Hadoop-Flume-1

在一个完整的大数据处理系统中，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，如图所示：

1. 日志采集框架Flume

1.1 Flume介绍

1.1.1 概述

​ flume官网:http://flume.apache.org/download.html

​ 谷歌翻译网址:https://translate.google.cn

​ 安装包下载地址:http://flume.apache.org/download.html

​ apache-flume-1.7.0-bin.tar.gz相关:http://www.apache.org/dyn/closer.lua/flume/1.7.0/apache-flume-1.7.0-bin.tar.gz

​ wget直接下载地址: http://mirror.bit.edu.cn/apache/flume/1.7.0/apache-flume-1.7.0-bin.tar.gz

​ 安装指南:http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html

​ 使用指南:http://flume.apache.org/FlumeDeveloperGuide.html

Flume是一个分布式、可靠、和高可用的海量日志采集、聚合和传输的系统。

Flume可以采集文件，socket数据包等各种形式源数据，又可以将采集到的数据输出到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

1.1.2 运行机制

1、 Flume分布式系统中最核心的角色是agent，flume采集系统就是由一个个agent所连接起来形成

2、 每一个agent相当于一个数据传递员，内部有三个组件：

a) Source：采集源，用于跟数据源对接，以获取数据

b) Sink：下沉地，采集数据的传送目的，用于往下一级agent传递数据或者往最终存储系统传递数据

c) Channel：angent内部的数据传输通道，用于从source将数据传递到sink

1.1.4 Flume采集系统结构图

1. 简单结构

单个agent采集数据

2. 复杂结构

多级agent之间串联

1.2 Flume实战案例

1.2.1 Flume的安装部署

1、Flume的安装非常简单，只需要解压即可，当然，前提是已有hadoop环境

上传安装包到数据源所在节点上

然后解压 tar -zxvf apache-flume-1.6.0-bin.tar.gz

然后进入flume的目录，修改conf下的flume-env.sh，在里面配置JAVA_HOME

2、根据数据采集的需求配置采集方案，描述在配置文件中(文件名可任意自定义)

3、指定采集方案配置文件，在相应的节点上启动flume agent

先用一个最简单的例子来测试一下程序环境是否正常

1、先在flume的conf目录下新建一个文件

vi netcat-logger.conf

# 定义这个agent中各组件的名字a1.sources = r1  #agent中sources-数据源入口组件的别名a1.sinks = k1    #agent中sinks-数据输出口组件的别名a1.channels = c1 #agent中channels-中间交换管道组件的别名# 描述和配置source组件：r1a1.sources.r1.type = netcat     #agent1的source-r1的类型为网络连接# a1.sources.r1.type = spooldir# a1.sources.r1.spoolDir = /home/hadoop/flumeSqool# a1.sources.r1.fileHeader = true 是否需给文件加上前缀名 a1.sources.r1.bind = localhost  #agent1的source-r1的绑定到数据源读取数据的主机名或者ipa1.sources.r1.port = 44444      #agent1的source-r1的绑定到数据源读取数据的端口# 描述和配置sink组件：k1a1.sinks.k1.type = logger   #agent-a1的输出组件-k1的输出数据的类型# 描述和配置channel组件，此处使用是内存缓存的方式a1.channels.c1.type = memorya1.channels.c1.capacity = 1000              #内存中容许的事件数量，source读取数据封装为event，目录源:spoolDira1.channels.c1.transactionCapacity = 100    # 描述和配置source  channel   sink之间的连接关系,绑定起来a1.sources.r1.channels = c1a1.sinks.k1.channel = c1

2、启动agent去采集数据

bin/flume-ng agent -c conf -f conf/netcat-logger.conf -n a1  -Dflume.root.logger=INFO,console

-c conf 指定flume自身的配置文件所在目录

-f conf/netcat-logger.con 指定我们所描述的采集方案

-n a1 指定我们这个agent的名字

3、测试

先要往agent采集监听的端口上发送数据，让agent有数据可采

随便在一个能跟agent节点联网的机器上

telnet anget-hostname port （telnet localhost 44444）

1.2.2 采集案例

1、采集目录到HDFS

采集需求：某服务器的某特定目录下，会不断产生新的文件，每当有新文件出现，就需要把文件采集到HDFS中去

根据需求，首先定义以下3大要素

l 采集源，即source——监控文件目录 : spooldir

l 下沉目标，即sink——HDFS文件系统 : hdfs sink

l source和sink之间的传递通道——channel，可用file channel 也可以用内存channel

配置文件编写：

Channel参数解释：

capacity：默认该通道中最大的可以存储的event数量

trasactionCapacity：每次最大可以从source中拿到或者送到sink中的event数量

keep-alive：event添加到通道中或者移出的允许时间

2、采集文件到HDFS

采集需求：比如业务系统使用log4j生成的日志，日志内容不断增加，需要把追加到日志文件中的数据实时采集到hdfs

根据需求，首先定义以下3大要素

l 采集源，即source——监控文件内容更新 : exec ‘tail -F file’

l 下沉目标，即sink——HDFS文件系统 : hdfs sink

l Source和sink之间的传递通道——channel，可用file channel 也可以用 内存channel

配置文件编写：

1.3 更多source和sink组件

Flume支持众多的source和sink类型，详细手册可参考官方文档

http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html