大数据技术之Flume(概述,安装,案例等)

第1章 概述

1.1 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。
大数据技术之Flume(概述,安装,案例等)_第1张图片
1.2 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。
    1.3 Flume组成架构
    请看下图详细解释
    大数据技术之Flume(概述,安装,案例等)_第2张图片
    1.3.1 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。
    1.3.2 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。
    1.3.3 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。
    1.3.4 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。
    1.3.5 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。
    1.4 Flume拓扑结构
    Flume的拓扑结构如下面三张图所示 每张图片下面有注释
    大数据技术之Flume(概述,安装,案例等)_第3张图片
    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。

大数据技术之Flume(概述,安装,案例等)_第4张图片
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。

大数据技术之Flume(概述,安装,案例等)_第5张图片
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。
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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。

1.5 Flume Agent内部原理
大数据技术之Flume(概述,安装,案例等)_第7张图片

第2章 快速入门

2.1 Flume安装地址
1) Flume官网地址
http://flume.apache.org/
2)文档查看地址
http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html
3)下载地址
http://archive.apache.org/dist/flume/
2.2 安装部署
1)将apache-flume-1.7.0-bin.tar.gz上传到linux的/opt/software目录下
(找不到jar包的可以评论或者私信我)
2)解压apache-flume-1.7.0-bin.tar.gz到/opt/module/目录下

[jinghang@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

[jinghang@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flume-env.sh文件

[jinghang@hadoop102 conf]$ mv flume-env.sh.template flume-env.sh
[jinghang@hadoop102 conf]$ vi flume-env.sh

export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144

第3章 企业开发案例

3.1 监控端口数据官方案例
1)案例需求:
首先启动Flume任务,监控本机44444端口,服务端;
然后通过netcat工具向本机44444端口发送消息,客户端;
最后Flume将监听的数据实时显示在控制台。
2)需求分析如下图:
大数据技术之Flume(概述,安装,案例等)_第8张图片
3)实现步骤:
1.安装netcat工具

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

2.判断44444端口是否被占用

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

功能描述:netstat命令是一个监控TCP/IP网络的非常有用的工具,它可以显示路由表、实际的网络连接以及每一个网络接口设备的状态信息。
基本语法:netstat [选项]
选项参数:
-t或–tcp:显示TCP传输协议的连线状况;
-u或–udp:显示UDP传输协议的连线状况;
-n或–numeric:直接使用ip地址,而不通过域名服务器;
-l或–listening:显示监控中的服务器的Socket;
-p或–programs:显示正在使用Socket的程序识别码(PID)和程序名称;
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。

[jinghang@hadoop102 flume]$ mkdir job
[jinghang@hadoop102 flume]$ cd job/

在job文件夹下创建Flume Agent配置文件flume-netcat-logger.conf。

[jinghang@hadoop102 job]$ touch flume-netcat-logger.conf

在flume-netcat-logger.conf文件中添加如下内容。

[jinghang@hadoop102 job]$ vim flume-netcat-logger.conf

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

大数据技术之Flume(概述,安装,案例等)_第9张图片
4. 先开启flume监听端口
第一种写法:

[jinghang@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:

[jinghang@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 conf/ :表示配置文件存储在conf/目录
–name a1 :表示给agent起名为a1
–conf-file job/flume-netcat.conf :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

[jinghang@hadoop102 ~]$ nc localhost 44444
hello 
jinghang

6.在Flume监听页面观察接收数据情况
3.2 实时读取本地文件到HDFS案例
1)案例需求:实时监控Hive日志,并上传到HDFS中
2)需求分析:
大数据技术之Flume(概述,安装,案例等)_第10张图片
3)实现步骤:
1.Flume要想将数据输出到HDFS,必须持有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

[jinghang@hadoop102 job]$ touch 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。

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

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
a2.sources.r2.shell = /bin/bash -c

#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 = 60
#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:

  1. 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

大数据技术之Flume(概述,安装,案例等)_第11张图片
3.执行监控配置

[jinghang@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

[jinghang@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ sbin/start-dfs.sh
[jinghang@hadoop103 hadoop-2.7.2]$ sbin/start-yarn.sh

[jinghang@hadoop102 hive]$ bin/hive
hive (default)>

5.在HDFS上查看文件。

3.3 实时读取目录文件到HDFS案例
1)案例需求:使用Flume监听整个目录的文件
2)需求分析:
大数据技术之Flume(概述,安装,案例等)_第12张图片
3)实现步骤:
1.创建配置文件flume-dir-hdfs.conf
创建一个文件

[jinghang@hadoop102 job]$ touch flume-dir-hdfs.conf

打开文件

[jinghang@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
大数据技术之Flume(概述,安装,案例等)_第13张图片
2. 启动监控文件夹命令

[jinghang@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
1) 不要在监控目录中创建并持续修改文件
2) 上传完成的文件会以.COMPLETED结尾
3) 被监控文件夹每500毫秒扫描一次文件变动

  1. 向upload文件夹中添加文件
    在/opt/module/flume目录下创建upload文件夹
[jinghang@hadoop102 flume]$ mkdir upload

向upload文件夹中添加文件

[jinghang@hadoop102 upload]$ touch jinghang.txt
[jinghang@hadoop102 upload]$ touch jinghang.tmp
[jinghang@hadoop102 upload]$ touch jinghang.log
  1. 查看HDFS上的数据

  2. 等待1s,再次查询upload文件夹

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

3.4 单数据源多出口案例(选择器)
单Source多Channel、Sink如下图所示。
大数据技术之Flume(概述,安装,案例等)_第14张图片
1)案例需求:使用Flume-1监控文件变动,Flume-1将变动内容传递给Flume-2,Flume-2负责存储到HDFS。同时Flume-1将变动内容传递给Flume-3,Flume-3负责输出到Local FileSystem。
2)需求分析:
大数据技术之Flume(概述,安装,案例等)_第15张图片
3)实现步骤:
0.准备工作
在/opt/module/flume/job目录下创建group1文件夹
[jinghang@hadoop102 job]$ cd group1/
在/opt/module/datas/目录下创建flume3文件夹

[jinghang@hadoop102 datas]$ mkdir flume3

1.创建flume-file-flume.conf
配置1个接收日志文件的source和两个channel、两个sink,分别输送给flume-flume-hdfs和flume-flume-dir。
创建配置文件并打开

[jinghang@hadoop102 group1]$ touch flume-file-flume.conf
[jinghang@hadoop102 group1]$ vim flume-file-flume.conf

添加如下内容
#Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1 k2
a1.channels = c1 c2
#将数据流复制给所有channel
a1.sources.r1.selector.type = replicating

#Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = exec
a1.sources.r1.command = tail -F /opt/module/hive/logs/hive.log
a1.sources.r1.shell = /bin/bash -c

#Describe the sink
#sink端的avro是一个数据发送者
a1.sinks.k1.type = avro
a1.sinks.k1.hostname = hadoop102
a1.sinks.k1.port = 4141

a1.sinks.k2.type = avro
a1.sinks.k2.hostname = hadoop102
a1.sinks.k2.port = 4142

#Describe the channel
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

a1.channels.c2.type = memory
a1.channels.c2.capacity = 1000
a1.channels.c2.transactionCapacity = 100

#Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1 c2
a1.sinks.k1.channel = c1
a1.sinks.k2.channel = c2

注:Avro是由Hadoop创始人Doug Cutting创建的一种语言无关的数据序列化和RPC框架。
注:RPC(Remote Procedure Call)—远程过程调用,它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务,而不需要了解底层网络技术的协议。
2.创建flume-flume-hdfs.conf
配置上级Flume输出的Source,输出是到HDFS的Sink。
创建配置文件并打开

[jinghang@hadoop102 group1]$ touch flume-flume-hdfs.conf
[jinghang@hadoop102 group1]$ vim flume-flume-hdfs.conf

添加如下内容
#Name the components on this agent
a2.sources = r1
a2.sinks = k1
a2.channels = c1

#Describe/configure the source
#source端的avro是一个数据接收服务
a2.sources.r1.type = avro
a2.sources.r1.bind = hadoop102
a2.sources.r1.port = 4141

#Describe the sink
a2.sinks.k1.type = hdfs
a2.sinks.k1.hdfs.path = hdfs://hadoop102:9000/flume2/%Y%m%d/%H
#上传文件的前缀
a2.sinks.k1.hdfs.filePrefix = flume2-
#是否按照时间滚动文件夹
a2.sinks.k1.hdfs.round = true
#多少时间单位创建一个新的文件夹
a2.sinks.k1.hdfs.roundValue = 1
#重新定义时间单位
a2.sinks.k1.hdfs.roundUnit = hour
#是否使用本地时间戳
a2.sinks.k1.hdfs.useLocalTimeStamp = true
#积攒多少个Event才flush到HDFS一次
a2.sinks.k1.hdfs.batchSize = 100
#设置文件类型,可支持压缩
a2.sinks.k1.hdfs.fileType = DataStream
#多久生成一个新的文件
a2.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 600
#设置每个文件的滚动大小大概是128M
a2.sinks.k1.hdfs.rollSize = 134217700
#文件的滚动与Event数量无关
a2.sinks.k1.hdfs.rollCount = 0

#Describe the channel
a2.channels.c1.type = memory
a2.channels.c1.capacity = 1000
a2.channels.c1.transactionCapacity = 100

#Bind the source and sink to the channel
a2.sources.r1.channels = c1
a2.sinks.k1.channel = c1
3.创建flume-flume-dir.conf
配置上级Flume输出的Source,输出是到本地目录的Sink。
创建配置文件并打开

[jinghang@hadoop102 group1]$ touch flume-flume-dir.conf
[jinghang@hadoop102 group1]$ vim flume-flume-dir.conf

添加如下内容
#Name the components on this agent
a3.sources = r1
a3.sinks = k1
a3.channels = c2

#Describe/configure the source
a3.sources.r1.type = avro
a3.sources.r1.bind = hadoop102
a3.sources.r1.port = 4142

#Describe the sink
a3.sinks.k1.type = file_roll
a3.sinks.k1.sink.directory = /opt/module/data/flume3

#Describe the channel
a3.channels.c2.type = memory
a3.channels.c2.capacity = 1000
a3.channels.c2.transactionCapacity = 100

#Bind the source and sink to the channel
a3.sources.r1.channels = c2
a3.sinks.k1.channel = c2
提示:输出的本地目录必须是已经存在的目录,如果该目录不存在,并不会创建新的目录。
4.执行配置文件
分别开启对应配置文件:flume-flume-dir,flume-flume-hdfs,flume-file-flume。

[jinghang@hadoop102 flume]$ bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a3 --conf-file job/group1/flume-flume-dir.conf

[jinghang@hadoop102 flume]$ bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a2 --conf-file job/group1/flume-flume-hdfs.conf

[jinghang@hadoop102 flume]$ bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a1 --conf-file job/group1/flume-file-flume.conf

5.启动Hadoop和Hive

[jinghang@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ sbin/start-dfs.sh
[jinghang@hadoop103 hadoop-2.7.2]$ sbin/start-yarn.sh

[jinghang@hadoop102 hive]$ bin/hive
hive (default)>

6.检查HDFS上数据

7检查/opt/module/datas/flume3目录中数据

[jinghang@hadoop102 flume3]$ ll
总用量 8
-rw-rw-r--. 1 jinghang jinghang 5942 5月  22 00:09 1526918887550-3

3.5 单数据源多出口案例(Sink组)

单Source、Channel多Sink(负载均衡)如下图所示。
大数据技术之Flume(概述,安装,案例等)_第16张图片

1)案例需求:使用Flume-1监控文件变动,Flume-1将变动内容传递给Flume-2,Flume-2负责存储到控制台。同时Flume-1将变动内容传递给Flume-3,Flume-3也负责存储到控制台
2)需求分析:

大数据技术之Flume(概述,安装,案例等)_第17张图片
3)实现步骤:
0.准备工作
在/opt/module/flume/job目录下创建group2文件夹

[jinghang@hadoop102 job]$ cd group2/

1.创建flume-netcat-flume.conf
配置1个接收日志文件的source和1个channel、两个sink,分别输送给flume-flume-console1和flume-flume-console2。
创建配置文件并打开
[jinghang@hadoop102 group2]$ touch flume-netcat-flume.conf
[jinghang@hadoop102 group2]$ vim flume-netcat-flume.conf
添加如下内容
#Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.channels = c1
a1.sinkgroups = g1
a1.sinks = k1 k2

#Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = netcat
a1.sources.r1.bind = localhost
a1.sources.r1.port = 44444

a1.sinkgroups.g1.processor.type = load_balance
a1.sinkgroups.g1.processor.backoff = true
a1.sinkgroups.g1.processor.selector = round_robin
a1.sinkgroups.g1.processor.selector.maxTimeOut=10000

#Describe the sink
a1.sinks.k1.type = avro
a1.sinks.k1.hostname = hadoop102
a1.sinks.k1.port = 4141

a1.sinks.k2.type = avro
a1.sinks.k2.hostname = hadoop102
a1.sinks.k2.port = 4142

#Describe the channel
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.sinkgroups.g1.sinks = k1 k2
a1.sinks.k1.channel = c1
a1.sinks.k2.channel = c1
注:Avro是由Hadoop创始人Doug Cutting创建的一种语言无关的数据序列化和RPC框架。
注:RPC(Remote Procedure Call)—远程过程调用,它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务,而不需要了解底层网络技术的协议。
2.创建flume-flume-console1.conf
配置上级Flume输出的Source,输出是到本地控制台。
创建配置文件并打开

[jinghang@hadoop102 group2]$ touch flume-flume-console1.conf
[jinghang@hadoop102 group2]$ vim flume-flume-console1.conf

添加如下内容
#Name the components on this agent
a2.sources = r1
a2.sinks = k1
a2.channels = c1

#Describe/configure the source
a2.sources.r1.type = avro
a2.sources.r1.bind = hadoop102
a2.sources.r1.port = 4141

#Describe the sink
a2.sinks.k1.type = logger

#Describe the channel
a2.channels.c1.type = memory
a2.channels.c1.capacity = 1000
a2.channels.c1.transactionCapacity = 100

#Bind the source and sink to the channel
a2.sources.r1.channels = c1
a2.sinks.k1.channel = c1
3.创建flume-flume-console2.conf
配置上级Flume输出的Source,输出是到本地控制台。
创建配置文件并打开

[jinghang@hadoop102 group2]$ touch flume-flume-console2.conf
[jinghang@hadoop102 group2]$ vim flume-flume-console2.conf

添加如下内容
#Name the components on this agent
a3.sources = r1
a3.sinks = k1
a3.channels = c2

#Describe/configure the source
a3.sources.r1.type = avro
a3.sources.r1.bind = hadoop102
a3.sources.r1.port = 4142

#Describe the sink
a3.sinks.k1.type = logger

#Describe the channel
a3.channels.c2.type = memory
a3.channels.c2.capacity = 1000
a3.channels.c2.transactionCapacity = 100

#Bind the source and sink to the channel
a3.sources.r1.channels = c2
a3.sinks.k1.channel = c2
4.执行配置文件
分别开启对应配置文件:flume-flume-console2,flume-flume-console1,flume-netcat-flume。
[jinghang@hadoop102 flume]$ bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a3 --conf-file job/group2/flume-flume-console2.conf -Dflume.root.logger=INFO,console

[jinghang@hadoop102 flume]$ bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a2 --conf-file job/group2/flume-flume-console1.conf -Dflume.root.logger=INFO,console

[jinghang@hadoop102 flume]$ bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a1 --conf-file job/group2/flume-netcat-flume.conf
5. 使用netcat工具向本机的44444端口发送内容
$ nc localhost 44444
6. 查看Flume2及Flume3的控制台打印日志
3.6 多数据源汇总案例
多Source汇总数据到单Flume如下图所示。

大数据技术之Flume(概述,安装,案例等)_第18张图片

1) 案例需求:
hadoop103上的Flume-1监控文件/opt/module/group.log,
hadoop102上的Flume-2监控某一个端口的数据流,
Flume-1与Flume-2将数据发送给hadoop104上的Flume-3,Flume-3将最终数据打印到控制台。
2)需求分析:
大数据技术之Flume(概述,安装,案例等)_第19张图片
3)实现步骤:
0.准备工作
分发Flume

[jinghang@hadoop102 module]$ xsync flume
在hadoop102、hadoop103以及hadoop104的/opt/module/flume/job目录下创建一个group3文件夹。
[jinghang@hadoop102 job]$ mkdir group3
[jinghang@hadoop103 job]$ mkdir group3
[jinghang@hadoop104 job]$ mkdir group3

1.创建flume1-logger-flume.conf
配置Source用于监控hive.log文件,配置Sink输出数据到下一级Flume。
在hadoop103上创建配置文件并打开

[jinghang@hadoop103 group3]$ touch flume1-logger-flume.conf
[jinghang@hadoop103 group3]$ vim flume1-logger-flume.conf 

添加如下内容
#Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1

#Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = exec
a1.sources.r1.command = tail -F /opt/module/group.log
a1.sources.r1.shell = /bin/bash -c

#Describe the sink
a1.sinks.k1.type = avro
a1.sinks.k1.hostname = hadoop104
a1.sinks.k1.port = 4141

#Describe the channel
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
2.创建flume2-netcat-flume.conf
配置Source监控端口44444数据流,配置Sink数据到下一级Flume:
在hadoop102上创建配置文件并打开
[jinghang@hadoop102 group3]$ touch flume2-netcat-flume.conf
[jinghang@hadoop102 group3]$ vim flume2-netcat-flume.conf
添加如下内容
#Name the components on this agent
a2.sources = r1
a2.sinks = k1
a2.channels = c1

#Describe/configure the source
a2.sources.r1.type = netcat
a2.sources.r1.bind = hadoop102
a2.sources.r1.port = 44444

#Describe the sink
a2.sinks.k1.type = avro
a2.sinks.k1.hostname = hadoop104
a2.sinks.k1.port = 4141

#Use a channel which buffers events in memory
a2.channels.c1.type = memory
a2.channels.c1.capacity = 1000
a2.channels.c1.transactionCapacity = 100

#Bind the source and sink to the channel
a2.sources.r1.channels = c1
a2.sinks.k1.channel = c1
3.创建flume3-flume-logger.conf
配置source用于接收flume1与flume2发送过来的数据流,最终合并后sink到控制台。
在hadoop104上创建配置文件并打开

[jinghang@hadoop104 group3]$ touch flume3-flume-logger.conf
[jinghang@hadoop104 group3]$ vim flume3-flume-logger.conf

添加如下内容
#Name the components on this agent
a3.sources = r1
a3.sinks = k1
a3.channels = c1

#Describe/configure the source
a3.sources.r1.type = avro
a3.sources.r1.bind = hadoop104
a3.sources.r1.port = 4141

#Describe the sink
#Describe the sink
a3.sinks.k1.type = logger

#Describe the channel
a3.channels.c1.type = memory
a3.channels.c1.capacity = 1000
a3.channels.c1.transactionCapacity = 100

#Bind the source and sink to the channel
a3.sources.r1.channels = c1
a3.sinks.k1.channel = c1
4.执行配置文件
分别开启对应配置文件:flume3-flume-logger.conf,flume2-netcat-flume.conf,flume1-logger-flume.conf。

[jinghang@hadoop104 flume]$ bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a3 --conf-file job/group3/flume3-flume-logger.conf -Dflume.root.logger=INFO,console
[jinghang@hadoop102 flume]$ bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a2 --conf-file job/group3/flume2-netcat-flume.conf
[jinghang@hadoop103 flume]$ bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a1 --conf-file job/group3/flume1-logger-flume.conf

5.在hadoop103上向/opt/module目录下的group.log追加内容

[jinghang@hadoop103 module]$ echo 'hello' > group.log

6.在hadoop102上向44444端口发送数据

[jinghang@hadoop102 flume]$ telnet hadoop102 44444

7.检查hadoop104上数据

第4章 Flume监控之Ganglia

4.1 Ganglia的安装与部署

  1. 安装httpd服务与php
[jinghang@hadoop102 flume]$ sudo yum -y install httpd php
  1. 安装其他依赖
[jinghang@hadoop102 flume]$ sudo yum -y install rrdtool perl-rrdtool rrdtool-devel
[jinghang@hadoop102 flume]$ sudo yum -y install apr-devel
  1. 安装ganglia
[jinghang@hadoop102 flume]$ sudo rpm -Uvh 

http://dl.fedoraproject.org/pub/epel/6/x86_64/epel-release-6-8.noarch.rpm

[jinghang@hadoop102 flume]$ sudo yum -y install ganglia-gmetad 
[jinghang@hadoop102 flume]$ sudo yum -y install ganglia-web
[jinghang@hadoop102 flume]$ sudo yum install -y ganglia-gmond

Ganglia由gmond、gmetad和gweb三部分组成。
gmond(Ganglia Monitoring Daemon)是一种轻量级服务,安装在每台需要收集指标数据的节点主机上。使用gmond,你可以很容易收集很多系统指标数据,如CPU、内存、磁盘、网络和活跃进程的数据等。
gmetad(Ganglia Meta Daemon)整合所有信息,并将其以RRD格式存储至磁盘的服务。
gweb(Ganglia Web)Ganglia可视化工具,gweb是一种利用浏览器显示gmetad所存储数据的PHP前端。在Web界面中以图表方式展现集群的运行状态下收集的多种不同指标数据。
4) 修改配置文件/etc/httpd/conf.d/ganglia.conf

[jinghang@hadoop102 flume]$ sudo vim /etc/httpd/conf.d/ganglia.conf

修改为黄颜色的配置:
#Ganglia monitoring system php web frontend
Alias /ganglia /usr/share/ganglia

Order deny,allow
#Deny from all
Allow from all
#Allow from 127.0.0.1
#Allow from ::1
#Allow from .example.com

5) 修改配置文件/etc/ganglia/gmetad.conf

[jinghang@hadoop102 flume]$ sudo vim /etc/ganglia/gmetad.conf

修改为:
data_source “hadoop102” 192.168.1.102

6) 修改配置文件/etc/ganglia/gmond.conf

[jinghang@hadoop102 flume]$ sudo vim /etc/ganglia/gmond.conf 

修改为:
cluster {
name = “hadoop102”
owner = “unspecified”
latlong = “unspecified”
url = “unspecified”
}
udp_send_channel {
#bind_hostname = yes # Highly recommended, soon to be default.
# This option tells gmond to use a source address
# that resolves to the machine’s hostname. Without
# this, the metrics may appear to come from any
# interface and the DNS names associated with
# those IPs will be used to create the RRDs.
#mcast_join = 239.2.11.71
host = 192.168.1.102

port = 8649
ttl = 1
}
udp_recv_channel {
#mcast_join = 239.2.11.71
port = 8649
bind = 192.168.1.102
retry_bind = true
#Size of the UDP buffer. If you are handling lots of metrics you really
#should bump it up to e.g. 10MB or even higher.
#buffer = 10485760
}

  1. 修改配置文件/etc/selinux/config
[jinghang@hadoop102 flume]$ sudo vim /etc/selinux/config

修改为:
#This file controls the state of SELinux on the system.
#SELINUX= can take one of these three values:
#enforcing - SELinux security policy is enforced.
#permissive - SELinux prints warnings instead of enforcing.
#disabled - No SELinux policy is loaded.
SELINUX=disabled
#SELINUXTYPE= can take one of these two values:
#targeted - Targeted processes are protected,
#mls - Multi Level Security protection.
SELINUXTYPE=targeted
尖叫提示:selinux本次生效关闭必须重启,如果此时不想重启,可以临时生效之:

[jinghang@hadoop102 flume]$ sudo setenforce 0
  1. 启动ganglia
[jinghang@hadoop102 flume]$ sudo service httpd start
[jinghang@hadoop102 flume]$ sudo service gmetad start
[jinghang@hadoop102 flume]$ sudo service gmond start
  1. 打开网页浏览ganglia页面
    http://192.168.1.102/ganglia
    尖叫提示:如果完成以上操作依然出现权限不足错误,请修改/var/lib/ganglia目录的权限:
[jinghang@hadoop102 flume]$ sudo chmod -R 777 /var/lib/ganglia

4.2 操作Flume测试监控

  1. 修改/opt/module/flume/conf目录下的flume-env.sh配置:
    JAVA_OPTS="-Dflume.monitoring.type=ganglia
    -Dflume.monitoring.hosts=192.168.1.102:8649
    -Xms100m
    -Xmx200m"
  2. 启动Flume任务
[jinghang@hadoop102 flume]$ bin/flume-ng agent \
--conf conf/ \
--name a1 \
--conf-file job/flume-netcat-logger.conf \
-Dflume.root.logger==INFO,console \
-Dflume.monitoring.type=ganglia \
-Dflume.monitoring.hosts=192.168.1.102:8649
  1. 发送数据观察ganglia监测图
[jinghang@hadoop102 flume]$ nc localhost 44444

样式如下图-
大数据技术之Flume(概述,安装,案例等)_第20张图片

第5章 自定义Source

5.1 介绍
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。官方提供的source类型已经很多,但是有时候并不能满足实际开发当中的需求,此时我们就需要根据实际需求自定义某些source。
官方也提供了自定义source的接口:
https://flume.apache.org/FlumeDeveloperGuide.html#source根据官方说明自定义MySource需要继承AbstractSource类并实现Configurable和PollableSource接口。
实现相应方法:
getBackOffSleepIncrement()//暂不用
getMaxBackOffSleepInterval()//暂不用
configure(Context context)//初始化context(读取配置文件内容)
process()//获取数据封装成event并写入channel,这个方法将被循环调用。
使用场景:读取MySQL数据或者其他文件系统。
5.2 需求
使用flume接收数据,并给每条数据添加前缀,输出到控制台。前缀可从flume配置文件中配置。

大数据技术之Flume(概述,安装,案例等)_第21张图片
5.2 分析
大数据技术之Flume(概述,安装,案例等)_第22张图片
5.3 编码
导入pom依赖


org.apache.flume
flume-ng-core
1.7.0

package com.jinghang;

import org.apache.flume.Context;
import org.apache.flume.EventDeliveryException;
import org.apache.flume.PollableSource;
import org.apache.flume.conf.Configurable;
import org.apache.flume.event.SimpleEvent;
import org.apache.flume.source.AbstractSource;

import java.util.HashMap;

public class MySource extends AbstractSource implements Configurable, PollableSource {

//定义配置文件将来要读取的字段
private Long delay;
private String field;

//初始化配置信息
@Override
public void configure(Context context) {
    delay = context.getLong("delay");
    field = context.getString("field", "Hello!");
}

@Override
public Status process() throws EventDeliveryException {

    try {
        //创建事件头信息
        HashMap hearderMap = new HashMap<>();
        //创建事件
        SimpleEvent event = new SimpleEvent();
        //循环封装事件
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            //给事件设置头信息
            event.setHeaders(hearderMap);
            //给事件设置内容
            event.setBody((field + i).getBytes());
            //将事件写入channel
            getChannelProcessor().processEvent(event);
            Thread.sleep(delay);
        }
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
        return Status.BACKOFF;
    }
    return Status.READY;
}

@Override
public long getBackOffSleepIncrement() {
    return 0;
}

@Override
public long getMaxBackOffSleepInterval() {
    return 0;
}

}

5.4 测试
1)打包
将写好的代码打包,并放到flume的lib目录(/opt/module/flume)下。
2)配置文件
#Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1

#Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = com.jinghang.MySource
a1.sources.r1.delay = 1000
#a1.sources.r1.field = jinghang

#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
3)开启任务

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

4)结果展示如下图
在这里插入图片描述

第6章 自定义Sink

6.1 介绍
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。官方提供的Sink类型已经很多,但是有时候并不能满足实际开发当中的需求,此时我们就需要根据实际需求自定义某些Sink。
官方也提供了自定义source的接口:
https://flume.apache.org/FlumeDeveloperGuide.html#sink根据官方说明自定义MySink需要继承AbstractSink类并实现Configurable接口。
实现相应方法:
configure(Context context)//初始化context(读取配置文件内容)
process()//从Channel读取获取数据(event),这个方法将被循环调用。
使用场景:读取Channel数据写入MySQL或者其他文件系统。
6.2 需求
使用flume接收数据,并在Sink端给每条数据添加前缀和后缀,输出到控制台。前后缀可在flume任务配置文件中配置。
流程分析:
大数据技术之Flume(概述,安装,案例等)_第23张图片
6.3 编码
package com.jinghang;

import org.apache.flume.*;
import org.apache.flume.conf.Configurable;
import org.apache.flume.sink.AbstractSink;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

public class MySink extends AbstractSink implements Configurable {

//创建Logger对象
private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(AbstractSink.class);

private String prefix;
private String suffix;

@Override
public Status process() throws EventDeliveryException {

    //声明返回值状态信息
    Status status;

    //获取当前Sink绑定的Channel
    Channel ch = getChannel();

    //获取事务
    Transaction txn = ch.getTransaction();

    //声明事件
    Event event;

    //开启事务
    txn.begin();

    //读取Channel中的事件,直到读取到事件结束循环
    while (true) {
        event = ch.take();
        if (event != null) {
            break;
        }
    }
    try {
        //处理事件(打印)
        LOG.info(prefix + new String(event.getBody()) + suffix);

        //事务提交
        txn.commit();
        status = Status.READY;
    } catch (Exception e) {

        //遇到异常,事务回滚
        txn.rollback();
        status = Status.BACKOFF;
    } finally {

        //关闭事务
        txn.close();
    }
    return status;
}

@Override
public void configure(Context context) {

    //读取配置文件内容,有默认值
    prefix = context.getString("prefix", "hello:");

    //读取配置文件内容,无默认值
    suffix = context.getString("suffix");
}

}
6.4 测试
1)打包
将写好的代码打包,并放到flume的lib目录(/opt/module/flume)下。
2)配置文件
#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 = com.jinghang.MySink
#a1.sinks.k1.prefix = jinghang:
a1.sinks.k1.suffix = :jinghang

#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
3)开启任务

[jinghang@hadoop102 flume]$ pwd
/opt/module/flume
[jinghang@hadoop102 flume]$ bin/flume-ng agent -c conf/ -f job/mysink.conf -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console
[jinghang@hadoop102 ~]$ nc localhost 44444
hello
OK
jinghang
OK

4)结果展示如下图
在这里插入图片描述

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