Flume NG高可用集群搭建详解（基于flume-1.7.0）

1、Flume NG简述

Flume NG是一个分布式，高可用，可靠的系统，它能将不同的海量数据收集，移动并存储到一个数据存储系统中。轻量，配置简单，适用于各种日志收集，并支持 Failover和负载均衡。并且它拥有非常丰富的组件。Flume NG采用的是三层架构：Agent层，Collector层和Store层，每一层均可水平拓展。其中Agent包含Source，Channel和 Sink，三者组建了一个Agent。三者的职责如下所示：
•Source：用来消费（收集）数据源到Channel组件中
•Channel：中转临时存储，保存所有Source组件信息
•Sink：从Channel中读取，读取成功后会删除Channel中的信息
 
下图是Flume NG的架构图，如下所示：

 图中描述了，从外部系统（Web Server）中收集产生的日志，然后通过Flume的Agent的Source组件将数据发送到临时存储Channel组件，最后传递给Sink组件，Sink组件直接把数据存储到HDFS文件系统中。

2、单点Flume NG搭建、运行

我们在熟悉了Flume NG的架构后，我们先搭建一个单点Flume收集信息到HDFS集群中，由于资源有限，本次直接在之前的高可用Hadoop集群上搭建Flume。

场景如下：在NNA节点上搭建一个Flume NG，将本地日志收集到HDFS集群。

3、软件下载

在搭建Flume NG之前，我们需要准备必要的软件，具体下载地址http://archive.apache.org/dist/flume/1.7.0/apache-flume-1.7.0-bin.tar.gz

4、安装与配置

安装解压flume安装包，命令如下所示：

tar -zxvf apache-flume-1.7.0-bin.tar.gz

配置环境变量

#set flume
export FLUME_HOME=/home/hadoop/cloud/programs/flume
export PATH=$PATH:$FLUME_HOME/bin

flumr单节点配置文件设置如下：
flume-hdfs.conf

#agent1 name
agent1.sources=source1
agent1.sinks=sink1
agent1.channels=channel1
#Spooling Directory
#set source1
agent1.sources.source1.type=spooldir
agent1.sources.source1.spoolDir=/home/hadoop/flumetest/dir/logdfs
agent1.sources.source1.channels=channel1
agent1.sources.source1.fileHeader = false
agent1.sources.source1.interceptors = i1
agent1.sources.source1.interceptors.i1.type = timestamp
#set sink1
agent1.sinks.sink1.type=hdfs
agent1.sinks.sink1.hdfs.path=hdfs://hadoopmaster:8020/flume/logdfs
agent1.sinks.sink1.hdfs.fileType=DataStream
agent1.sinks.sink1.hdfs.writeFormat=TEXT
agent1.sinks.sink1.hdfs.rollInterval=1
agent1.sinks.sink1.channel=channel1
agent1.sinks.sink1.hdfs.filePrefix=%Y-%m-%d
agent1.sinks.sink1.hdfs.fileSuffix=.txt
#set channel1
agent1.channels.channel1.type=file
agent1.channels.channel1.checkpointDir=/home/hadoop/flumetest/dir/logdfstmp/point
agent1.channels.channel1.dataDirs=/home/hadoop/flumetest/dir/logdfstmp

flume-env.sh配置如下：

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_79

注：配置中的目录若不存在，需提前创建。

5、单节点flume启动

启动命令如下：

flume-ng agent --conf conf --conf-file /home/hadoop/cloud/programs/flume/conf/flume-hdfs.conf --name agent1 -Dflume.root.logger=INFO,console > /home/hadoop/cloud/programs/flume/logs/flume-hdfs.log 2>&1 &

注：命令中的agent1表示配置文件中的Agent的Name，如配置文件中的agent1。flume-hdfs.conf表示配置文件所在配置，需填写准确的配置文件路径。

6、单节点flume效果预览

在/home/hadoop/flumetest/dir/logdfs下编辑文件test.txt并任意写入内容,保存后，文件会立即上传hdfs，并被标记完成。

运行效果如下：

页面可查看已上传并重命名的文件：

7、高可用Flume NG搭建

在完成单点的Flume NG搭建后，下面我们搭建一个高可用的Flume NG集群，架构图如下所示：

图中，我们可以看出，Flume的存储可以支持多种，这里只列举了HDFS和Kafka（如：存储最新的一周日志，并给Storm系统提供实时日志流）。

7.1、Flume的Agent和Collector分布如下表所示：

3台机器构建集群。Flume的Agent和Collector分布如下表所示：

名称	HOST	角色
Agent1	192.168.50.100	Web Server
Agent2	192.168.50.101	Web Server
Agent3	192.168.50.102	Web Server
Collector1	192.168.50.100	AgentMstr1
Collector2	192.168.50.101	AgentMstr1

图中所示，Agent1，Agent2，Agent3数据分别流入到Collector1和Collector2，Flume NG本身提供了Failover机制，可以自动切换和恢复。在上图中，有3个产生日志服务器分布在不同的机房，要把所有的日志都收集到一个集群中存储。下 面我们开发配置Flume NG集群

7.2、flume集群配置

配置Agent1，Agent2，Agent3，分别位于192.168.50.100-102三台机器，配置相同，如下所示：
flume-client.properties

#agent1 name
agent1.channels = c1
agent1.sources = r1
agent1.sinks = k1 k2
#set gruop
agent1.sinkgroups = g1
#set channel
agent1.channels.c1.type = memory
agent1.channels.c1.capacity = 1000
agent1.channels.c1.transactionCapacity = 100
agent1.sources.r1.channels = c1
agent1.sources.r1.type = exec
agent1.sources.r1.command = tail -F /home/hadoop/flumetest/dir/logdfs/flumetest.log
agent1.sources.r1.interceptors = i1 i2
agent1.sources.r1.interceptors.i1.type = static
agent1.sources.r1.interceptors.i1.key = Type
agent1.sources.r1.interceptors.i1.value = LOGIN
agent1.sources.r1.interceptors.i2.type = timestamp
# set sink1
agent1.sinks.k1.channel = c1
agent1.sinks.k1.type = avro
agent1.sinks.k1.hostname = hadoopmaster
agent1.sinks.k1.port = 52020
# set sink2
agent1.sinks.k2.channel = c1
agent1.sinks.k2.type = avro
agent1.sinks.k2.hostname = hadoopslave1
agent1.sinks.k2.port = 52020
#set sink group
agent1.sinkgroups.g1.sinks = k1 k2
#set failover
agent1.sinkgroups.g1.processor.type = failover
agent1.sinkgroups.g1.processor.priority.k1 = 10
agent1.sinkgroups.g1.processor.priority.k2 = 1
agent1.sinkgroups.g1.processor.maxpenalty = 10000

配置Collector1和Collector2，分别位于192.168.50.100-101两台台机器，绑定的IP（或主机名）不同，需要修改为各自所在机器的IP（或主机名）
192.168.50.100（hadoopmaster）的flume-server.properties配置如下：

#set Agent name
a1.sources = r1
a1.channels = c1
a1.sinks = k1
#set channel
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100
# other node,nna to nns
a1.sources.r1.type = avro
a1.sources.r1.bind = hadoopmaster
a1.sources.r1.port = 52020
a1.sources.r1.interceptors = i1
a1.sources.r1.interceptors.i1.type = static
a1.sources.r1.interceptors.i1.key = Collector
a1.sources.r1.interceptors.i1.value = hadoopmaster
a1.sources.r1.channels = c1
#set sink to hdfs
a1.sinks.k1.type=hdfs
a1.sinks.k1.hdfs.path=hdfs://hadoopmaster:8020/flume/logdfs
a1.sinks.k1.hdfs.fileType=DataStream
a1.sinks.k1.hdfs.writeFormat=TEXT
a1.sinks.k1.hdfs.rollInterval=1
a1.sinks.k1.channel=c1
a1.sinks.k1.hdfs.filePrefix=%Y-%m-%d
a1.sinks.k1.hdfs.fileSuffix=.txt

192.168.50.101（hadoopslave1）的flume-server.properties配置如下：

#set Agent name
a1.sources = r1
a1.channels = c1
a1.sinks = k1
#set channel
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100
# other node,nna to nns
a1.sources.r1.type = avro
a1.sources.r1.bind = hadoopslave1
a1.sources.r1.port = 52020
a1.sources.r1.interceptors = i1
a1.sources.r1.interceptors.i1.type = static
a1.sources.r1.interceptors.i1.key = Collector
a1.sources.r1.interceptors.i1.value = hadoopslave1
a1.sources.r1.channels = c1
#set sink to hdfs
a1.sinks.k1.type=hdfs
a1.sinks.k1.hdfs.path=hdfs://hadoopmaster:8020/flume/logdfs
a1.sinks.k1.hdfs.fileType=DataStream
a1.sinks.k1.hdfs.writeFormat=TEXT
a1.sinks.k1.hdfs.rollInterval=1
a1.sinks.k1.channel=c1
a1.sinks.k1.hdfs.filePrefix=%Y-%m-%d
a1.sinks.k1.hdfs.fileSuffix=.txt

7.3、flume集群启动

在Collector各节点上启动命令如下所示：

flume-ng agent --conf conf --conf-file /home/hadoop/cloud/programs/flume/conf/flume-server.properties --name a1 -Dflume.root.logger=INFO,console > /home/hadoop/cloud/programs/flume/logs/flume-server.log 2>&1 &

注：命令中的a1表示配置文件中的Agent的Name，如配置文件中的a1。flume-server.properties表示配置文件所在配置，需填写准确的配置文件路径。
在Agent各节点上启动命令如下所示：

flume-ng agent --conf conf --conf-file /home/hadoop/cloud/programs/flume/conf/flume-client.properties --name agent1 -Dflume.root.logger=INFO,console > /home/hadoop/cloud/programs/flume/logs/flume-client.log 2>&1 &

注：命令中的agent1表示配置文件中的Agent的Name，如配置文件中的agent1。flume-client.properties表示配置文件所在配置，需填写准确的配置文件路径。

7.4、Flume NG集群的高可用（故障转移）测试

场景如下：我们在Agent1节点上传文件，由于我们配置Collector1的权重比Collector2大，所以 Collector1优先采集并上传到存储系统。然后我们kill掉Collector1，此时有Collector2负责日志的采集上传工作，之后，我 们手动恢复Collector1节点的Flume服务，再次在Agent1上次文件，发现Collector1恢复优先级别的采集工作。具体截图如下所 示：

Collector1优先上传：

HDFS集群中上传的log内容预览：

Collector1宕机，Collector2获取优先上传权限：

HDFS文件系统中的截图预览:

上传的文件内容预览:

8、总结

在配置高可用的Flume NG时，需要注意一些事项。在Agent中需要绑定对应的Collector1和Collector2的IP和Port，另外，在配置Collector 节点时，需要修改当前Flume节点的配置文件，Bind的IP（或HostName）为当前节点的IP（或HostName），最后，在启动的时候，指定配置文件中的Agent的Name和配置文件的路径，否则会出错。