大数据技术——Flume简介&安装配置&使用案例-Toy模板网

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1. Flume 概述

1.1 Flume简介

Flume是一种可配置、高可用的数据采集工具，主要用于采集来自各种流媒体的数据（Web服务器的日志数据等）并传输到集中式数据存储区域。

Flume 支持在日志系统中定制各种数据发送方，用于收集数据；并且可以对数据进行简单处理，将其写到可定制的各种数据接收方（如文本、HDFS、HBase等）。

Flume最主要的作用就是，实时读取服务器本地磁盘的数据，将数据写入到HDFS。

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1.2 Flume的特点

（1）具有复杂的流动性。Flume允许用户构建多跳流，允许使用扇入流和扇出流、上下文路由和故障转移。

    ①多跳流：Flume中可以有多个agent【JVM进程】。事件（Event）需要通过多个agent才能到达最终目的地，成为多跳流。
    ②扇入流：从一个源（Source）通过多个通道（Chanel）。
    ③扇出流：多个源通过一个通道到达Sink。

（2）具有可靠性：Flume的源（Source）和接收器（Slink）封装在事务中，可以确保事件在数据流中从一个点到另一个点的可靠性传递。

（3）可恢复性：事件（Event）存储在通道中，当Flume故障时，通道赋值恢复数据

1.3 Flume的基础架构

1.3.1 Agent简介

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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。

Source简介

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、taildir、sequence generator、syslog、httplegacy。-----》说白了就是就是数据来源

Slink简介

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 组件目的地包括 hdfs、logger、avro、thrift、ipc、file、HBase、solr、自定义。-----》数据最终写出的位置

Channel简介：

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。------》中间的缓冲区

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。

1.3.2 Event简介

传输单元，Flume 数据传输的基本单元，以 Event 的形式将数据从源头送至目的地。

Event 由 Header 和 Body 两部分组成，Header 用来存放该 event 的一些属性，为 K-V 结构，Body 用来存放该条数据，形式为字节数组。

Flume 官网地址：http://flume.apache.org/

2. Flume安装配置

2.1 下载地址

（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-1.9.0-bin.tar.gz 上传到 linux 的/opt/software 目录下

（2）解压 apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz 到/opt/module/目录下

 tar -zxf /opt/software/apacheflume-1.9.0-bin.tar.gz -C /opt/module/

（3）修改 apache-flume-1.9.0-bin 的名称为 flume

 mv /opt/module/apache-flume-1.9.0-bin /opt/module/flume

（4）将 lib 文件夹下的 guava-11.0.2.jar 删除以兼容 Hadoop 3.1.3

 rm /opt/module/flume/lib/guava-11.0.2.jar

3. Flume 使用案例

3.1 实时监控单个追加文件

需求：
- 实时监控 Hive 日志，并上传到 HDFS 中（源文件为Hive日志，目标文件为HDFS）
分析：

实战操作：

准备工作：启动mysql、Hadoop、Hive

创建flume-file-hdfs.conf 文件【其中配置源文件，目标文件，以及channel的相关信息-----》Flume收集工具就是通过读取此配置来实现实时监控】

# 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/hive-3.1.2/logs /hive.log

# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = hdfs
a1.sinks.k1.hdfs.path = hdfs://hadoop102:8020/flume/%Y%m%d/%H
#上传文件的前缀
a1.sinks.k1.hdfs.filePrefix = upload-
#是否按照时间滚动文件夹
a1.sinks.k1.hdfs.round = true
#多少时间单位创建一个新的文件夹
a1.sinks.k1.hdfs.roundValue = 1
#重新定义时间单位
a1.sinks.k1.hdfs.roundUnit = hour
#是否使用本地时间戳
a1.sinks.k1.hdfs.useLocalTimeStamp = true
#积攒多少个 Event 才 flush 到 HDFS 一次
a1.sinks.k1.hdfs.batchSize = 100
#设置文件类型，可支持压缩
a1.sinks.k1.hdfs.fileType = DataStream
#多久生成一个新的文件
a1.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 30
#设置每个文件的滚动大小大概是 128M
a1.sinks.k1.hdfs.rollSize = 134217700
#文件的滚动与 Event 数量无关
a1.sinks.k1.hdfs.rollCount = 0

# 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

执行操作：
启动Flume监控：

bin/flume-ng agent -n a1 -c conf/ -f job/flume-file-hdfs.conf

启动Hive,并且做出相关操作，使hivelog产生新的日志信息，以此作为数据源

//启动hive
bin/hive

//执行操作：
select * from table_name;

select count(*) from table_name;

Hive执行命令：
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hive.log日志信息

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HDFS存储的信息【source读取上述信息后，将日志读到HDFS】
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3.2 实时监控目录下多个新文件

案例需求：使用 Flume 监听整个目录的文件，并上传至 HDFS

需求分析：

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创建配置文件：

vim flume-dir-hdfs.conf

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-1.9.0/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://hadoop102:8020/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 = 20
#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

配置信息解读：
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启动监控命令：

bin/flume-ng agent -n a3 -c conf/ -f job/flume-dir-hdfs.conf

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创建指定的源文件目录并且上传数据

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HDFS存储结果

3.3 实时监控目录下的多个追加文件

Exec source 适用于监控一个实时追加的文件，不能实现断点续传；Spooldir Source适合用于同步新文件，但不适合对实时追加日志的文件进行监听并同步；而 Taildir Source适合用于监听多个实时追加的文件，并且能够实现断点续传。

案例需求:
- 使用 Flume 监听整个目录的实时追加文件，并上传至 HDFS

需求分析:

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创建一个文件

 vim flume-taildir-hdfs.conf

a3.sources = r3
a3.sinks = k3
a3.channels = c3

# Describe/configure the source
a3.sources.r3.type = TAILDIR
a3.sources.r3.positionFile = /opt/module/flume-1.9.0/tail_dir.json
a3.sources.r3.filegroups = f1 f2
a3.sources.r3.filegroups.f1 = /opt/module/flume-1.9.0/files/.*file.*
a3.sources.r3.filegroups.f2 = /opt/module/flume-1.9.0/files2/.*log.*

# Describe the sink
a3.sinks.k3.type = hdfs
a3.sinks.k3.hdfs.path = hdfs://hadoop102:8020/flume/upload2/%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 = 20
#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