Flume快速入门系列(1) | Flume的简单介绍

  在一个完整的离线大数据处理系统中，除了HDFS+MapReduce+Hive组成分析系统的核心之外，还需要数据采集、结果数据导出、任务调度等不可或缺的辅助系统，而这些辅助工具在hadoop生态体系中都有便捷的开源框架，在此，我们首先来介绍下数据采集部分所用的的开源框架——Flume。

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1. Flume定义

  Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume基于流式架构，灵活简单。
  Flume可以采集文件，socket数据包、文件、文件夹、kafka等各种形式源数据，又可以将采集到的数据(下沉sink)输出到HDFS、hbase、hive、kafka等众多外部存储系统中
  一般的采集需求，通过对flume的简单配置即可实现
  Flume针对特殊场景也具备良好的自定义扩展能力，因此，flume可以适用于大部分的日常数据采集场景。

那么我们为什么要选用Flume呢？

2. Flume的优点

1. 可以和任意存储进程集成。
2. 输入的的数据速率大于写入目的存储的速率，flume会进行缓冲，减小hdfs的压力。
3. flume中的事务基于channel，使用了两个事务模型（sender + receiver），确保消息被可靠发送。

  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。一旦事务中所有的数据全部成功提交到channel，那么source才认为该数据读取完成。同理，只有成功被sink写出去的数据，才会从channel中移除。

3. Flume采集系统结构图

3.1 简单结构

  单个agent采集数据

3.2 复杂结构

  多级agent之间串联

3.3 Flume组成架构详解

• 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。
  Agent主要有3个部分组成，Source、Channel、Sink。

• 2.Source

  Source是负责接收数据到Flume Agent的组件。Source组件可以处理各种类型、各种格式的日志数据，包括avro、thrift、exec、jms、spooling directory、netcat、sequence generator、syslog、http、legacy。

• 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。

• 4. Sink

  Sink不断地轮询Channel中的事件且批量地移除它们，并将这些事件批量写入到存储或索引系统、或者被发送到另一个Flume Agent。
  Sink是完全事务性的。在从Channel批量删除数据之前，每个Sink用Channel启动一个事务。批量事件一旦成功写出到存储系统或下一个Flume Agent，Sink就利用Channel提交事务。事务一旦被提交，该Channel从自己的内部缓冲区删除事件。
  Sink组件目的地包括hdfs、logger、avro、thrift、ipc、file、null、HBase、solr、自定义。

• 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。 Event由可选的header和载有数据的一个byte array 构成。Header是容纳了key-value字符串对的HashMap。

3.4 Flume拓扑结构

• 1. Flume Agent连接
  
    这种模式是将多个flume给顺序连接起来了，从最初的source开始到最终sink传送的目的存储系统。此模式不建议桥接过多的flume数量， flume数量过多不仅会影响传输速率，而且一旦传输过程中某个节点flume宕机，会影响整个传输系统。

• 2. 单source，多channel、sink
  
    Flume支持将事件流向一个或者多个目的地。这种模式将数据源复制到多个channel中，每个channel都有相同的数据，sink可以选择传送的不同的目的地。

• 3. Flume负载均衡
  
    Flume支持使用将多个sink逻辑上分到一个sink组，flume将数据发送到不同的sink，主要解决负载均衡和故障转移问题。

• 4. Flume Agent聚合
  
    这种模式是我们最常见的，也非常实用，日常web应用通常分布在上百个服务器，大者甚至上千个、上万个服务器。产生的日志，处理起来也非常麻烦。用flume的这种组合方式能很好的解决这一问题，每台服务器部署一个flume采集日志，传送到一个集中收集日志的flume，再由此flume上传到hdfs、hive、hbase、jms等，进行日志分析。

4. Flume Agent内部原理

  好了。本期的分享到此结束！

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