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Flume学习笔记——从小白到入门（一）

文章目录

Flume 概述
- Flume 定义
- Flume 基础架构
- - Agent
  - Source
  - Sink
  - Channel
  - Event
Flume 快速入门
- Flume 安装部署
- - 安装地址
  - 安装部署
- Flume 入门案例
- - 监控端口数据官方案例
  - 实时监控单个追加文件
  - 实时监控目录下多个新文件
  - 实时监控目录下的多个追加文件

Flume 概述

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 基础架构

Flume 组成架构如图所示：

下面我们来详细介绍一下 Flume 架构中的组件：

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。

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。

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 组件目的地包括 hdfs、logger、avro、thrift、ipc、file、HBase、solr、自定义。

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 以及 Kafka 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。

Event

传输单元，Flume 数据传输的基本单元，以 Event 的形式将数据从源头送至目的地。
Event 由 Header 和 Body 两部分组成，Header 用来存放该 event 的一些属性，为 K-V 结构，
Body 用来存放该条数据，形式为字节数组。

Header（k=v）	Body（byte array）

Flume 快速入门

Flume 安装部署

安装地址

1） Flume 官网地址
2）文档查看地址
3）下载地址

安装部署

1）将 apache-flume-1.7.0-bin.tar.gz 上传到 linux 的/opt/software 目录下
2）解压 apache-flume-1.7.0-bin.tar.gz 到/opt/module/目录下

[root@hadoop102 software]$ tar -zxf apache-flume-1.7.0-
bin.tar.gz -C /opt/module/

3）修改 apache-flume-1.7.0-bin 的名称为 flume

[root@hadoop102 module]$ mv apache-flume-1.7.0-bin flume

4）将 flume/conf 下的 flume-env.sh.template 文件修改为 flume-env.sh，并配置 flumeenv.sh 文件

[root@hadoop102 conf]$ mv flume-env.sh.template flume-env.sh
[root@hadoop102 conf]$ vi flume-env.sh
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144

Flume 入门案例

监控端口数据官方案例

1）案例需求：
使用 Flume 监听一个端口，收集该端口数据，并打印到控制台。
2）需求分析：

3）实现步骤：
1.安装 netcat 工具

[root@hadoop102 software]$ sudo yum install -y nc

2.判断 44444 端口是否被占用

[root@hadoop102 flume-telnet]$ sudo netstat -tunlp | grep 44444

3.创建 Flume Agent 配置文件 flume-netcat-logger.conf 在 flume 目录下创建 job 文件夹并进入 job 文件夹。

[root@hadoop102 flume]$ mkdir job
[root@hadoop102 flume]$ cd job/
在 job 文件夹下创建 Flume Agent 配置文件 flume-netcat-logger.conf。
[root@hadoop102 job]$ vim flume-netcat-logger.conf

在 flume-netcat-logger.conf 文件中添加如下内容。
添加内容如下：

#添加内容如下：
# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1
# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = netcat
a1.sources.r1.bind = localhost
a1.sources.r1.port = 44444
# 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

注：配置文件来源于官方手册 http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html

配置文件解析

4. 先开启 flume 监听端口
第一种写法：

[root@hadoop102 flume]$ bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a1 --conf-file job/flume-netcat-logger.conf -Dflume.root.logger=INFO,console

第二种写法：

[root@hadoop102 flume]$ bin/flume-ng agent -c conf/ -n a1 -f job/flume-netcat-logger.conf -Dflume.root.logger=INFO,console

参数说明：
–conf/-c：表示配置文件存储在 conf/目录
–name/-n：表示给 agent 起名为 a1
–conf-file/-f：flume 本次启动读取的配置文件是在 job 文件夹下的 flume-telnet.conf
文件。-Dflume.root.logger=INFO,console ：-D 表示 flume 运行时动态修改 flume.root.logger
参数属性值，并将控制台日志打印级别设置为 INFO 级别。日志级别包括:log、info、warn、error。
5．使用 netcat 工具向本机的 44444 端口发送内容

[root@hadoop102 ~]$ nc localhost 44444
hello

6．在 Flume 监听页面观察接收数据情况

实时监控单个追加文件

1）案例需求：实时监控 Hive 日志，并上传到 HDFS 中
2）需求分析：

3）实现步骤：
1.Flume 要想将数据输出到 HDFS，须持有 Hadoop 相关 jar 包将

commons-configuration-1.6.jar、
hadoop-auth-2.7.2.jar、
hadoop-common-2.7.2.jar、
hadoop-hdfs-2.7.2.jar、
commons-io-2.4.jar、
htrace-core-3.1.0-incubating.jar

拷贝到/opt/module/flume/lib 文件夹下。

2.创建 flume-file-hdfs.conf 文件
创建文件

[root@hadoop102 job]$ vim flume-file-hdfs.conf

注：要想读取 Linux 系统中的文件，就得按照 Linux 命令的规则执行命令。由于 Hive 日志在 Linux 系统中所以读取文件的类型选择：exec 即 execute 执行的意思。表示执行 Linux命令来读取文件。

添加如下内容:

# Name the components on this agent
a2.sources = r2
a2.sinks = k2
a2.channels = c2
# Describe/configure the source
a2.sources.r2.type = exec
a2.sources.r2.command = tail -F /opt/module/hive/logs/hive.log

# Describe the sink
a2.sinks.k2.type = hdfs
a2.sinks.k2.hdfs.path = hdfs://hadoop102:9000/flume/%Y%m%d/%H
#上传文件的前缀
a2.sinks.k2.hdfs.filePrefix = logs- #是否按照时间滚动文件夹
a2.sinks.k2.hdfs.round = true
#多少时间单位创建一个新的文件夹
a2.sinks.k2.hdfs.roundValue = 1
#重新定义时间单位
a2.sinks.k2.hdfs.roundUnit = hour
#是否使用本地时间戳
a2.sinks.k2.hdfs.useLocalTimeStamp = true
#积攒多少个 Event 才 flush 到 HDFS 一次
a2.sinks.k2.hdfs.batchSize = 1000
#设置文件类型，可支持压缩
a2.sinks.k2.hdfs.fileType = DataStream
#多久生成一个新的文件
a2.sinks.k2.hdfs.rollInterval = 30
#设置每个文件的滚动大小
a2.sinks.k2.hdfs.rollSize = 134217700
#文件的滚动与 Event 数量无关
a2.sinks.k2.hdfs.rollCount = 0
# Use a channel which buffers events in memory
a2.channels.c2.type = memory
a2.channels.c2.capacity = 1000
a2.channels.c2.transactionCapacity = 100
# Bind the source and sink to the channel
a2.sources.r2.channels = c2
a2.sinks.k2.channel = c2

注意：
对于所有与时间相关的转义序列，Event Header 中必须存在以 “timestamp”的 key（除非hdfs.useLocalTimeStamp 设置为 true，此方法会使用 TimestampInterceptor 自动添加timestamp）。
a3.sinks.k3.hdfs.useLocalTimeStamp = true

实时读取本地文件到HDFS案例

3.运行 Flume

[root@hadoop102 flume]$ bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a2 --conf-file job/flume-file-hdfs.conf

4.开启 Hadoop 和 Hive 并操作 Hive 产生日志

[root@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ sbin/start-dfs.sh
[root@hadoop103 hadoop-2.7.2]$ sbin/start-yarn.sh
[root@hadoop102 hive]$ bin/hive
hive (default)>

实时监控目录下多个新文件

1）案例需求：使用 Flume 监听整个目录的文件，并上传至 HDFS
2）需求分析：

3）实现步骤：
1．创建配置文件 flume-dir-hdfs.conf
创建一个文件

[root@hadoop102 job]$ vim flume-dir-hdfs.conf

添加如下内容

a3.sources = r3
a3.sinks = k3
a3.channels = c3
# Describe/configure the source
a3.sources.r3.type = spooldir
a3.sources.r3.spoolDir = /opt/module/flume/upload
a3.sources.r3.fileSuffix = .COMPLETED
a3.sources.r3.fileHeader = true
#忽略所有以.tmp 结尾的文件，不上传
a3.sources.r3.ignorePattern = ([^ ]*\.tmp)
# Describe the sink
a3.sinks.k3.type = hdfs
a3.sinks.k3.hdfs.path = 
hdfs://hadoop102:9000/flume/upload/%Y%m%d/%H
#上传文件的前缀
a3.sinks.k3.hdfs.filePrefix = upload- #是否按照时间滚动文件夹
a3.sinks.k3.hdfs.round = true
#多少时间单位创建一个新的文件夹
a3.sinks.k3.hdfs.roundValue = 1
#重新定义时间单位
a3.sinks.k3.hdfs.roundUnit = hour
#是否使用本地时间戳
a3.sinks.k3.hdfs.useLocalTimeStamp = true
#积攒多少个 Event 才 flush 到 HDFS 一次
a3.sinks.k3.hdfs.batchSize = 100
#设置文件类型，可支持压缩
a3.sinks.k3.hdfs.fileType = DataStream
#多久生成一个新的文件
a3.sinks.k3.hdfs.rollInterval = 60
#设置每个文件的滚动大小大概是 128M
a3.sinks.k3.hdfs.rollSize = 134217700
#文件的滚动与 Event 数量无关
a3.sinks.k3.hdfs.rollCount = 0
# Use a channel which buffers events in memory
a3.channels.c3.type = memory
a3.channels.c3.capacity = 1000
a3.channels.c3.transactionCapacity = 100
# Bind the source and sink to the channel
a3.sources.r3.channels = c3
a3.sinks.k3.channel = c3

实时读取目录文件到HDFS案例

2.启动监控文件夹命令

[root@hadoop102 flume]$ bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a3 --conf-file job/flume-dir-hdfs.conf

说明：在使用 Spooling Directory Source 时不要在监控目录中创建并持续修改文件
上传完成的文件会以.COMPLETED 结尾被监控文件夹每 500 毫秒扫描一次文件变动
3. 向 upload 文件夹中添加文件在/opt/module/flume 目录下创建 upload 文件夹

[root@hadoop102 flume]$ mkdir upload
向 upload 文件夹中添加文件
[root@hadoop102 upload]$ touch huan.txt
[root@hadoop102 upload]$ touch huan.tmp
[root@hadoop102 upload]$ touch huan.log

4 . 等待 1s，再次查询 upload 文件夹

[root@hadoop102 upload]$ ll
总用量 0
-rw-rw-r--. 1 root root 0 5 月 20 22:31 huan.log.COMPLETED
-rw-rw-r--. 1 root root 0 5 月 20 22:31 huan.tmp
-rw-rw-r--. 1 root root 0 5 月 20 22:31 huan.txt.COMPLETED

实时监控目录下的多个追加文件

Exec source 适用于监控一个实时追加的文件，但不能保证数据不丢失；Spooldir
Source 能够保证数据不丢失，且能够实现断点续传，但延迟较高，不能实时监控；而 Taildir
Source 既能够实现断点续传，又可以保证数据不丢失，还能够进行实时监控。

1）案例需求：使用 Flume 监听整个目录的实时追加文件，并上传至 HDFS 2）需求分析：

3）
实现步骤：
1．创建配置文件 flume-taildir-hdfs.conf
创建一个文件

[root@hadoop102 job]$ vim flume-taildir-hdfs.conf