flume的概念和基本使用

一、flume概述

    flume是一个分布式的、可靠的、可用的以及高效的对大量数据日志进行收集、聚集、移动信息的服务。flume是一个可容错的、健壮的并且非常简单的流式数据框架，他只需要简单配置source、channel以及sink后，编写一条命令就可实时采集数据。    agent的三个组成部分为：source、channel和sink。    source：用于采集数据，source是产生数据流的地方，同时，source会将产生的数据传输到channel上。    channel：连接source和sink，类似队列    sink：从channel收集数据，将数据写到目标源，可以是下一个flume的source，或者是hdfs或者hbase等。

二、flume使用版本

        笔者使用的hadoop版本是cdh-5.3.6,所以选择的flume对应版本是flume-ng-1.5.0-cdh.5.3.6,这里简单介绍下，flume大的版本可以分为flume-og和flume-ng，其中og中的o笔者以前以为是old的意思，但是看了官方介绍是orginal的意思，ng的n也不是new 的意思，而是next(下一代)的意思，两个版本的差别还是比较大的。其中0.9x版本以前是flume-og，1.x以后的版本是flume-ng。

三、flume-nge的使用

1. 基本使用：

   基本使用就是简单的从source读消息到sinkflume基本使用的简单架构如下：

   

场景1：从本地文件到本地文件

  source:hive.log (某个日志文件)  channel:mem(内存通道)  sink:log(另一个日志文件)  配置文件：

  运行后：

场景2：从本地文件到本地文件，使用file channel

source:hive.log (某个日志文件)channel:filechannelsink:log(另一个日志文件)配置文件：

运行：

场景3：从本地文件到hdfs

source:hive.log (某个日志文件)channel:mem(内存通道)sink:hdfs同时，需要把hadoop下面的commons-configuration-1.6.jar、hadoop-auth-2.5.0-cdh5.3.6.jar、hadoop-common-2.5.0-cdh5.3.6.jar和hadoop-hdfs-2.5.0-cdh5.3.6.jar拷贝到flume_home\lib下面配置文件：

运行结果不再赘述。

四、flume在企业中使用的一些问题和思考

1.flume向hdfs传输数据时，有可能产生很多小的文件，这在企业中肯定是不行的，hdfs要求存储文件越大越好，至少是128M，如何设置flume中hdfs的sink？2.使用flume把数据导入hive表中，如果hive使用的是分区表，比如按照年、月、日分区，那么如何把每天的数据导入到对应的日期目录下，此时如何配置flume中的hdfs的sink？3.如何在指定的文件夹过滤掉一些不需要的文件，例如以xxx开头或者.xxx结尾的文件？解决上述几个问题就需要了解sink的一些其他配置，1) 在sink中，通过sourceName.sinks.sinkName.hdfs.rollSize可以设定输出文件的最大大小，例如我们可以设置10k，那么配置就是：sourceName.sinks.sinkName.hdfs.rollSize=1024002)在sink中，可以通过系统时间来进行动态文件夹的生成，例如我们期望按照每小时来分区，那么分区目录是：2014-10-12/01          /02          ...          /24该需求可以通过sourceName.sinks.sinkName.path参数来配置，那么上面需求的配置就是:sourceName.sinks.sinkName.path=/flume/events/%y-%m-%d/%H

(注意:,其中1和2会有冲突，例如我们设置文件大小为128M，但是我们分区时按照分钟来分区，那么有可能1分钟的数据没有128M，那么文件大小肯定不会是128M)

3)如果期望过滤掉指定文件名的文件，那需要通过配置source中的sourceName.sinks.sinkName.ignorePattern来设置，如果期望过滤掉.tmp结尾的文件，那么配置如下：sourceName.sinks.sinkName.ignorePattern=([^]*\.tmp)那么最终的flume的配置文件如下：

flume的基本使用就介绍到这里。