Flume 概述 & 架构 & 组件介绍

前置

Sqoop的作用：
RDBMS <==> Hadoop (关系型数据库与Hadoop生态圈中的存储框架，结合Sqoop做导入导出操作)

在生产环境上，数据库中的文件是一部分，除此之外的文件与日志才是大头、对我们而言是十分重要的，但是会有如下的问题：

• 文件与日志是无法用Sqoop进行操作的

通常日志采集框架有：Flume、Logstash、Beat(这3个都可以进行收集，Beat更轻量级，主流还是Flume)

Flume概述 & 架构

概述

官网：http://flume.apache.org/

官网介绍
Flume是一个分布式、可靠的、可用的服务
能够高效的去收集数据、聚合数据、移动数据
适用场景：处理大批量的log data(是一个日志收集的工具)
Flume是一个简单的而又灵活的架构基于流式的数据流(通常情况下Flume + Kafka + 流式处理引擎进行打造)
当出现故障的时候，可以故障转移，有重新恢复的机制

Flume的组件
collecting： source(源端)
aggregating： tmp storage(中间端，临时存储的地方)
moving： target(移动到目的点去)
从源端进行收集，聚合到一个地方(临时存储)，最后移动到最终的目的地去

Flume在使用过程当中，默认就支持使用压缩；存储格式也是支持的；负载均衡也是OK的
使用的时候不需要开发任何代码，只要写一个配置文件把Agent配置一下就OK了
在有些场景是需要配置多个Agent让其组合起来使用

架构

组件Agent的组成

• Source 收集(从外部的服务器上把数据收集过来)
• Channel 聚合(收集过来以后，先放到channel里面)
• Sink 移动(然后，通过Sink将Channel里面的数据拿过来，写到外面去，典型的就是HDFS)

Flume发展的两个阶段：
Flume是由Cloudera公司所提出来的

• OG(老一代)
• NG(新一代)

组件介绍

三个组件对应的分类（只列举了常见的）：

• Flume Sources:

  • Avro Source
    avro和thrift都是序列化常用的一种机制
  • Thrift Source
  • Exec Source
    就是命令行这种的，linux中tail -F这类的就可以用Exec Source这类的来作为source
  • JMS Source(用的不多)
  • Spooling Directory Sourc
    比如说，你要监控某一个日志的时候：
    使用Exec Source的tail -F只能指定到某一个文件上面去
    如果要指定到某一个文件夹上面去，怎么办呢？
    就是使用Spooling Directory Source
  • Taildir Source
    在1.6版本里，是没有这个的；在1.7版本里才有了这个
    这个Source的功能是十分强大的：Exec是一个文件、Spooling是一个文件夹
    那么如果我想监控一个文件夹下面的一个文件怎么办呢？
    既监控一个文件夹下面新增的文件，也可以支持一个文件夹下面已有文件内容的append
    这样就可以采用Taildir Source，综合了Exec和Spooling两者的功能
  • Kafka Source
  • NetCat TCP Source
    即我们所熟知的nc命令
  • Custom Source
    如果没有满足需求的话，可以自己定义去实现一个Source；不过用的很少，基本都满足了

• Flume Sink:

  • HDFS Sink
  • Hive Sink
  • Logger Sink
    即写到控制台
  • Avro Sink
  • Thrift Sink
  • HBase Sink
    HBaseSink / AsyncHBaseSink
    分为同步和异步2种方式进行写
  • ElasticSearchSink
  • Kafka Sink
  • HTTP Sink
  • Custom Sinke
    自定义Sink

• Flume Channels:

  • Memory Channels
    如果内存足够的话，就丢到内存中去
  • JDBC Channels
  • Kafka Channels
  • File Channels
    这种方式，就会把文件写到磁盘上面去，这样对磁盘的压力就会稍微大一些

提出疑问
为什么Source的数据要先到Channels再到Sink呢？？放一个Channel的目的是什么？？
目的是为了缓冲
比如Java IO里面、MapReduce、Spark Shuffle，在写数据的时候都是先写到buffer里面，buffer满了，再然后flush到磁盘上面去
这样做，能减少与磁盘的交互次数，减少IO，提升性能

环境搭建

所使用的版本：flume-ng-1.6.0-cdh5.7.0

要求：

1. Java Runtime Environment - Java 1.8 or later
2. Memory - Sufficient memory for configurations used by sources, channels or sinks
   内存要足够；尤其是对于channel而言，如果使用的是Memory Channels，那么内存必须要足够
3. Disk Space - Sufficient disk space for configurations used by channels or sinks
   磁盘空间要大
4. Directory Permissions - Read/Write permissions for directories used by agent
   权限要有，因为从一个地方收集数据然后再写到磁盘上面去，必须要有足够的权限

步骤：

• 解压flume到/opt/app目录下
• 修改conf/flume-env.sh
  添加export JAVA_HOME=/opt/app/jdk1.8.0_45
• 配置环境变量