Flume-interview-questions

一 Flume组成

1️⃣ 组成部分
 1. Source
 2. Channel
 3. Sink
 4. Put事务
 5. Take事务

2️⃣ 常用Source
 Taildir Source ：断点续传、多目录。Flume1.6以前需要自己自定义Source记录每次读取文件位置，实现断点续传

3️⃣ 常用Channel
 File Channel ：数据存储在磁盘，宕机数据可以保存。但是传输速率慢。适合对数据传输可靠性要求高的场景，比如，金融行业;
 Memory Channel：数据存储在内存中，宕机数据丢失。传输速率快。适合对数据传输可靠性要求不高的场景，比如，普通的日志数据;
 Kafka Channel：减少了Flume的Sink阶段，提高了传输效率;

4️⃣事物详解
 Source到Channel是Put事务;
 Channel到Sink是Take事务;

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二 Flume拦截器

1️⃣拦截器注意事项
 项目中自定义了 ：ETL拦截器和区分类型拦截器。
 采用两个拦截器的优缺点：
  优点 : 模块化开发和可移植性；
  缺点，性能会低一些

2️⃣自定义拦截器步骤
 a）实现 Interceptor
 b）重写四个方法
   - initialize : 初始化;
   - public Event intercept(Event event) : 处理单个Event;
   - public List intercept(List events) : 处理多个Event，在这个方法中调用Event intercept(Event event);
   - close : 方法;
 c）静态内部类，实现Interceptor.Builder

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三 Flume Channel选择器

FlumeChannel选择器

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四 Flume监听器

Ganglia : 查看写入和消费的数量是否一致;

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五 Flume采集数据会丢失吗?

1️⃣不会丢失;
2️⃣Channel可以将数据存储在File中，数据传输自身有事务(Put事物和Task事物).

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六 Flume内存

 1️⃣ 开发中在flume-env.sh中设置JVM heap为4G或更高，部署在单独的服务器上(4核8线程16G内存);
 2️⃣ -Xmx与-Xms最好设置一致，减少内存抖动带来的性能影响，如果设置不一致容易导致频繁fullgc;

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七 FileChannel优化

 1️⃣ 通过配置dataDirs指向多个路径，每个路径对应不同的硬盘，增大Flume吞吐量;
 2️⃣ checkpointDir和backupCheckpointDir也尽量配置在不同硬盘对应的目录中，保证checkpoint坏掉后，可以快速使用backupCheckpointDir恢复数据;

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八 HDFS Sink小文件处理

1️⃣HDFS存入大量小文件，有什么影响？
 1. 元数据层面：每个小文件都有一份元数据，其中包括文件路径，文件名，所有者，所属组，权限，创建时间等，这些信息都保存在Namenode内存中。所以小文件过多，会占用Namenode服务器大量内存，影响Namenode性能和使用寿命;
 2. 计算层面：默认情况下MR会对每个小文件启用一个Map任务计算，非常影响计算性能,同时也影响磁盘寻址时间;

2️⃣HDFS小文件处理
 1. hdfs.rollSize = 134217728 : 文件在达到128M时滚动生成一个正式文件;
 2. hdfs.roundValue = 10，hdfs.roundUnit = second : 文件创建超过10秒时会滚动生成正式文件;
 3. hdfs.rollCount = 0;
 4. hdfs.rollSize和hdfs.roundValue : 这两个参数一次只会执行一个,哪个先触发就执行哪个;