flume简介架构
2019/2/22 星期五
flume简介架构
flume 的官方网站在哪里?
http://flume.apache.org/
http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/flume/1.5.0/apache-flume-1.5.0-bin.tar.gz
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数据采集工具 flume 介绍
一、什么是Flume?
flume 作为cloudera 开发的实时日志收集系统,受到了业界的认可与广泛应用。Flume 初始的发行版本目前被统称为Flume OG(original generation),属于cloudera。但随着FLume 功能的扩展,Flume OG 代码工程臃肿、核心组件设计不合理、核心配置不标准等缺点暴露出来,尤其是在Flume OG 的最后一个发行版本0.94.0 中,日志传输不稳定的现象尤为严重,为了解决这些问题,
2011 年10 月22 号,cloudera 完成了Flume-728,对Flume 进行了里程碑式的改动:重构核心组件、核心配置以及代码架构,重构后的版本统称为Flume NG(next generation);改动的另一原因是将Flume 纳入apache 旗下,cloudera Flume 改名为Apache Flume。
flume 的特点:
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。支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据;同时,Flume 提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接受方(比如文本、HDFS、Hbase 等)的能力。
flume 的数据流由事件(Event)贯穿始终。 //这个flume处理的数据流就是一个event 整个过程
事件(event)是Flume 的基本数据单位,它携带日志数据(字节数组形式)并且携带有头信息,这些Event 由Agent 外部的Source 生成,当Source 捕获事件后会进行特定的格式化,然后Source 会把事件推入(单个或多个)Channel 中。你可以把Channel 看作是一个缓冲区,它将保存事件直到Sink 处理完该事件。Sink 负责持久化日志或者把事件推向另一个Source
flume 的可靠性
当节点出现故障时,日志能够被传送到其他节点上而不会丢失。Flume 提供了三种级别的可靠性保障,从强到弱依次分别为end-to-end(收到数据agent首先将event 写到磁盘上,当数据传送成功后,再删除;如果数据发送失败,可以重新发送),
Store on failure(这也是scribe 采用的策略,当数据接收方crash 时,将数据写到本地,待恢复后,继续发送),
Besteffort(数据发送到接收方后,不会进行确认)。
flume 的可恢复性:
还是靠Channel。推荐使用FileChannel,事件持久化在本地文件系统里(性能较差)。
flume 的一些核心概念:
Agent 使用JVM 运行Flume。每台机器运行一个agent,但是可以在一个agent 中包含多个sources 和sinks。
//agent有source+channel+sink组成
Client 生产数据,运行在一个独立的线程。 客户端
Source 从Client 收集数据,传递给Channel。//从数据生成器接收数据,以flume event形式传递给一个或多个channel。
Channel 连接sources 和sinks ,这个有点像一个队列。//临时存放source传递过来的event数据,缓存到sink消费为止。是source和sink之间的桥梁。
Sink 从Channel 收集数据,运行在一个独立线程。 //存储数据到hdfs/hbase,从channel提取数据(event),分发到目的地。sink的目的地可以是两个agent,也可以是中央存储。
Events 可以是日志记录、avro 对象等。//一个数据单元,消息头和消息体组成
flume架构
Flume 以agent 为最小的独立运行单位。一个agent 就是一个JVM。单agent由Source、Sink 和Channel 三大组件构成,注意一个agent可以有多个source,sink和channel。如下图:
值得注意的是,Flume 提供了大量内置的Source、Channel 和Sink 类型。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。
Flume支持用户建立多级流,也就是说,多个agent 可以协同工作,并且支持Fan-in、Fan-out、Contextual Routing、Backup Routes,这也正是 NB 之处。//多级流是一个特点 如下图所示:
flume优点小结:
1.存储数据到任何中央数据库
2.进入数据速率大于写出速率,可以起到缓存作用,保证流的平稳。
3.提供文本式路由
4.支持事务。
5.可靠、容错、可伸缩、可定制、可管理
高级组件解释:
[interceptor]:拦截器,在source和channel监控数据。
[channel选择器] :在多通道情况下,采用哪个通道来传递数据。有两种类型通道选择器
a.Default channel selectors:
在通道中复制每个事件。
b.Multiplexing channel selectors:
通过判断event的header信息,决定通道来发送事件。
[sink processor]:沉槽处理器,从sink组中选择一个特定的sink进行调用。可以为sink创建容灾路径或者在多个sink之间实现负责均衡。
[collector]:在agent后方运行。
[multi-hop]:多级跳转,从sink到agent
[fan-out]:从一个source到channel
[fan-in]:从多个source 到一个channel。
3大组件的详细解释:(source channel sink)
Source
是数据的收集端,负责将数据捕获后进行特殊的格式化,将数据封装到事件(event) 里,然后将事件推入Channel中。
Flume提供了各种source的实现,包括Avro Source、Exce Source、Spooling Directory Source、NetCat Source、Syslog Source、Syslog TCP Source、Syslog UDP Source、HTTP Source、HDFS Source,etc。如果内置的Source无法满足需要, Flume还支持自定义Source。
//详细解释如下 //先详细笔记中的案例分析
(1)Avro Source:Avro 可以发送一个给定的文件给 Flume,Avro 源使用 AVRO RPC 机制。//用的多
(2)Spooling Directory Source:Spool 监测配置的目录下新增的文件,并将文件中的数据读取出来。需要注意两点:
1) 拷贝到 spool 目录下的文件不可以再打开编辑。
2) spool 目录下不可包含相应的子目录
(3)Exce Source:EXEC 执行一个给定的命令获得输出的源,如果要使用 tail 命令,必选使得 file 足够大才能看到输出内容
(4)Syslog TCP Source:Syslogtcp 监听 TCP 的端口做为数据源
(5)HTTP Source:JSONHandler
(6)HDFS Source:hadoop的source
Channel
是连接Source和Sink的组件,大家可以将它看做一个数据的缓冲区(数据队列),它可以将事件暂存到内存中也可以持久化到本地磁盘上, 直到Sink处理完该事件。
Flume对于Channel,则提供了Memory Channel、JDBC Chanel、File Channel,etc。
MemoryChannel可以实现高速的吞吐,但是无法保证数据的完整性。
MemoryRecoverChannel在官方文档的建议上已经建义使用FileChannel来替换。
FileChannel保证数据的完整性与一致性。在具体配置不现的FileChannel时,建议FileChannel设置的目录和程序日志文件保存的目录设成不同的磁盘,以便提高效率。
sink
是Flume Sink取出Channel中的数据,进行相应的存储文件系统,数据库,或者提交到远程服务器。
Flume也提供了各种sink的实现,包括HDFS sink、Logger sink、Avro sink、File Roll sink、Null sink、HBase sink,etc。
Flume Sink在设置存储数据时,可以向文件系统中,数据库中,hadoop中储数据,在日志数据较少时,可以将数据存储在文件系中,并且设定一定的时间间隔保存数据。在日志数据较多时,可以将相应的日志数据存储到Hadoop中,便于日后进行相应的数据分析
参考链接为:https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8994494.html
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