks.k1.sink.directory = /opt/flume_data
# 文件滚动间隔时间
a1.sinks.k1.sink.rollInterval = 3600
​
a1.sources.s1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

AVRO Sink

  1. 将数据经过AVRO序列化之后来写出，结合AVRO Source来实现流动模型

  2. 多级流动

    1. 第一个节点

      a1.sources = s1
a1.channels = c1
a1.sinks = k1
​
a1.sources.s1.type = exec
a1.sources.s1.command = tail -F /opt/software/flume-1.11.0/data/a.txt
a1.sources.s1.shell = /bin/sh -c
​
a1.channels.c1.type = memory
​
a1.sinks.k1.type = avro
a1.sinks.k1.hostname = hadoop02
a1.sinks.k1.port = 70000
​
a1.sources.s1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

    2. 第二个节点

      a1.sources = s1
a1.channels = c1
a1.sinks = k1
​
a1.sources.s1.type = avro
a1.sources.s1.bind = 0.0.0.0
a1.sources.s1.port = 7000
​
a1.channels.c1.type = memory
​
a1.sinks.k1.type = avro
a1.sinks.k1.hostname = hadoop03
a1.sinks.k1.port = 7000
​
a1.sources.s1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

    3. 第三个节点

      a1.sources = s1
a1.channels = c1
a1.sinks = k1
​
a1.sources.s1.type = avro
a1.sources.s1.bind = 0.0.0.0
a1.sources.s1.port = 7000
​
a1.channels.c1.type = memory
​
a1.sinks.k1.type = logger
​
a1.sources.s1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

  3. 扇入流动

    1. 第一个节点

      a1.sources = s1
a1.channels = c1
a1.sinks = k1
​
a1.sources.s1.type = exec
a1.sources.s1.command = tail -F /opt/software/flume-1.11.0/data/a.txt
a1.sources.s1.shell = /bin/sh -c
​
a1.channels.c1.type = memory
​
a1.sinks.k1.type = avro
a1.sinks.k1.hostname = hadoop03
a1.sinks.k1.port = 6666
​
a1.sources.s1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

    2. 第二个节点

      a1.sources = s1
a1.channels = c1
a1.sinks = k1
​
a1.sources.s1.type = netcat
a1.sources.s1.bind = 0.0.0.0
a1.sources.s1.port = 8000
​
a1.channels.c1.type = memory
​
a1.sinks.k1.type = avro
a1.sinks.k1.hostname = hadoop03
a1.sinks.k1.port = 6666
​
a1.sources.s1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

    3. 第三个节点

      a1.sources = s1
a1.channels = c1
a1.sinks = k1
​
a1.sources.s1.type = avro
a1.sources.s1.bind = 0.0.0.0
a1.sources.s1.port = 6666
​
a1.channels.c1.type = memory
​
a1.sinks.k1.type = logger
​
a1.sources.s1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

  4. 扇出流动

    1. 注意：在Flume中，可以从同一个数据源采集数据，放到不同的仓库(Channel)存储，但是每一个Sink只能对应1个Channel

    2. 第一个节点

      a1.sources = s1
a1.channels = c1 c2
a1.sinks = k1 k2
​
a1.sources.s1.type = netcat
a1.sources.s1.bind = 0.0.0.0
a1.sources.s1.port = 8000
​
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c2.type = memory
​
a1.sinks.k1.type = avro
a1.sinks.k1.hostname = hadoop02
a1.sinks.k1.port = 7000
​
a1.sinks.k2.type = avro
a1.sinks.k2.hostname = hadoop03
a1.sinks.k2.port = 7000
​
a1.sources.s1.channels = c1 c2
a1.sinks.k1.channel = c1
a1.sinks.k2.channel = c2

    3. 第二个和第三个节点

      a1.sources = s1
a1.channels = c1
a1.sinks = k1
​
a1.sources.s1.type = avro
a1.sources.s1.bind = 0.0.0.0
a1.sources.s1.port = 7000
​
a1.channels.c1.type = memory
​
a1.sinks.k1.type = logger
​
a1.sources.s1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

自定义Sink

  1. 自定义Sink的时候，需要定义一个类继承AbstractSink，实现Sink接口，最好还要实现Configurable接口来获取配置。注意，自定义Sink的过程中，需要关注事务问题

  2. 打成jar包放到lib目录下

    cd /opt/software/flume-1.11.0/lib/
rz

  3. 编辑格式文件

    cd ../data/
vim authsink.properties

    在文件中添加

    a1.sources = s1
a1.channels = c1
a1.sinks = k1
​
a1.sources.s1.type = http
a1.sources.s1.port = 8888
​
a1.channels.c1.type = memory
​
# 配置自定义Sink
# 类型必须是类的全路径名
a1.sinks.k1.type = com.fesco.sink.AuthSink
# 存储路径
a1.sinks.k1.path = /opt/flume_data
​
a1.sources.s1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

  4. 启动Flume

  5. 发送HTTP请求

    curl -X POST -d '[{"headers":{"class":"big data","sinktype":"auth"},"body":"testing~~~"}]' http://hadoop01:8888

事务

  1. Source会先执行doPut操作，将数据放入PutList中，PutList本质上是一个Deque

  2. PutList会试图将数据传输给Channel，如果成功，执行doCommit操作，如果失败，那么执行doRollback

  3. Channel收到数据之后，会试图将数据推送到TakeList，然后由TakeList将数据试图推送给Sink。TakeList本质上也是一个Deque

  4. 如果TakeList成功将数据推送给Sink，那么执行doCommit操作；反之，如果失败，那么执行doRollback操作

Channel

Memory Channel

  1. Memory Channel将数据临时存储到内存队列中，队列默认容量是100，即队列默认最多能存储100条数据，如果队列被放满，那么后续的操作会被阻塞。可以通过属性capacity来调节，实际过程中一般会设置为100000~300000

  2. transactionCapacity：事务容量。每次PutList向Channel推送的数据条数或者Channel向TakeList添加的数据条数，默认是100。实际过程中，这个值一般会调节为1000~3000

  3. 需要注意的是，Memory Channel是将数据临时存储到内存中，所以读写速度相对较快，但是不可靠，因此适应于要求速度但是不要求可靠性的场景

File Channel

  1. File Channel将数据临时存储到磁盘上，所以读写速度相对慢一些，但是可靠，因此适应于要求可靠性但不要求速度的场景

  2. File Channel默认会将数据临时存储到~/.flume/file-channel/data目录下，可以通过属性dataDirs来修改，如果指定了多个数据目录，那么目录之间用逗号隔开

  3. File Channel支持断点续传，默认情况下，会将偏移量记录到~/.flume/file-channel/checkpoint目录下，可以通过属性checkpointDir来修改

  4. 默认File Channel能够存储1000000条数据，可以通过属性capacity来条件

  5. File Channel最多能占用2146435071B的磁盘，可以通过maxFileSize修改

  6. File Channel的transactionCapacity的默认值是10000

  7. 案例

    a1.sources = s1
a1.channels = c1
a1.sinks = k1
​
a1.sources.s1.type = netcat
a1.sources.s1.bind = 0.0.0.0
a1.sources.s1.port = 8090
​
# 配置File Channel
# 类型必须是file
a1.channels.c1.type = file
# 偏移量的存储位置
a1.channels.c1.checkpointDir = /opt/flume_data/checkpoint
# 数据临时存储位置
a1.channels.c1.dataDirs = /opt/flume_data/data
​
a1.sinks.k1.type = logger
​
a1.sources.s1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

其他Channel

  1. JDBC Channel：将数据临时存储到数据库，但是JDBC Channel目前只支持Derby数据库。基于Derby(微型、文件型、单连接)的特性，所以实际开发过程中，不适用这个Channel

  2. Spillable Memory Channel：内存溢出Channel。内存中维系一个队列，如果队列被放满，不会阻塞，而是会将数据临时存储到磁盘上，这个Channel目前还在实验阶段，不推荐在生产场景中使用

Selector

概述

  1. Selector并不是一个单独的组件，而是附属于Source的子组件

  2. Selector支持三种模式：

    1. replicating：复制/复用模式。节点收集到数据之后，会将数据复制，然后分发给每一个节点，此时每一个节点收到的数据都是相同的

    2. load balancing：负载均衡模式。节点收集到数据之后，会平均分发到其他的节点上。此时被扇出的节点接收到的数据条数大致相等，但是数据不相同。这种模式是Flume1.10提供的，然后不稳定

    3. multiplexing：路由/分发模式。节点收集到数据之后，会根据headers中的指定键和值，将数据分发给对应的节点来处理，此时每一个节点收到的数据都是不同的

  3. 扇出结构中，如果不指定，默认使用的是replicating模式

multiplexing

  1. 实际过程中，如果需要对数据进行分类处理，那么可以考虑使用路由/分发模式

  2. 案例

    a1.sources = s1
a1.channels = c1 c2
a1.sinks = k1 k2
​
a1.sources.s1.type = http
a1.sources.s1.port = 8000
# 指定Selector的类型
a1.sources.s1.selector.type = multiplexing
# 指定监听的字段
a1.sources.s1.selector.header = kind
# 根据kind字段的值分发给对应的Channel
a1.sources.s1.selector.mapping.video = c1
a1.sources.s1.selector.mapping.music = c2
a1.sources.s1.selector.default = c2
​
​
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c2.type = memory
​
a1.sinks.k1.type = avro
a1.sinks.k1.hostname = hadoop02
a1.sinks.k1.port = 7000
​
a1.sinks.k2.type = avro
a1.sinks.k2.hostname = hadoop03
a1.sinks.k2.port = 7000
​
a1.sources.s1.channels = c1 c2
a1.sinks.k1.channel = c1
a1.sinks.k2.channel = c2

    启动Flume之后，发送请求

    curl -X POST -d '[{"headers":{"kind":"video"},"body":"video log"}]' http://hadoop01:8000
curl -X POST -d '[{"headers":{"kind":"music"},"body":"music log"}]' http://hadoop01:8000
curl -X POST -d '[{"headers":{"kind":"txt"},"body":"txt log"}]' http://hadoop01:8000

Sink Processor

概述

  1. Sink Processor本质上就是Sink Group，是将一个或者多个Sink绑定到一个组中来使用

  2. 目前，官网支持三种模式

    1. default：默认模式。一个Sink就对应一个Sinkgroup，有几个Sink就对应了几个Sinkgroup

    2. Load Balancing：负载均衡。将多个Sink绑定到一个组中，然后将这个组接收到数据平均的发送给每一个Sink。支持round_robin(轮询)和random(随机)。同样，Flume提供的负载均衡模式并不好(能)用

    3. Failover：崩溃恢复。将多个Sink绑定到一个组中，如果现在工作的Sink宕机，同组中的其他Sink可以实现相同的功能，从而避免了单点故障

Failover

  1. 将多个Sink绑定到一个组中，同组的Sink需要配置优先级，数据会优先发送给优先级较高的Sink，如果高优先级的Sink宕机，那么才会发送给低优先级的Sink

  2. 案例

    a1.sources = s1
a1.channels = c1 c2
a1.sinks = k1 k2
​
# 给Sinkgroup起名
a1.sinkgroups = g1
# 给Sinkgroup绑定Sink
a1.sinkgroups.g1.sinks = k1 k2
# 指定Sinkgroup的类型
a1.sinkgroups.g1.processor.type = failover
# 给Sink指定优先级
a1.sinkgroups.g1.processor.priority.k1 = 7
a1.sinkgroups.g1.processor.priority.k2 = 5
# 发送超时时间
# 默认是30000ms->30s
a1.sinkgroups.g1.processor.maxpenalty = 10000
​
a1.sources.s1.type = netcat
a1.sources.s1.bind = 0.0.0.0
a1.sources.s1.port = 8000
​
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c2.type = memory
​
a1.sinks.k1.type = avro
a1.sinks.k1.hostname = hadoop02
a1.sinks.k1.port = 7000
​
a1.sinks.k2.type = avro
a1.sinks.k2.hostname = hadoop03
a1.sinks.k2.port = 7000
​
a1.sources.s1.channels = c1 c2
a1.sinks.k1.channel = c1
a1.sinks.k2.channel = c2

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