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。
1.2 Flume的优点
- 可以和任意存储进程集成。
- 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。
- 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
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
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。
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。
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。
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
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：
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
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：
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：
- 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
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：
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
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
- 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
-
查看HDFS上的数据
-
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。
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：
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。
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：
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。
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：
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
- 安装httpd服务与php
[jinghang@hadoop102 flume]$ sudo yum -y install httpd php
- 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
- 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
}
- 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
- 启动ganglia
[jinghang@hadoop102 flume]$ sudo service httpd start
[jinghang@hadoop102 flume]$ sudo service gmetad start
[jinghang@hadoop102 flume]$ sudo service gmond start
- 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
- 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" - 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
- 发送数据观察ganglia监测图
[jinghang@hadoop102 flume]$ nc localhost 44444
样式如下图-
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。
5.2 分析
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
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：
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
