Scaling data collection with Apache Flume and Python

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

Apache Flume 是由Cloudera提供的一款开源、分布式、可靠的日志收集器。它广泛应用于日志记录、事件收集、流数据传输等场景。它可以很好的处理海量日志数据，可以有效地保障日志数据的完整性、实时性、及时性。Flume的数据存储后端支持HDFS、HBase、Kafka等多种存储系统。Flume还可以对数据进行分割、压缩、加密等预处理操作，进一步提升数据的安全性、可用性、性能等。在本文中，我们将通过Python语言实现一个简单的日志采集应用，模拟高并发场景下日志数据的收集、聚合和分析过程。由于Flume和Python之间有着紧密的结合关系，所以本文也是一篇关于两者整合的文章。相信通过阅读本文，读者能够明白如何利用Flume将来自多个源头的数据汇总到一起，以及如何利用Python对收集到的日志进行数据清洗、计算、分析等。

2.基本概念术语说明

2.1 Flume介绍

Apache Flume (简称 flume)是一个分布式、可靠、 fault-tolerant的服务，用于收集，聚合和移动大量日志文件。其主要特性包括：

可靠性：Flume保证数据不丢失，即使flume自身或者日志源发生故障也不会影响到数据的完整性；
数据完整性：Flume采用简单而易用的事务机制来确保数据不会被破坏或损坏；
高效性：Flume可以对日志进行批处理和快速传输，同时具有低延迟、高吞吐率和高容错能力；
支持多种存储后端：Flume支持多种存储后端，如HDFS、HBase、Kakfa等，可根据需要选择不同的存储后端；
支持数据预处理：Flume支持对数据进行分割、压缩、加密等预处理操作，进一步提升数据的安全性、可用性、性能等。

2.2 Python介绍

Python是一种免费、开源、跨平台的计算机程序设计语言。它的设计理念强调代码可读性、简洁性、可移植性、还有很多其他优点。Python最初由Guido van Rossum开发，第一版发布于1991年。目前最新版本的Python是3.7.0，截至2019年7月份。Python具有丰富的库和模块支持Web开发、科学计算、数据挖掘、机器学习等领域，已成为一种非常流行的编程语言。

2.3 日志

日志是记录应用程序运行情况和处理流程的文本信息，通常都包含时间戳、级别、线程ID、类别、消息等信息。在实际生产环境中，日志是非常重要的信息来源。在大型软件系统中，往往会产生大量的日志数据。日志数据除了用来帮助开发人员定位问题外，还可以用于做一些统计、监控等工作。因此，日志数据采集、处理、分析、搜索和报告等方面所涉及的技术知识和工具也十分重要。

3.核心算法原理和具体操作步骤

3.1 日志数据模型

日志数据模型是指如何组织和结构化日志数据，使之便于检索、分析和理解。一般情况下，日志数据模型包括日志名称、字段、标签、分类、级别等。下图展示了最常见的日志数据模型——四要素模型：

四要素模型中，日志的四个要素分别是：

日志名称：日志名称是指日志的名称标识符。一般情况下，日志名称由应用程序生成，表示日志所属的系统进程或服务。
日志字段：日志字段是指日志中的所有相关信息。它由不同的字段组成，每个字段都可以有自己的名称、值和类型。例如，一个日志可能包含“用户ID”、“访问时间”、“请求参数”等字段。
日志标签：日志标签是指描述日志的附加信息。它可以是任何有助于日志检索、分析和报告的信息，如主机名、IP地址、环境信息等。
日志级别：日志级别是指日志的重要程度划分。一般来说，日志级别分为七个级别（从低到高）：DEBUG、INFO、WARN、ERROR、FATAL、TRACE和ALL。其中，DEBUG级别最低，FATAL级别最高。

3.2 Flume基本配置

安装

Flume可以通过源码包安装或者下载已经编译好的二进制包安装，具体方式请参照官网安装说明即可。

配置

Flume的配置文件命名为 flume.conf ，默认存放在 /etc/flume目录下。Flume配置文件包含三个主要部分：

agent
sources
channels
sinks

agent：agent定义了Flume的基本属性，比如配置检查间隔、是否可单独运行、运行模式等。 sources：sources定义了日志数据源。Flume支持多种数据源，包括AvroSource、ExecSource、SpoolDirectorySource等。这里我们只使用 ExecSource 来模拟日志采集。 channels：channels是Flume中最重要的组件之一，它负责存储、缓存和传输日志数据。它支持多种缓冲策略，包括内存、本地磁盘、Thrift、MySQL等。这里我们只使用内存缓存。 sinks：sinks定义了日志输出目的地。Flume支持多种输出目标，包括HDFS、Hive、LoggerSink、SolrJ、FileChannel、KafkaSink等。这里我们只使用 LoggerSink 将日志打印到控制台。具体配置示例如下：

#agent name
agent.name=quickstart-agent

#sources
source.exec = exec
 .command = tail -F /var/logs/*.log
 .filegroups = logs
 .batchSize = 1000
 .batchTimeout = 30 seconds

#channels
channel.memory.type = memory
channel.memory.capacity = 10000

#sinks
sink.console.type = logger
sink.console.loggerClassName = org.apache.flume.sink.ConsoleLogger
sink.console.logFormat = "%-4r %d{ISO8601} %-5p %c{1.}:%L - %m%n"

其中，.command 是执行命令，指定 tail -F 命令来监听 /var/logs/*.log 文件夹下的所有日志文件。.filegroups 指定日志文件分组，这里只有一个分组 logs。.batchSize 设置批量传输大小，这里设置为 1000条。.batchTimeout 设置批量传输超时时间，这里设置为 30秒。

然后启动 Flume，配置文件路径为 /etc/flume/flume.conf，命令为 flume-ng agent --config conf -f flume.conf -n quickstart-agent -Dflume.root.logger=INFO,console。然后等待 Flume 正常启动，就可以看到日志数据开始输出到控制台。

3.3 数据采集

数据采集是日志数据中最基础的环节。日志数据通常会经过以下几个阶段：

采集：读取日志文件、从日志服务器上拉取日志等，把日志数据读取到Flume所在的机器上。
拆分：如果日志文件的体积过大，就需要对日志文件进行拆分。Flume提供了一些插件来完成日志文件的切分，比如 SpoolDirArchive、TaildirNewLineEscaped 分割器。
解析：Flume支持多种日志格式的解析器，比如 RegexParser、Log4jEventDeserializer 等。日志数据解析之后，会按照指定格式存放在内存缓存中。
路由：Flume通过配置过滤规则，把符合条件的日志数据发送到指定的Channels。
消费：当日志数据进入Channels之后，Flume会按顺序消费它们，写入到指定的目的地（如 HDFS、HBase、MySQL等）。
清洗：Flume支持多种日志数据清洗方法，比如删除特殊字符、IP地址转换、去重等。

具体操作步骤：

从日志源读取日志数据：可以使用ExecSource或者SpoolDirectorySource作为数据源，将日志数据写入到Flume缓存的channel中。
对数据进行解析和清洗：Flume支持多种日志格式的解析器，比如 RegexParser、Log4jEventDeserializer等，也可以编写自定义的解析器。同时Flume支持多种日志数据清洗方法，比如删除特殊字符、IP地址转换、去重等。
根据路由规则把数据发送到Channels：Flume支持基于正则表达式、事件类型、时间戳、Host等的路由规则。
Channels中存储数据：Flume支持多种类型的Channels，包括内存Channels、文件Channels、数据库Channels等，不同类型Channels可通过配置文件灵活配置。
在目的地写入数据：Flume支持多种目的地，包括HDFS、HBase、MySQL等，通过配置文件灵活配置。

3.4 数据处理

数据处理是日志数据采集后的下一个环节。主要任务有：

数据分析：将Flume缓存的日志数据按照业务需求进行分析，形成业务相关的指标或数据。
日志质量评估：对Flume缓存的日志数据进行准确性、完整性、可操作性等维度的评估，发现异常数据并进行相应的处理。
数据报表：将Flume缓存的日志数据进行汇总、统计、查询等操作，形成数据报表，呈现给业务相关的人员。
数据存储：将Flume缓存的日志数据存储在各种各样的存储设备中，如HDFS、MySQL等。
流水线数据处理：在日志采集、处理、存储的过程中，可以设计数据处理的流水线，让日志数据在各个环节之间传递。

具体操作步骤：

使用 MapReduce 或 Spark 等大数据处理框架对Flume缓存的日志数据进行分析和处理。
通过 Hive、Impala、Drill 等 SQL引擎查询Flume缓存的日志数据。
使用 Flume 提供的 HTTP Post Sink 把数据同步到外部系统，如 Elasticsearch、Kafka等。
使用 Flume 提供的 Sqoop Source 和 Sqoop Connector 把数据导入到 Hadoop 集群。
使用 Flume 提供的 JDBC Channel 把数据导入到关系型数据库。
使用 Flume 提供的 JMS Sink 把数据同步到外部系统。