Flume的描述和使用

一,Flume的描述

1、Flume的概念

这里写图片描述

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HDFS,Kafka,MySql;简单来说flume就是收集日志的。 

2、Event的概念 

  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: 

3、Flume架构介绍 

  Flume之所以这么神奇,是源于它自身的一个设计的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、spooling directory、netcat、sequence generator、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的广义用法

  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。 

二,Flume的安装和基本使用

本次安装使用的是2个节点(用的是node1和node2)

1,安装

1.1,直接解压安装就可以使用

[root@node1 tools]# tar -zxvf apache-flume-1.8.0-bin.tar.gz -C /home/bigdata/

1.2,配置环境变量

[root@node1 tools]# vi /etc/profile
export FLUME_HOME=/home/bigdata/flume-1.8.0/
export PATH=$PATH:$FLUME_HOME/bin

[root@node1 tools]# source /etc/profile

2, 基本使用

2.1,Flume收集日志文件推到Kafka

a1.sources=log-source
a1.channels=log-kafka-chnanel
a1.sinks=kafka-sink

a1.sources.log-source.type=spooldir
a1.sources.log-source.spoolDir=/home/test/flume
a1.sources.log-source.channels=log-kafka-chnanel
a1.sources.log-source.inputCharset=GBK

a1.channels.log-kafka-chnanel.type=memory
a1.channels.log-kafka-chnanel.keep-alive=10
a1.channels.log-kafka-chnanel.capacity=100000
a1.channels.log-kafka-chnanel.transactionCapacity=100000

a1.sinks.kafka-sink.type=org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink
a1.sinks.kafka-sink.topic=mytopic
a1.sinks.kafka-sink.brokerList=node2:9092,node3:9092
a1.sinks.kafka-sink.serializer.class=kafka.serializer.StringEncoder

a1.sinks.kafka-sink.channel=log-kafka-chnanel
a1.sources.log-source.channel=log-kafka-chnanel
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