Kafka集群间同步数据方案-Flume-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Kafka集群间同步数据方案-Flume。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

Apache Flume 是一个分布式、高可靠、高可用的用来收集、聚合、转移不同来源的大量日志数据到中央数据仓库的工具。

系统要求

Java运行环境 - Java 1.8或更高版本

体系结构

Event是Flume定义的一个数据流传输的最小单元。Agent就是一个Flume的实例，本质是一个JVM进程，该JVM进程控制Event数据流从外部日志生产者那里传输到目的地（或者是下一个Agent）。

学习Flume必须明白这几个概念，Event英文直译是事件，但是在Flume里表示数据传输的一个最小单位（被Flume收集的一条条日志又或者一个个的二进制文件，不管你在外面叫什么，进入Flume之后它就叫event）。参照下图可以看得出Agent就是Flume的一个部署实例，一个完整的Agent中包含了必须的三个组件Source、Channel和Sink，Source是指数据的来源和方式，Channel是一个数据的缓冲池，Sink定义了数据输出的方式和目的地。

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Source消耗由外部（如Web服务器）传递给它的Event。外部以Flume Source识别的格式向Flume发送Event。例如，Avro Source 可接收从Avro客户端（或其他FlumeSink）接收Avro Event。用 Thrift Source 也可以实现类似的流程，接收的Event数据可以是任何语言编写的只要符合Thrift协议即可。

kafka集群间同步方案

flume同步kafka的本质是flume起一个java进程，监控并消费待同步的kafka集群的topic，并写入到需要同步到的kafka集群的kafka，所以在配置时，Source为Kafka Source，Sink为Kfka Sink。

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Kafka Source就是一个Apache Kafka消费者，它从Kafka的topic中读取消息。如果运行了多个Kafka Source，则可以把它们配置到同一个消费者组，以便每个source都读取一组唯一的topic分区。目前支持Kafka 0.10.1.0以上版本。Kafka Sink 可以把数据发送到 Kafka topic上。

同步案例

1.源集群和目标集群（从源集群同步数据到目标集群）

集群	地址	版本
源集群	10.19.162.107（其中一个节点）	2.13-3.0.2
目标集群	110.19.162.101（其中一个节点）	2.13-2.7.0

在10.19.162.107和110.19.162.101上分别新建测试topic：test-flume-logs1

# 新建topic
./bin/kafka-topics.sh --create --bootstrap-server 10.19.162.107:9092 --replication-factor 2 --partitions 1 --topic test-flume-logs1

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这里使用python脚本往10.19.162.107的topic：test-flume-logs1写入100000条测点数据，python脚本如下：

import os

from pykafka import KafkaClient

dirPath = 'E:\\log\\测点数据'
fileList = os.listdir(dirPath)

client = KafkaClient(hosts="10.19.162.107:9092,10.19.162.108:9092,10.19.162.109:9092")

topic = client.topics['test-flume-logs1']

print(len(fileList))

f2 = open('E:\\log\\all.txt',mode="w",encoding='utf-8')


for j in range(10):
    with topic.get_sync_producer() as producer:
        for i in range(len(fileList)):
            fileName = dirPath + "\\" + fileList[i]
            f = open(fileName,encoding='utf-8')

            line = f.readline()
            # 以下是文件读取伪代码
            while line:
                line = line + '\n'
                f2.write(line)
                # 写入kafka
                producer.produce(line.encode())
                # print(line)
                line = f.readline()
            f.close()

f2.close()

写入后查看10.19.162.107的test-flume-logs1中消息的数量：

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在如下位置新建flume同步的配置文件kafka-to-kafka.conf

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配置文件内容如下：

#kafka相关source和sink参数可以参考如下网址
# 中文翻译版：https://flume.liyifeng.org/#kafka-sink
# 英文原版： https://flume.apache.org/releases/content/1.10.1/FlumeUserGuide.html#kafka-sink
# Name the components on this agent
a2.sources = r1
a2.sinks = k1
a2.channels = c1


# Describe/configure the source
a2.sources.r1.type = org.apache.flume.source.kafka.KafkaSource
a2.sources.r1.batchSize = 1000
a2.sources.r1.batchDurationMillis = 2000
# 此处hadoop01,hadoop02,hadoop03在host文件中已配置，ip分别为10.19.162.107,10.19.162.108,10.19.162.109
a2.sources.r1.kafka.bootstrap.servers = hadoop01:9092,hadoop02:9092,hadoop03:9092
a2.sources.r1.kafka.topics = test-flume-logs1
a2.sources.r1.kafka.consumer.group.id = testgruoup
a2.sources.r1.migrateZookeeperOffsets = false
a2.sources.r1.kafka.consumer.auto.offset.reset = earliest

## Source 拦截器，如果不指定拦截器，flume有bug，sink会使用最上方配置的kafka配置
a2.sources.r1.interceptors = i1
a2.sources.r1.interceptors.i1.type = static
a2.sources.r1.interceptors.i1.key = topic
a2.sources.r1.interceptors.i1.preserveExisting = false
a2.sources.r1.interceptors.i1.value = test-flume-logs1

# Describe the sink
a2.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink
a2.sinks.k1.kafka.topic = test-flume-logs1
a2.sinks.k1.kafka.bootstrap.servers = 10.19.162.101:9092,10.19.162.102:9092,10.19.162.105:9092
a2.sinks.k1.kafka.flumeBatchSize = 20
a2.sinks.k1.kafka.producer.acks = 1
a2.sinks.k1.kafka.producer.linger.ms = 1
a2.sinks.ki.kafka.producer.compression.type = snappy

# Use a channel which buffers events in memory
a2.channels.c1.type = memory
a2.channels.c1.capacity = 2000
a2.channels.c1.transactionCapacity = 1000

# Bind the source and sink to the channel
a2.sources.r1.channels = c1
a2.sinks.k1.channel = c1

写入前，查看10.19.162.101的test-flume-logs1中消息的数量：

 bin/kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --broker-list 10.19.162.107:9092 --topic test-flume-logs1  --time -1

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使用如下指令开启flume:

# 其中9001位flume的状态监控端口
bin/flume-ng agent --conf conf --conf-file conf/kafka-to-kafka.conf --name a2 -Dflume.root.logger=INFO,console -Dflume.monitoring.type=http -Dflume.monitoring.port=9001

执行完之后查看10.19.162.101的test-flume-logs1中消息的数量，可以看到已经全部导入：

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访问http://10.19.162.107:9001/metrics可以查看flume运行状态：

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格式化后如下：

{
	"SINK.k1": {
		"ConnectionCreatedCount": "0",
		"BatchCompleteCount": "0",
		"BatchEmptyCount": "26",
		"EventDrainAttemptCount": "100000", # event数量，也就是从源kafka的topic中读取的数量
		"StartTime": "1666580989920",
		"BatchUnderflowCount": "0",
		"ConnectionFailedCount": "0",
		"ConnectionClosedCount": "0",
		"Type": "SINK",
		"RollbackCount": "0",
		"EventDrainSuccessCount": "100000",	# 成功写入的数量
		"KafkaEventSendTimer": "9861",
		"StopTime": "0"
	},
	"CHANNEL.c1": {
		"ChannelCapacity": "2000",
		"ChannelFillPercentage": "0.0",
		"Type": "CHANNEL",
		"ChannelSize": "0",
		"EventTakeSuccessCount": "100000",
		"EventTakeAttemptCount": "100027",
		"StartTime": "1666580989317",
		"EventPutAttemptCount": "100000",
		"EventPutSuccessCount": "100000",
		"StopTime": "0"
	},
	"SOURCE.r1": {
		"KafkaEventGetTimer": "4470",
		"AppendBatchAcceptedCount": "0",
		"EventAcceptedCount": "100000",
		"AppendReceivedCount": "0",
		"StartTime": "1666580989944",
		"AppendBatchReceivedCount": "0",
		"KafkaCommitTimer": "257",
		"EventReceivedCount": "100000",
		"Type": "SOURCE",
		"AppendAcceptedCount": "0",
		"OpenConnectionCount": "0",
		"KafkaEmptyCount": "30",
		"StopTime": "0"
	}
}

指标项说明

source监控项

objectName (会随实际情况而变化)	指标项	说明
org.apache.flume.source:type=r1	OpenConnectionCount	目前与客户端或sink保持连接的总数量
org.apache.flume.source:type=r1	AppendBatchAcceptedCount	成功提交到channel的批次的总数量
org.apache.flume.source:type=r1	AppendBatchReceivedCount	接收到事件批次的总数量
org.apache.flume.source:type=r1	AppendAcceptedCount	逐条录入的次数
org.apache.flume.source:type=r1	AppendReceivedCount	每批只有一个事件的事件总数量
org.apache.flume.source:type=r1	EventAcceptedCount	成功写出到channel的事件总数量
org.apache.flume.source:type=r1	EventReceivedCount	目前为止source已经接收到的事件总数量
org.apache.flume.source:type=r1	StartTime	source启动时的毫秒值时间
org.apache.flume.source:type=r1	StopTime	source停止时的毫秒值时间，为0表示一直在运行

channel监控项

objectName (会随实际情况而变化)	指标项	说明
org.apache.flume.channel:type=c1	EventPutAttemptCount	Source尝试写入Channe的事件总次数
org.apache.flume.channel:type=c1	EventPutSuccessCount	成功写入channel且提交的事件总次数
org.apache.flume.channel:type=c1	EventTakeAttemptCount	sink尝试从channel拉取事件的总次数。
org.apache.flume.channel:type=c1	EventTakeSuccessCount	sink成功从channel读取事件的总数量
org.apache.flume.channel:type=c1	ChannelSize	目前channel中事件的总数量
org.apache.flume.channel:type=c1	ChannelCapacity	channel的容量
org.apache.flume.channel:type=c1	ChannelFillPercentage	channel已填入的百分比
org.apache.flume.channel:type=c1	StartTime	channel启动时的毫秒值时间
org.apache.flume.channel:type=c1	StopTime	channel停止时的毫秒值时间，为0表示一直在运行

sink监控项

objectName (会随实际情况而变化)	指标项	说明
org.apache.flume.sink:type=k1	ConnectionCreatedCount	创建的连接数量
org.apache.flume.sink:type=k1	ConnectionClosedCount	关闭的连接数量
org.apache.flume.sink:type=k1	ConnectionFailedCount	由于错误关闭的连接数量
org.apache.flume.sink:type=k1	BatchEmptyCount	批量处理event的个数为0的数量-表示source写入数据的速度比sink处理数据的速度慢
org.apache.flume.sink:type=k1	BatchUnderflowCount	批量处理event的个数小于批处理大小的数量
org.apache.flume.sink:type=k1	BatchCompleteCount	批量处理event的个数等于批处理大小的数量
org.apache.flume.sink:type=k1	EventDrainAttemptCount	sink尝试写出到存储的事件总数量
org.apache.flume.sink:type=k1	EventDrainSuccessCount	sink成功写出到存储的事件总数量
org.apache.flume.sink:type=k1	StartTime	channel启动时的毫秒值时间
org.apache.flume.sink:type=k1	StopTime	channel停止时的毫秒值时间，为0表示一直在运行