1、flume在大数据业务中的角色
Hadoop业务的整体开发流程：
在大数据的业务处理过程中，Flume主要负责数据的采集。
2、Flume架构介绍
flume是分布式的日志收集系统，它将各个服务器中的数据收集起来并送到指定的地方去，比如说送到图中的HDFS，简单来说flume就是收集日志的。
2、Event
在这里有必要先介绍一下flume中event的相关概念：flume的核心是把数据从数据源(source)收集过来，在将收集到的数据送到指定的目的地(sink)。为了保证输送的过程一定成功，在送到目的地(sink)之前，会先缓存数据(channel),待数据真正到达目的地(sink)后，flume在删除自己缓存的数据。
在整个数据的传输的过程中，流动的是event，即事务保证是在event级别进行的。那么什么是event呢？—–event将传输的数据进行封装，是flume传输数据的基本单位，如果是文本文件，通常是一行记录，event也是事务的基本单位。event从source，流向channel，再到sink，本身为一个字节数组，并可携带headers(头信息)信息。event代表着一个数据的最小完整单元，从外部数据源来，向外部的目的地去。
为了方便大家理解，给出一张event的数据流向图：
一个完整的event包括：event headers、event body、event信息(即文本文件中的单行记录)，如下所以：
其中event信息就是flume收集到的日记记录。
3、flume组件介绍
flume之所以这么神奇，是源于它自身的一个设计，这个设计就是agent，agent本身是一个java进程，运行在日志收集节点—所谓日志收集节点就是服务器节点。agent里面包含3个核心的组件：source—->channel—–>sink,类似生产者、仓库、消费者的架构。
source：source组件是专门用来收集数据的，可以处理各种类型、各种格式的日志数据,包括avro、thrift、exec、jms、spoolingdirectory、netcat、sequencegenerator、syslog、http、legacy、自定义。
channel：source组件把数据收集来以后，临时存放在channel中，即channel组件在agent中是专门用来存放临时数据的——对采集到的数据进行简单的缓存，可以存放在memory、jdbc、file等等。
sink：sink组件是用于把数据发送到目的地的组件，目的地包括hdfs、logger、avro、thrift、ipc、file、null、hbase、solr、自定义。
4、flume的运行机制
flume的核心就是一个agent，这个agent对外有两个进行交互的地方，一个是接受数据的输入——source，一个是数据的输出sink，sink负责将数据发送到外部指定的目的地。source接收到数据之后，将数据发送给channel，chanel作为一个数据缓冲区会临时存放这些数据，随后sink会将channel中的数据发送到指定的地方—-例如HDFS等，注意：只有在sink将channel中的数据成功发送出去之后，channel才会将临时数据进行删除，这种机制保证了数据传输的可靠性与安全性。5、flume的用法
flume之所以这么神奇—-其原因也在于flume可以支持多级flume的agent，即flume可以前后相继，例如sink可以将数据写到下一个agent的source中，这样的话就可以连成串了，可以整体处理了。flume还支持扇入(fan-in)、扇出(fan-out)。所谓扇入就是source可以接受多个输入，所谓扇出就是sink可以将数据输出多个目的地destination中。对于flume的原理其实很容易理解，我们更应该掌握flume的具体使用方法，flume提供了大量内置的Source、Channel和Sink类型。而且不同类型的Source、Channel和Sink可以自由组合—–组合方式基于用户设置的配置文件，非常灵活。比如：Channel可以把事件暂存在内存里，也可以持久化到本地硬盘上。Sink可以把日志写入HDFS, HBase，甚至是另外一个Source等等。
案例一：监控端口数据
目标：Flume监控一端Console，另一端Console发送消息，使被监控端实时显示。
分步实现：
1) 创建Flume Agent配置文件flume-telnet.conf
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# 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 |
2) 判断44444端口是否被占用
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$ netstat -tunlp | grep 44444 |
3) 先开启flume先听端口
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$ bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a1 --conf-file job/flume-telnet.conf -Dflume.root.logger==INFO,console |
4) 使用telnet工具向本机的44444端口发送内容
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$ telnet localhost 44444 |
案例二：实时读取本地文件到HDFS
目标：实时监控hive日志，并上传到HDFS中
分步实现：
1) 拷贝Hadoop相关jar到Flume的lib目录下（要学会根据自己的目录和版本查找jar包）
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$ cp share/hadoop/common/lib/hadoop-auth-2.5.0-cdh5.3.6.jar ./lib/ $ cp share/hadoop/common/lib/commons-configuration-1.6.jar ./lib/ $ cp share/hadoop/mapreduce1/lib/hadoop-hdfs-2.5.0-cdh5.3.6.jar ./lib/ $ cp share/hadoop/common/hadoop-common-2.5.0-cdh5.3.6.jar ./lib/ $ cp ./share/hadoop/hdfs/lib/htrace-core-3.1.0-incubating.jar ./lib/ $ cp ./share/hadoop/hdfs/lib/commons-io-2.4.jar ./lib/ |
尖叫提示：标红的jar为1.99版本flume必须引用的jar
2) 创建flume-hdfs.conf文件
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# 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 /home/admin/modules/apache-hive-1.2.2-bin/hive.log a2.sources.r2.shell = /bin/bash -c
# Describe the sink a2.sinks.k2.type = hdfs a2.sinks.k2.hdfs.path = hdfs://linux01:8020/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 = 600 #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 #最小冗余数 a2.sinks.k2.hdfs.minBlockReplicas = 1
# 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 |
3) 执行监控配置
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$ bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a2 --conf-file job/flume-hdfs.conf |
案例三：实时读取目录文件到HDFS
目标：使用flume监听整个目录的文件
分步实现：
1) 创建配置文件flume-dir.conf
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a3.sources = r3 a3.sinks = k3 a3.channels = c3
# Describe/configure the source a3.sources.r3.type = spooldir a3.sources.r3.spoolDir = /home/admin/modules/apache-flume-1.7.0-bin/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://linux01:8020/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 = 600 #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 #最小冗余数 a3.sinks.k3.hdfs.minBlockReplicas = 1
# 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) 执行测试：执行如下脚本后，请向upload文件夹中添加文件试试
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$ bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a3 --conf-file job/flume-dir.conf |
尖叫提示： 在使用SpoolingDirectory 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600毫秒扫描一次文件变动
案例4：监听一个指定的Avro 端口
1)编写配置文件
# Namethe components on this agent
a1.sources= r1
a1.sinks =k1
a1.channels= c1
#Describe/configure the source
a1.sources.r1.type= avro
a1.sources.r1.bind= 192.168.80.80
a1.sources.r1.port= 4141
#Describe the sink
a1.sinks.k1.type= hdfs
a1.sinks.k1.hdfs.path= hdfs://hadoop80:9000/dataoutput
a1.sinks.k1.hdfs.writeFormat= Text
a1.sinks.k1.hdfs.fileType= DataStream
a1.sinks.k1.hdfs.rollInterval= 10
a1.sinks.k1.hdfs.rollSize= 0
a1.sinks.k1.hdfs.rollCount= 0
a1.sinks.k1.hdfs.filePrefix= %Y-%m-%d-%H-%M-%S
a1.sinks.k1.hdfs.useLocalTimeStamp= true
# Use achannel which buffers events in file
a1.channels.c1.type= file
a1.channels.c1.checkpointDir= /usr/flume/checkpoint
a1.channels.c1.dataDirs= /usr/flume/data
# Bindthe source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels= c1
a1.sinks.k1.channel= c1
2) 启动flume agent a1服务端
flume-ng agent -n a1 -c ../conf -f ../conf/avro.conf -Dflume.root.logger=DEBUG,console
3)使用avro-client发送文件
flume-ng avro-client -c ../conf -H 192.168.80.80 -p 4141 -F/usr/local/log.file
案例五：Flume与Flume之间数据传递：单Flume多Channel、Sink，
目标：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。
分步实现：
1) 创建flume-1.conf，用于监控hive.log文件的变动，同时产生两个channel和两个sink分别输送给flume-2和flume3：
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# Name the components on this agent a1.sources = r1 a1.sinks = k1 k2 a1.channels = c1 c2 # 将数据流复制给多个channel a1.sources.r1.selector.type = replicating
# Describe/configure the source a1.sources.r1.type = exec a1.sources.r1.command = tail -F /home/admin/modules/apache-hive-1.2.2-bin/hive.log a1.sources.r1.shell = /bin/bash -c
# Describe the sink a1.sinks.k1.type = avro a1.sinks.k1.hostname = linux01 a1.sinks.k1.port = 4141
a1.sinks.k2.type = avro a1.sinks.k2.hostname = linux01 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 |
2) 创建flume-2.conf，用于接收flume-1的event，同时产生1个channel和1个sink，将数据输送给hdfs：
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# 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 = linux01 a2.sources.r1.port = 4141
# Describe the sink a2.sinks.k1.type = hdfs a2.sinks.k1.hdfs.path = hdfs://linux01:8020/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 #最小冗余数 a2.sinks.k1.hdfs.minBlockReplicas = 1
# 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-3.conf，用于接收flume-1的event，同时产生1个channel和1个sink，将数据输送给本地目录：
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# 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 = linux01 a3.sources.r1.port = 4142
# Describe the sink a3.sinks.k1.type = file_roll a3.sinks.k1.sink.directory = /home/admin/Desktop/flume3
# 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 |
尖叫提示：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) 执行测试：分别开启对应flume-job（依次启动flume-3，flume-2，flume-1），同时产生文件变动并观察结果：
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$ bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a3 --conf-file job/group-job1/flume-3.conf $ bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a2 --conf-file job/group-job1/flume-2.conf $ bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a1 --conf-file job/group-job1/flume-1.conf |
案例六：Flume与Flume之间数据传递，多Flume汇总数据到单Flume
目标：flume-1监控文件hive.log，flume-2监控某一个端口的数据流，flume-1与flume-2将数据发送给flume-3，flume3将最终数据写入到HDFS。
分步实现：
1) 创建flume-1.conf，用于监控hive.log文件，同时sink数据到flume-3：
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# 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 /home/admin/modules/apache-hive-1.2.2-bin/hive.log a1.sources.r1.shell = /bin/bash -c
# Describe the sink a1.sinks.k1.type = avro a1.sinks.k1.hostname = linux01 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flume-2.conf，用于监控端口44444数据流，同时sink数据到flume-3：
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# 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 = linux01 a2.sources.r1.port = 44444
# Describe the sink a2.sinks.k1.type = avro a2.sinks.k1.hostname = linux01 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flume-3.conf，用于接收flume-1与flume-2发送过来的数据流，最终合并后sink到HDFS：
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# 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 = linux01 a3.sources.r1.port = 4141
# Describe the sink a3.sinks.k1.type = hdfs a3.sinks.k1.hdfs.path = hdfs://linux01:8020/flume3/%Y%m%d/%H #上传文件的前缀 a3.sinks.k1.hdfs.filePrefix = flume3- #是否按照时间滚动文件夹 a3.sinks.k1.hdfs.round = true #多少时间单位创建一个新的文件夹 a3.sinks.k1.hdfs.roundValue = 1 #重新定义时间单位 a3.sinks.k1.hdfs.roundUnit = hour #是否使用本地时间戳 a3.sinks.k1.hdfs.useLocalTimeStamp = true #积攒多少个Event才flush到HDFS一次 a3.sinks.k1.hdfs.batchSize = 100 #设置文件类型，可支持压缩 a3.sinks.k1.hdfs.fileType = DataStream #多久生成一个新的文件 a3.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 600 #设置每个文件的滚动大小大概是128M a3.sinks.k1.hdfs.rollSize = 134217700 #文件的滚动与Event数量无关 a3.sinks.k1.hdfs.rollCount = 0 #最小冗余数 a3.sinks.k1.hdfs.minBlockReplicas = 1
# 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) 执行测试：分别开启对应flume-job（依次启动flume-3，flume-2，flume-1），同时产生文件变动并观察结果：
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$ bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a3 --conf-file job/group-job2/flume-3.conf $ bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a2 --conf-file job/group-job2/flume-2.conf $ bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a1 --conf-file job/group-job2/flume-1.conf |
尖叫提示：测试时记得启动hive产生一些日志，同时使用telnet向44444端口发送内容，如：
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$ bin/hive $ telnet linux01 44444 |
总结：
通过上面的几个案例，我们可以发现：flume配置文件的书写是相当灵活的—-不同类型的Source、Channel和Sink可以自由组合！
最后对上面用的几个flume source进行适当总结：
① NetCat Source：监听一个指定的网络端口，即只要应用程序向这个端口里面写数据，这个source组件
就可以获取到信息。
②Spooling Directory Source：监听一个指定的目录，即只要应用程序向这个指定的目录中添加新的文
件，source组件就可以获取到该信息，并解析该文件的内容，然后写入到channle。写入完成后，标记
该文件已完成或者删除该文件。
③Exec Source：监听一个指定的命令，获取一条命令的结果作为它的数据源
常用的是tail -F file指令，即只要应用程序向日志(文件)里面写数据，source组件就可以获取到日志(文件)中最新的内容 。
④Avro Source：监听一个指定的Avro 端口，通过Avro端口可以获取到Avro client发送过来的文件 。即只要应用程序通过Avro 端口发送文件，source组件就可以获取到该文件中的内容。