Flume自带两种channel:Memory Channel和File Channel。
Memory Channel是基于内存缓存的，在不需要关心数据丢失的情况下适用。
File Channel是Flume的持久化Channel，系统宕机不会丢失数据。
4、Take事务

• doTake：先将数据取到临时缓冲区takeList
• doCommit：如果数据全部发送成功，则清楚临时缓冲区takeList
• doRollBack：数据发送过程中如果出现异常，rollBack将临时缓冲区takeList中的数据归还给Channel内存队列。

5、Sink组件常用的有：HDFS、Kafka、log、avro、File、自定义。

3.1、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，是Flume数据传输的基本单元。
Agent主要有3个部分组成，Source、Channel、Sink。

3.2、Source

3.3、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。

3.4、Sink

3.5、Event

传输单元，Flume数据传输的基本单元，以事件的形式将数据从源头送至目的地。

4、拓扑结构

5、运行原理

6、简要安装

7、开发案例

7.1、监控端口数据官方案例

1）安装telnet工具

1、安装telnet
step 1、rpm -qa telnet-server（无输出表示telnet-server未安装，则执行step2；否则执行step3）

step 2、yum -y install telnet-server（安装telnet-server）

step 3、rpm -qa telnet（无输出表示telnet未安装，则执行step4，否则执行step5）
step 4、yum -y install telnet（安装）
二、重新启动xinetd守护进程

由于telnet服务也是由xinetd守护的，所以安装完telnet-server后，需要重新启动xinetd守护进程

step 5、service xinetd restart（如果启动正常直接跳到step7）

step 6、yum -y install xinetd （安装xinetd，然后在继续执行step5）

三、测试

查看tcp的23端口是否正常开启

step 7、netstat -tnl |grep 23 （如果无输出说明未正常启动，则step8；否则整个安装过程完成）

如下图所示则表示启动正常：
step 8、修改 /etc/xinetd.d/telnet 文件，将disable=yes修改为disable=no，并重新执行step5

如果/etc/ xinetd.d/ 该路径下没有telnet文件，则构造一个telnet文件。
telnet文件内容如下：

# default: on
# description: The telnet server serves telnet sessions; it uses \
#       unencrypted username/password pairs for authentication.
service telnet
{
        disable = yes
        flags           = REUSE
        socket_type     = stream
        wait            = no
        user            = root
        server          = /usr/sbin/in.telnetd
        log_on_failure  += USERID

}

2）判断44444端口是否被占用

[pgxl@hadoop102 flume-telnet]$ sudo netstat -tunlp | grep 44444

功能描述：netstat命令是一个监控TCP/IP网络的非常有用的工具，它可以显示路由表、实际的网络连接以及每一个网络接口设备的状态信息。
基本语法：netstat [选项]
选项参数：
-t或–tcp：显示TCP传输协议的连线状况；
-u或–udp：显示UDP传输协议的连线状况；
-n或–numeric：直接使用ip地址，而不通过域名服务器；
-l或–listening：显示监控中的服务器的Socket；
-p或–programs：显示正在使用Socket的程序识别码和程序名称；

3）创建Flume Agent配置文件flume-telnet-logger.conf

在flume目录下创建job文件夹并进入job文件夹。

[pgxl@hadoop102 flume]$ mkdir job
[pgxl@hadoop102 flume]$ cd job/

在job文件夹下创建Flume Agent配置文件flume-telnet-logger.conf。

[pgxl@hadoop102 job]$ touch flume-telnet-logger.conf

在flume-telnet-logger.conf文件中添加如下内容。

[pgxl@hadoop102 job]$ vim flume-telnet-logger.conf

添加内容如下：

#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

注：配置文件来源于官方手册http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html

4）先开启flume监听端口

[pgxl@hadoop102 flume]$ bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a1 --conf-file job/flume-telnet-logger.conf -Dflume.root.logger=INFO,console

参数说明：
–conf conf/ ：表示配置文件存储在conf/目录
–name a1 ：表示给agent起名为a1
–conf-file job/flume-telnet.conf ：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。

5）使用telnet工具向本机的44444端口发送内容

[pgxl@hadoop102 ~]$ telnet localhost 44444

6）在Flume监听页面观察接收数据情况

7.2、实时读取本地文件到HDFS案例

7.3、实时读取目录文件到HDFS案例

7.4、单数据源多出口案例

7.5、单数据源多出口案例(Sink组)

7.6、多数据源汇总案例

7.7、Flume高级之自定义MySQLSource

8、Flume监控之Ganglia

8.1、Ganglia的安装与部署

1. 安装httpd服务与php

[pgxl@hadoop102 flume]$ sudo yum -y install httpd php

2. 安装其他依赖

[pgxl@hadoop102 flume]$ sudo yum -y install rrdtool perl-rrdtool rrdtool-devel
[pgxl@hadoop102 flume]$ sudo yum -y install apr-devel

3. 安装ganglia

[pgxl@hadoop102 flume]$ sudo rpm -Uvh http://dl.fedoraproject.org/pub/epel/6/x86_64/epel-release-6-8.noarch.rpm
[pgxl@hadoop102 flume]$ sudo yum -y install ganglia-gmetad
[pgxl@hadoop102 flume]$ sudo yum -y install ganglia-web
[pgxl@hadoop102 flume]$ sudo yum install -y ganglia-gmond

4. 修改配置文件ganglia.conf

[pgxl@hadoop102 flume]$ sudo vim /etc/httpd/conf.d/ganglia.conf

修改为红颜色的配置：

#Ganglia monitoring system php web frontend
Alias /ganglia /usr/share/ganglia
<Location /ganglia>
Order deny,allow
Deny from all
Allow from all
# Allow from 127.0.0.1
# Allow from ::1
#Allow from .example.com

5. 修改配置文件gmetad.conf

[pgxl@hadoop102 flume]$ sudo vim /etc/ganglia/gmetad.conf

修改为：

data_source “hadoop102” 192.168.1.102

6. 修改配置文件gmond.conf

[pgxl@hadoop102 flume]$ sudo vim /etc/ganglia/gmond.conf

修改为：

cluster {
name = “hadoop102”
owner = “unspecified”
latlong = “unspecified”
url = “unspecified”
}
udp_send_channel {
#bind_hostname = yes # Highly recommended, soon to be default.
# This option tells gmond to use a source address
# that resolves to the machine’s hostname. Without
# this, the metrics may appear to come from any
# interface and the DNS names associated with
# those IPs will be used to create the RRDs.
#mcast_join = 239.2.11.71
host = 192.168.1.102
port = 8649
ttl = 1
}
udp_recv_channel {
#mcast_join = 239.2.11.71
port = 8649
bind = 192.168.1.102
retry_bind = true
#Size of the UDP buffer. If you are handling lots of metrics you really
#should bump it up to e.g. 10MB or even higher.
#buffer = 10485760
}

7. 修改配置文件config

[pgxl@hadoop102 flume]$ sudo vim /etc/selinux/config
修改为：
#This file controls the state of SELinux on the system.
#SELINUX= can take one of these three values:
#enforcing - SELinux security policy is enforced.
#permissive - SELinux prints warnings instead of enforcing.
#disabled - No SELinux policy is loaded.
SELINUX=disabled
#SELINUXTYPE= can take one of these two values:
#targeted - Targeted processes are protected,
#mls - Multi Level Security protection.
SELINUXTYPE=targeted

提示：selinux本次生效关闭必须重启，如果此时不想重启，可以临时生效之：

[pgxl@hadoop102 flume]$ sudo setenforce 0

8. 启动ganglia

[pgxl@hadoop102 flume]$ sudo service httpd start
[pgxl@hadoop102 flume]$ sudo service gmetad start
[pgxl@hadoop102 flume]$ sudo service gmond start

9. 打开网页浏览ganglia页面
   http://192.168.1.102/ganglia
   提示：如果完成以上操作依然出现权限不足错误，请修改/var/lib/ganglia目录的权限：

[pgxl@hadoop102 flume]$ sudo chmod -R 777 /var/lib/ganglia

8.2 操作Flume测试监控

1. 修改/opt/module/flume/conf目录下的flume-env.sh配置：

JAVA_OPTS=“-Dflume.monitoring.type=ganglia
-Dflume.monitoring.hosts=192.168.1.102:8649
-Xms100m
-Xmx200m”

2. 启动Flume任务

[pgxl@hadoop102 flume]$ bin/flume-ng agent
–conf conf/
–name a1
–conf-file job/flume-telnet-logger.conf
-Dflume.root.logger==INFO,console
-Dflume.monitoring.type=ganglia
-Dflume.monitoring.hosts=192.168.1.102:8649

3. 发送数据观察ganglia监测图

[pgxl@hadoop102 flume]$ telnet localhost 44444

样式如图：

图例说明：

9、Flume知识扩展

1、使用第三方框架Ganglia实时监控Flume。

2、Flume参数调优

1. Source
   增加Source个（使用Tair Dir Source时可增加FileGroups个数）可以增大Source的读取数据的能力。例如：当某一个目录产生的文件过多时需要将这个文件目录拆分成多个文件目录，同时配置好多个Source 以保证Source有足够的能力获取到新产生的数据。
   batchSize参数决定Source一次批量运输到Channel的event条数，适当调大这个参数可以提高Source搬运Event到Channel时的性能。
2. Channel
   type 选择memory时Channel的性能最好，但是如果Flume进程意外挂掉可能会丢失数据。type选择file时Channel的容错性更好，但是性能上会比memory channel差。
   使用file Channel时dataDirs配置多个不同盘下的目录可以提高性能。
   Capacity 参数决定Channel可容纳最大的event条数。transactionCapacity 参数决定每次Source往channel里面写的最大event条数和每次Sink从channel里面读的最大event条数。transactionCapacity需要大于Source和Sink的batchSize参数。
3. Sink
   增加Sink的个数可以增加Sink消费event的能力。Sink也不是越多越好够用就行，过多的Sink会占用系统资源，造成系统资源不必要的浪费。
   batchSize参数决定Sink一次批量从Channel读取的event条数，适当调大这个参数可以提高Sink从Channel搬出event的性能。

3、Flume的事务机制

Flume的事务机制（类似数据库的事务机制）：Flume使用两个独立的事务分别负责从Soucrce到Channel，以及从Channel到Sink的事件传递。比如spooling directory source 为文件的每一行创建一个事件，一旦事务中所有的事件全部传递到Channel且提交成功，那么Soucrce就将该文件标记为完成。同理，事务以类似的方式处理从Channel到Sink的传递过程，如果因为某种原因使得事件无法记录，那么事务将会回滚。且所有的事件都会保持到Channel中，等待重新传递。

4、Flume的Channel Selectors