文章目录
- 1. Flume是什么
- 2. Flume三大组件
- 3. Flume高级应用场景
- 3.1 多路复用
- 3.2 整合
- 4. 示例实践
- 4.1 配置
- 4.2 运行
- 4.2.1 运行结果输出
- 4.2.2 设置后台运行
1. Flume是什么
Flume是一个高可用，高可靠，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，能够有效的收集、聚合、移动大量的日志数据。通俗来说就是一个靠谱、方便的日志采集工具。同时，他也是目前大数据领域数据采集最常用的一个框架。
2. Flume三大组件
从图中可以看到Flume从Web网站获取信息并上传到HDFS，其组件主要包含Source、Channel和Sink。
- Source：负责从数据源读取信息，根据读取的数据源类型不同，分为很多类，例如从文件读取数据的Source、从网站日志读取数据的Source等。常用的Source组件有：
- Exec Source：实现文件监控，可以实时监控文件中的新增内容，类似于Linux中的
tail -f效果； - NetCat TCP/UDP Source：采集指定端口（TCP、UDP）的数据，可以读取流经端口的每一行数据；
- Spooling Directory Source：采集文件夹里新增的文件；
- Kafka Source：从Kafka消息队列中采集数据。
- Exec Source：实现文件监控，可以实时监控文件中的新增内容，类似于Linux中的
- Channel：负责临时存储数据，Source会将读取到的信息临时存储在这里，根据存储方式的不同，有很多类Channel，例如基于内存的Channel、基于文件的Channel等。常用的Channel组件有：
- Memory Channel：使用内存作为数据的存储。优点是效率高，因为就不涉及磁盘IO；缺点有两个：可能会丢数据，如果Flume的agent挂了，那么channel中的数据就丢失了；内存是有限的，会存在内存不够用的情况。
- File Channel：使用文件来作为数据的存储。优点是数据不会丢失；缺点是效率相对内存来说会有点慢，但是这个慢并没有我们想象中的那么慢，所以这个也是比较常用的一种Channel。
- Spillable Memory Channel：使用内存和文件作为数据存储，即先把数据存到内存中，如果内存中数据达到阈值再flush到文件中。优点：解决了内存不够用的问题；缺点：还是存在数据丢失的风险。
- Sink：负责将数据从Channel读取出来并写到目的地，根据写入的地方不同有很多种Sink，例如写入文件的Sink、写入HDFS的Sink等。Channel中的数据直到进入目的地才会被删除，当Sink写入目的地失败后，可以自动重写，不会造成数据丢失，这是有事务保证的。常用的Sink组件有：
- Logger Sink：将数据作为日志处理，可以选择打印到控制台或者写到文件中，这个主要在测试的时候使用;
- HDFS Sink：将数据传输到HDFS中，这个是比较常见的，主要针对离线计算的场景
- Kafka Sink：将数据发送到kafka消息队列中，这个也是比较常见的，主要针对实时计算场景，数据不落盘，实时传输，最后使用实时计算框架直接处理。
3. Flume高级应用场景
3.1 多路复用
图中共有两个Agent，表示我们启动了2个Flume的代理，或者可以理解为了启动了2个Flume的进程。首先看左边这个Agent，给他起个名字叫 foo，有一个Source，Source后面接了3个Channel，表示Source读取到的数据会重复发送给每个Channel，每个Channel中的数据都是一样的，针对每个Channel都接了一个Sink，这三个Sink负责读取对应Channel中的数据，并且把数据输出到不同的目的地，Sink1负责把数据写到HDFS中，Sink2负责把数据写到一个Java消息服务数据队列中，Sink3负责把数据写给另一个Agent。
Sink3把数据输出到了Agent bar中，在Agent bar中同样有三个组件，Source组件获取Sink3发送过来的数据，然后把数据临时存储到自己的Channel4中，最终再通过Sink组件把数据写到其他地方，把采集到的一份数据重复输出到不同的目的地中。
3.2 整合
图中共启动了四个Agent，左边的三个Agent都是负责采集对应web服务器中的日志数据，数据采集过来之后统一发送给Agent4，最后Agent4进行统一汇总，最终写入HDFS。
这种架构的好处是后期如果要修改最终数据的输出目的地，只需要修改Agent4中的Sink即可，不需要修改Agent1、2、3。但是这种架构也有弊端：如果有很多个Agent同时向Agent4写数据，那么Agent4会出现性能瓶颈，导致数据处理过慢；这种架构还存在单点故障问题，如果Agent4挂了，那么所有的数据都断了。不过这些问题可以通过Flume中的负载均衡和故障转移机制解决，会在后续的博客中详细分析。
4. 示例实践
需求为配置Flume，使其可以接收通过TCP协议传输的信息并打印到控制台。
4.1 配置
Flume的运行不需要编写代码，但需要提前写好配置，由于每种组件的参数较多，因此一般直接查阅官网文档就可以。下面这段配置，应该写到Flume的conf目录下，我命名为example.conf。
这段代码的含义是：配置一个名为a1的Agent，将Source组件命名为r1，Sink组件命名为k1，Channel组件命名为c1。使用NetCat TCP Source组件，监听localhost的44444端口；使用Logger Sink组件；使用Memory Channel组件，Channel中最多存储1000个event，一次事务中写入和读取的event最大数为100；最后设置Source连接的Channel以及Sink连接的Channel。
# example.conf: A single-node Flume configuration
# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1
# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = netcat
a1.sources.r1.bind = localhost
a1.sources.r1.port = 44444
# 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
4.2 运行
运行代码为:
bin/flume-ng agent --conf conf --conf-file conf/example.conf --name a1 -Dflume.root.logger=INFO,console
其中--conf指定配置目录，--conf-file指定配置文件，--name指定Agent名称，-D指定特殊参数，如flume.root.logger=INFO,console表示输出结果到控制台，这样便于测试时查看结果。
4.2.1 运行结果输出
使用telnet命令向localhost的44444端口发送信息，启动Flume服务后，复制一个当前虚拟机的命令窗口，输入:telnet localhost 44444，然后键入要发送的信息即可，如下：
- 发送信息"hello world"（字符串"OK"是系统打印的）。
- Flume接收信息"hello world"并打印在控制台上。
4.2.2 设置后台运行
由于默认Flume服务会在控制台运行且输入"Ctrl+C"后会终止服务（不像Hadoop的MapReduce会偷偷在后台继续运行），因此如果要设置后台运行的话需要在运行命令后面加上Linux的&命令，并且在前面使用nohup命令保证关闭Shell窗口后命令仍然可以运行。完整命令为：
nohup bin/flume-ng agent --conf conf --conf-file conf/example.conf --name a1 -Dflume.root.logger=INFO,console &
