Flume 是分布式的日志收集系统,可以处理各种类型各种格式的日志数据,包括avro、thrift、exec、jms、spooling directory、netcat、sequence generator、syslog、http、legacy、自定义等,本节课主要讲解 Flume 的应用案例。
本课程源自 图灵教育 的 《Hadoop基础教程》 第10章,真诚感谢 图灵教育 授权实验楼发布。如需系统的学习本书,请购买《Hadoop基础教程》。
为了保证可以在实验楼环境中完成本次实验,我们在原书内容基础上补充了一系列的实验指导,比如实验截图,代码注释,帮助您更好的实战。
如果您对于实验有疑惑或者建议可以随时在讨论区中提问,与同学们一起探讨。
本课程属于中等难度级别,适合具有大数据 hadoop 基础的用户,如果对数据采集了解,能够更好的上手本课程。
我们已经在实验楼环境里下载并配置启动 hadoop-2.6.1 所需的文件,免除您配置文件的麻烦,您可以在 /opt
找到,只需格式化并启动 hadoop 进程即可。
双击打开桌面上的 Xfce 终端,用 sudo
命令切换到 hadoop 用户,hadoop 用户密码为 hadoop,用 cd
命令进入 /opt
目录。
$ su hadoop
$ cd /opt/
在 /opt
目录下格式化 hadoop。
$ hadoop-2.6.1/bin/hdfs namenode -format
在 /opt
目录下启动 hadoop 进程。
$ hadoop-2.6.1/sbin/start-all.sh
用 jps
查看 hadoop 进程是否启动。
您可以通过下面命令将 Flume 下载到实验楼环境中,进行安装配置
$ hadoop@907b3dc56edb:/home/shiyanlou$ cd /opt/
$ hadoop@907b3dc56edb:/opt$ sudo wget http://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/785/apache-flume-1.6.0-bin.tar.gz
$ hadoop@945f39ae074b:/opt$ sudo tar -zxvf apache-flume-1.6.0-bin.tar.gz
修改 flume-env.sh
hadoop@907b3dc56edb:/opt$ cd apache-flume-1.6.0-bin/conf/
hadoop@907b3dc56edb:/opt/apache-flume-1.6.0-bin/conf$ sudo cp flume-env.sh.template flume-env.sh
hadoop@907b3dc56edb:/opt/apache-flume-1.6.0-bin/conf$ sudo vi flume-env.sh
flume-env.sh文件需修改内容:
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-oracle
# Give Flume more memory and pre-allocate, enable remote monitoring via JMX
export JAVA_OPTS="-Xms100m -Xmx2000m -Dcom.sun.management.jmxremote"
修改 flume-conf.properties
hadoop@945f39ae074b:/opt/apache-flume-1.6.0-bin/conf$sudo cp flume-conf.properties.template flume-conf.properties
用 mkdir
命令在 Flume 的解压包下创建 logs 目录,并用 chmod
命令给以权限。
$ sudo mkdir apache-flume-1.6.0-bin/logs
$ sudo chmod 777 -R apache-flume-1.6.0-bin
Spool监测配置的目录下新增的文件,并将文件中的数据读取出来。需要注意两点:
拷贝到 spool 目录下的文件不可以再打开编辑。
spool 目录下不可包含相应的子目录。
在 /opt
创建 agent 的配置文件 spool.conf。
hadoop@907b3dc56edb:/opt$ sudo vi apache-flume-1.6.0-bin/conf/spool.conf
# 添加如下内容
# Describe the agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1
# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = spooldir
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sources.r1.spoolDir = /opt/apache-flume-1.6.0-bin/logs
a1.sources.r1.fileHeader = true
# 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
启动 Flume 代理。
hadoop@907b3dc56edb:/opt/apache-flume-1.6.0-bin$ bin/flume-ng agent -c conf -f conf/spool.conf -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console
另外开启一个Xfce 终端,追加文件到 apache-flume-1.6.0-bin/logs 目录。
hadoop@907b3dc56edb:/opt$ echo "Hello World" > apache-flume-1.6.0-bin/logs/spool.log
在 Flume 代理这个 Xfce 终端可以看到以下相关信息:
用快捷键 Ctrl + c
可以结束 Xfce 终端。
查看 logs 目录下文件输出信息:
EXEC 执行一个给定的命令获得输出的源。
在 /opt
创建 agent 的配置文件 exec.conf。
hadoop@907b3dc56edb:/opt$ sudo vi apache-flume-1.6.0-bin/conf/exec.conf
# 添加如下内容
# Describe the agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1
# Describe the source
a1.sources.r1.type = exec
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sources.r1.command = tail -F /opt/apache-flume-1.6.0-bin/logs/log_exec_tail
# 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
~
启动 Flume 代理。
hadoop@907b3dc56edb:/opt/apache-flume-1.6.0-bin$ bin/flume-ng agent -c conf -f conf/exec.conf -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console
另外开启一个 Xfce 终端,用脚本输出信息到 /opt/apache-flume-1.6.0-bin/log_exec_tail,如图示:
for i in {1..1000}
do
echo "exec tail$i" >> /opt/apache-flume-1.6.0-bin/logs/log_exec_tail
done
在 Flume 代理这个 Xfce 终端可以看到以下相关信息:
用快捷键 Ctrl + c
可以结束 Xfce 终端。
查看 logs 目录下文件输出信息:
从远程客户端接收数据。
在 /opt
创建 agent 的配置文件 json.conf。
hadoop@907b3dc56edb:/opt$ sudo vi apache-flume-1.6.0-bin/conf/json.conf
# 添加如下内容
# Describe the agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1
# Describe the source
a1.sources.r1.type = org.apache.flume.source.http.HTTPSource
a1.sources.r1.port = 8888
a1.sources.r1.channels = c1
# 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
~
启动 Flume 代理。
hadoop@907b3dc56edb:/opt/apache-flume-1.6.0-bin$ bin/flume-ng agent -c conf -f conf/json.conf -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console
生成 JSON 格式的POST request。
hadoop@907b3dc56edb:/opt/apache-flume-1.6.0-bin$ curl -X POST -d '[{ "headers" :{"a" : "a1","b" : "b1"},"body" : "shiyanlou.org_body"}]' http://localhost:8888
在 Flume 代理这个终端可以看到以下相关信息:
用快捷键 Ctrl + c
可以结束 Xfce 终端。
接下来,我们将要介绍如何把数据写入HDFS。
在 /opt
创建 agent 配置文件 syslogtcp.conf。
hadoop@907b3dc56edb:/opt$ sudo vi apache-flume-1.6.0-bin/conf/syslogtcp.conf
# 添加如下内容
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1
# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = syslogtcp
a1.sources.r1.port = 4444
a1.sources.r1.host = localhost
a1.sources.r1.channels = c1
# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = hdfs
a1.sinks.k1.channel = c1
a1.sinks.k1.hdfs.path = hdfs://localhost:9000/user/hadoop/syslogtcp
a1.sinks.k1.hdfs.filePrefix = Syslog
a1.sinks.k1.hdfs.round = true
a1.sinks.k1.hdfs.roundValue = 10
a1.sinks.k1.hdfs.roundUnit = minute
# 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
~
~
启动 Flume 代理。
hadoop@907b3dc56edb:/opt/apache-flume-1.6.0-bin$ bin/flume-ng agent -c conf -f conf/syslogtcp.conf -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console
测试产生 syslog。
hadoop@907b3dc56edb:/opt/apache-flume-1.6.0-bin$ echo "hello flume" | nc localhost 4444
在 Flume 代理这个终端可以看到以下相关信息:
用快捷键 Ctrl + c
可以结束 Xfce 终端。
再次打开一个 Xfce 终端,检查 hdfs 上是否生成文件。
接下来,我们将要介绍写入稍微复杂的文件数据,把动态生成的时间戳和数据一同写入 HDFS。
在 /opt
创建 agent 的配置文件 file_roll.conf。
hadoop@907b3dc56edb:/opt$ sudo vi apache-flume-1.6.0-bin/conf/file_roll.conf
# 添加如下内容
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1
# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = syslogtcp
a1.sources.r1.port = 5555
a1.sources.r1.host = localhost
a1.sources.r1.channels = c1
# Describe the sinkmior
a1.sinks.k1.type = file_roll
a1.sinks.k1.sink.directory = /opt/apache-flume-1.6.0-bin/logs
# 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
~
启动 Flume 代理。
hadoop@907b3dc56edb:/opt/apache-flume-1.6.0-bin$ bin/flume-ng agent -c conf -f conf/file_roll.conf -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console
另外开启一个 Xfce 终端中,测试产生 log。
hadoop@907b3dc56edb:/opt/apache-flume-1.6.0-bin$ echo "Hello world!"|nc localhost 5555
在 Flume 代理这个 Xfce 终端可以看到以下相关信息:
用快捷键 Ctrl + c
可以结束 Xfce 终端。
再次打开一个 Xfce 终端,查看 /opt/apache-flume-1.6.0-bin/logs 下是否生成文件,默认每30秒生成一个新文件。
经过这么多 flume 的例子测试,你会发现 flume 的功能真的很强大,可以进行各种搭配来完成你想要的工作,由于受实验环境的限制,在这里没有进行更为复杂的多级流测试,如果你有多个节点的话,不妨尝试下 Fan-in、Fan-out,多个agent协同工作,快去实验吧!