目前我们使用的一个 b 端软件的报错日志分散在集群各处，现在想把它收集到一个地方然后统一丢进 Kafka 提供给下游业务进行消费。
我想到了 flume，之前让同事搭建的这次自己想多了解一些细节于是就开搞了。
首先还是下载 flume 的客户端，这里我使用最新版本 1.9.0
curl -O http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/flume/1.9.0/apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz tar -zvf apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz
设置需要的 java 环境，注意路径自定义一下，没有 java 自己下个 java8
export JAVA_HOME=/opt/java8
PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
在 apache-flume-1.9.0-bin/conf 我们可以找到对应的配置文件模版，1.9.0 的模版大概长这样
# The configuration file needs to define the sources, # the channels and the sinks. # Sources, channels and sinks are defined per agent, # in this case called 'agent' agent.sources = seqGenSrc agent.channels = memoryChannel agent.sinks = loggerSink # For each one of the sources, the type is defined agent.sources.seqGenSrc.type = seq # The channel can be defined as follows. agent.sources.seqGenSrc.channels = memoryChannel # Each sink's type must be defined agent.sinks.loggerSink.type = logger #Specify the channel the sink should use agent.sinks.loggerSink.channel = memoryChannel # Each channel's type is defined. agent.channels.memoryChannel.type = memory # Other config values specific to each type of channel(sink or source) # can be defined as well # In this case, it specifies the capacity of the memory channel agent.channels.memoryChannel.capacity = 100
我们复制一份当作操作的 conf
mv flume-conf.properties.template flume-conf.properties
从上面的配置文件中我们不难发现
source channel 和 sink 都是单独定义的项，他们都需要配置一个这个配置文件里面生效的名字，以及其他的基于这个名字的配置。
比如这里我的需求是将某文件里面的新增信息读出来包装为事件，先发到 channel 等待处理，我可以配置一个 Taildir Source 来处理这个任务。
flume 为我们准备了非常多的现成的 sources channel 和 sink ，他们都具有不同的功能可以直接提供给我们使用，具体可以参考一下对应版本的官方文档。
这里我们只谈一下这次用到的 Taildir Source
agent.sources = sensorsInvalidRecordsFile agent.channels = file agent.sinks = kafkaSink # For each one of the sources, the type is defined agent.sources.sensorsInvalidRecordsFile.type = TAILDIR agent.sources.sensorsInvalidRecordsFile.filegroups = f1 agent.sources.sensorsInvalidRecordsFile.filegroups.f1 = /sa_cluster/logs/sp/extractor/invalid_records agent.sources.sensorsInvalidRecordsFile.headers.f1.fileName = invalid_records agent.sources.sensorsInvalidRecordsFile.headers.f1.logType = sensorsInvalidRecords agent.sources.sensorsInvalidRecordsFile.channels = file
agent.sources.positionFile = ~/.flume/taildir_position.json
头三行先申明一下这里配置的 sources channels sinks 各为什么名字。这里我们可以留意到，所有的组件都被命名为复数，这就意味着我们可以同时申明多个 sources ，只需要将其配置行用空格依次分割即可
agent.sources = s1 s2 s3
这样即可同时生成三个 source。
这里的配置我们指定了一个实例，并且对这个实例上的属性就行初始化。
然后我们继续配置一个 channel 。这里配置一个 file channel，将从 source 里面抽出来的 event 都落盘防止数据丢失。
# Each channel's type is defined. agent.channels.fileC.type = file agent.channels.fileC.dataDirs = ~/.flume/file-channel/data agent.channels.fileC.useDualCheckpoints = true agent.channels.fileC.backupCheckpointDir = ~/.flume/file-channel/backup_checkpoint
最后我需要定义一个可以将 channel 里面的数据读出来，并且放到 kafka 里面去的 sink。找了一下正好有一个叫 kafka sink 的 sink 可以满足我
可以看到和 apache hadoop 生态结合得比较好的 flume 为什么成为抽取日志的首选，或者优先考虑的对象，就是其对生态的友好和提供足够多的开箱即用的功能。
agent.sinks.kafkaSink.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink agent.sinks.kafkaSink.channel = fileC agent.sinks.kafkaSink.kafka.bootstrap.servers = 10.171.97.1:9092, 10.163.13.219:9092, 10.170.249.122:9092 agent.sinks.kafkaSink.topic = flume-topic-sensors-invalid-records agent.sinks.kafkaSink.producer.acks = -1 agent.sinks.kafkaSink.producer.compression.type = snappy
将 kafka 集群信息配置上去。
再去目标 kafka-manager 之类的工具上去看下是否发送成功即可！
到此为止我们的目标就达成了。感觉还是蛮简单的，就是随便配置一下配置就可以完成工作，需要定制化的工作 flume 也支持利用一些勾子读取到数据然后进行 etl 或者修改之后再发送。还是比较灵活。希望早点遇到类似需求再玩一下。
Reference:
https://flume.apache.org/releases/content/1.9.0/FlumeUserGuide.html Flume user_guide
https://juejin.im/post/5be4e549f265da61441f8dbe Apache Flume 入门教程
https://www.mtyun.com/library/how-to-install-flume-on-centos7 在 CentOS7 上安装 Flume