Flume可分布式日志收集系统

Flume

1. 前言

　　flume是由cloudera软件公司产出的可分布式日志收集系统，后与2009年被捐赠了apache软件基金会，为hadoop相关组件之一。尤其近几年随着flume的不断被完善以及升级版本的逐一推出，特别是flume-ng;同时flume内部的各种组件不断丰富，用户在开发的过程中使用的便利性得到很大的改善，现已成为apache top项目之一.

2. 概述

2.1. 什么是flume?
http://flume.apache.org/index.html

Apache Flume 是一个从可以收集例如日志，事件等数据资源，并将这些数量庞大的数据从各项数据资源中集中起来存储的工具/服务，或者数集中机制。flume具有高可用，分布式，配置工具，其设计的原理也是基于将数据流，如日志数据从各种网站服务器上汇集起来存储到HDFS，HBase等集中存储器中。其结构如下图所示：

2.2. Flume特性

  • 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。
  • Flume可以采集文件，socket数据包、文件、文件夹、kafka等各种形式源数据，又可以将采集到的数据(下沉sink)输出到HDFS、hbase、hive、kafka等众多外部存储系统中
  • 一般的采集需求，通过对flume的简单配置即可实现
  • Flume针对特殊场景也具备良好的自定义扩展能力，因此，flume可以适用于大部分的日常数据采集场景

3. Flume原理

3.1. Flume组件详解

对于每一个Agent来说,它就是一共独立的守护进程(JVM),它从客户端接收数据，如下图所示flume的基本模型

1、 Flume分布式系统中最核心的角色是agent，flume采集系统就是由一个个agent所连接起来形成

2、 每一个agent相当于一个数据(被封装成Event对象)传递员，内部有三个组件：

a) Source：采集组件，用于跟数据源对接，以获取数据

b) Sink：下沉组件，用于往下一级agent传递数据或者往最终存储系统传递数据

c) Channel：传输通道组件，用于从source将数据传递到sink

首先来看一下flume官网中对Event的定义

　　一行文本内容会被反序列化成一个event(序列化是将对象状态转换为可保持或传输的格式的过程。与序列化相对的是反序列化，它将流转换为对象。这两个过程结合起来，可以轻松地存储和传输数据)，event的最大定义为2048字节，超过，则会切割，剩下的会被放到下一个event中，默认编码是UTF-8。

3.2. Flume采集结构图

3.2.1. 简单结构

单个agent采集数据

3.2.2. 复杂结构

多级agent之间串联

4.  Flume实战案例

4.1. Flume的安装部署

1、Flume的安装非常简单，只需要解压即可，当然，前提是已有hadoop环境

上传安装包到数据源所在节点上

然后解压  tar -zxvf apache-flume-1.6.0-bin.tar.gz

然后进入flume的目录，修改conf下的flume-env.sh，在里面配置JAVA_HOME

2、根据数据采集的需求配置采集方案，描述在配置文件中(文件名可任意自定义)

3、指定采集方案配置文件，在相应的节点上启动flume agent

先用一个最简单的例子来测试一下程序环境是否正常

1、先在flume的conf目录下新建一个配置文件（采集方案）

vi   netcat-logger.properties

# 定义这个agent中各组件的名字
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1

# 描述和配置source组件：r1
a1.sources.r1.type = netcat
a1.sources.r1.bind = localhost
a1.sources.r1.port = 44444

# 描述和配置sink组件：k1
a1.sinks.k1.type = logger

# 描述和配置channel组件，此处使用是内存缓存的方式
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

# 描述和配置source  channel   sink之间的连接关系
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

2、启动agent去采集数据


bin/bin/flume-ng agent -c conf -f conf/netcat-logger.conf -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

-c conf   指定flume自身的配置文件所在目录

-f conf/netcat-logger.conf  指定我们所描述的采集方案

-n a1  指定我们这个agent的名字

3、测试

先要往agent的source所监听的端口上发送数据，让agent有数据可采

随便在一个能跟agent节点联网的机器上

telnet anget-hostname  port   （telnet localhost 44444）

4.2.  采集案例

4.2.1. 采集目录到HDFS

结构示意图：

采集需求：某服务器的某特定目录下，会不断产生新的文件，每当有新文件出现，就需要把文件采集到HDFS中去

根据需求，首先定义以下3大要素

l 数据源组件，即source ——监控文件目录 :  spooldir

spooldir特性：

1、监视一个目录，只要目录中出现新文件，就会采集文件中的内容

2、采集完成的文件，会被agent自动添加一个后缀：COMPLETED

3、所监视的目录中不允许重复出现相同文件名的文件

l 下沉组件，即sink——HDFS文件系统  :  hdfs sink

l 通道组件，即channel——可用file channel 也可以用内存channel

配置文件编写：

#定义三大组件的名称
agent1.sources = source1
agent1.sinks = sink1
agent1.channels = channel1

# 配置source组件
agent1.sources.source1.type = spooldir
agent1.sources.source1.spoolDir = /home/hadoop/logs/
agent1.sources.source1.fileHeader = false

#配置拦截器
agent1.sources.source1.interceptors = i1
agent1.sources.source1.interceptors.i1.type = host
agent1.sources.source1.interceptors.i1.hostHeader = hostname

# 配置sink组件
agent1.sinks.sink1.type = hdfs
agent1.sinks.sink1.hdfs.path =hdfs://hdp-node-01:9000/weblog/flume-collection/%y-%m-%d/%H-%M
agent1.sinks.sink1.hdfs.filePrefix = access_log
agent1.sinks.sink1.hdfs.maxOpenFiles = 5000
agent1.sinks.sink1.hdfs.batchSize= 100
agent1.sinks.sink1.hdfs.fileType = DataStream
agent1.sinks.sink1.hdfs.writeFormat =Text
agent1.sinks.sink1.hdfs.rollSize = 102400
agent1.sinks.sink1.hdfs.rollCount = 1000000
agent1.sinks.sink1.hdfs.rollInterval = 60
#agent1.sinks.sink1.hdfs.round = true
#agent1.sinks.sink1.hdfs.roundValue = 10
#agent1.sinks.sink1.hdfs.roundUnit = minute
agent1.sinks.sink1.hdfs.useLocalTimeStamp = true
# Use a channel which buffers events in memory
agent1.channels.channel1.type = memory
agent1.channels.channel1.keep-alive = 120
agent1.channels.channel1.capacity = 500000
agent1.channels.channel1.transactionCapacity = 600

# Bind the source and sink to the channel
agent1.sources.source1.channels = channel1
agent1.sinks.sink1.channel = channel1

Channel参数解释：

capacity：默认该通道中最大的可以存储的event数量

trasactionCapacity：每次最大可以从source中拿到或者送到sink中的event数量

keep-alive：event添加到通道中或者移出的允许时间

4.2.2. 采集文件到HDFS

采集需求：比如业务系统使用log4j生成的日志，日志内容不断增加，需要把追加到日志文件中的数据实时采集到hdfs

根据需求，首先定义以下3大要素

  • 采集源，即source——监控文件内容更新 :  exec  ‘tail -F file’
  • 下沉目标，即sink——HDFS文件系统  :  hdfs sink
  • Source和sink之间的传递通道——channel，可用file channel 也可以用 内存channel

配置文件编写：

agent1.sources = source1
agent1.sinks = sink1
agent1.channels = channel1

# Describe/configure tail -F source1
agent1.sources.source1.type = exec
agent1.sources.source1.command = tail -F /home/hadoop/logs/access_log
agent1.sources.source1.channels = channel1

#configure host for source
agent1.sources.source1.interceptors = i1
agent1.sources.source1.interceptors.i1.type = host
agent1.sources.source1.interceptors.i1.hostHeader = hostname

# Describe sink1
agent1.sinks.sink1.type = hdfs
#a1.sinks.k1.channel = c1
agent1.sinks.sink1.hdfs.path =hdfs://hdp-node-01:9000/weblog/flume-collection/%y-%m-%d/%H-%M
agent1.sinks.sink1.hdfs.filePrefix = access_log
agent1.sinks.sink1.hdfs.maxOpenFiles = 5000
agent1.sinks.sink1.hdfs.batchSize= 100
agent1.sinks.sink1.hdfs.fileType = DataStream
agent1.sinks.sink1.hdfs.writeFormat =Text
agent1.sinks.sink1.hdfs.rollSize = 102400
agent1.sinks.sink1.hdfs.rollCount = 1000000
agent1.sinks.sink1.hdfs.rollInterval = 60
agent1.sinks.sink1.hdfs.round = true
agent1.sinks.sink1.hdfs.roundValue = 10
agent1.sinks.sink1.hdfs.roundUnit = minute
agent1.sinks.sink1.hdfs.useLocalTimeStamp = true

# Use a channel which buffers events in memory
agent1.channels.channel1.type = memory
agent1.channels.channel1.keep-alive = 120
agent1.channels.channel1.capacity = 500000
agent1.channels.channel1.transactionCapacity = 600

# Bind the source and sink to the channel
agent1.sources.source1.channels = channel1
agent1.sinks.sink1.channel = channel1

3、两个agent级联

4.3.  更多source和sink组件

Flume支持众多的source和sink类型，详细手册可参考官方文档

http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html

4.4.  HA Flume配置案例

在完成单点的Flume NG搭建后，下面我们搭建一个高可用的Flume NG集群，架构图如下所示：

　　图中，我们可以看出，Flume的存储可以支持多种，这里只列举了HDFS和Kafka（如：存储最新的一周日志，并给Spark Streaming系统提供实时日志流。

4.4.1. 角色分配

Flume的Agent和Collector分布如下表所示：


名称　
HOST
角色

Agent1
mini1
Web Server

Agent2
mini2
Web Server

Agent3
mini3
Web Server

Collector1
mini4
AgentMstr1

Collector2
mini5
AgentMstr2

图中所示，Agent1，Agent2，Agent3数据分别流入到Collector1和Collector2，Flume NG本身提供了Failover机制，可以自动切换和恢复。在上图中，有3个产生日志服务器分布在不同的机房，要把所有的日志都收集到一个集群中存储。下面我们开发配置Flume NG集群。

4.4.2. 配置

在下面单点Flume中，基本配置都完成了，我们只需要新添加两个配置文件，它们是agent.properties和collector.properties，其配置内容如下所示：

1、agent配置

vi conf/agent.properties

#agent1 name
agent1.channels = c1
agent1.sources = r1
agent1.sinks = k1 k2

#set gruop
agent1.sinkgroups = g1

#set channel
agent1.channels.c1.type = memory
agent1.channels.c1.capacity = 1000
agent1.channels.c1.transactionCapacity = 100

agent1.sources.r1.channels = c1
agent1.sources.r1.type = exec
agent1.sources.r1.command = tail -F /root/log/test.log

agent1.sources.r1.interceptors = i1 i2
agent1.sources.r1.interceptors.i1.type = static
agent1.sources.r1.interceptors.i1.key = Type
agent1.sources.r1.interceptors.i1.value = LOGIN
agent1.sources.r1.interceptors.i2.type = timestamp

# set sink1
agent1.sinks.k1.channel = c1
agent1.sinks.k1.type = avro
agent1.sinks.k1.hostname = mini2
agent1.sinks.k1.port = 52020

# set sink2
agent1.sinks.k2.channel = c1
agent1.sinks.k2.type = avro
agent1.sinks.k2.hostname = mini3
agent1.sinks.k2.port = 52020

#set sink group
agent1.sinkgroups.g1.sinks = k1 k2

#set failover
agent1.sinkgroups.g1.processor.type = failover
agent1.sinkgroups.g1.processor.priority.k1 = 10
agent1.sinkgroups.g1.processor.priority.k2 = 1
agent1.sinkgroups.g1.processor.maxpenalty = 10000

启动命令：

bin/flume-ng agent -n agent1 -c conf -f conf/agent.properties -Dflume.root.logger=DEBUG,console

2、collector配置

vi collector.properties

#set Agent name
a1.sources = r1
a1.channels = c1
a1.sinks = k1

#set channel
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

# other node,nna to nns
a1.sources.r1.type = avro
a1.sources.r1.bind = mini2
a1.sources.r1.port = 52020
a1.sources.r1.interceptors = i1
a1.sources.r1.interceptors.i1.type = static
a1.sources.r1.interceptors.i1.key = Collector
a1.sources.r1.interceptors.i1.value = mini2
a1.sources.r1.channels = c1

#set sink to hdfs
a1.sinks.k1.type=hdfs
a1.sinks.k1.hdfs.path=/home/hdfs/flume/logdfs
a1.sinks.k1.hdfs.fileType=DataStream
a1.sinks.k1.hdfs.writeFormat=TEXT
a1.sinks.k1.hdfs.rollInterval=10
a1.sinks.k1.channel=c1
a1.sinks.k1.hdfs.filePrefix=%Y-%m-%d

在mini3上，需要修改上述配置中的红色字体主机名为mini3

启动命令：

bin/flume-ng agent -n a1 -c conf -f conf/collector.properties -Dflume.root.logger=DEBUG,console

4.4.3.  FAILOVER测试

下面我们来测试下Flume NG集群的高可用（故障转移）。场景如下：我们在Agent1节点上传文件，由于我们配置Collector1的权重比Collector2大，所以 Collector1优先采集并上传到存储系统。然后我们kill掉Collector1，此时有Collector2负责日志的采集上传工作，之后，我 们手动恢复Collector1节点的Flume服务，再次在Agent1上次文件，发现Collector1恢复优先级别的采集工作。具体截图如下所 示：

Collector1优先上传

HDFS集群中上传的log内容预览

Collector1宕机，Collector2获取优先上传权限

重启Collector1服务，Collector1重新获得优先上传的权限

原文地址：https://www.cnblogs.com/lq0310/p/9855174.html

时间： 2024-11-06 19:24:47

Flume可分布式日志收集系统的相关文章

分布式日志收集系统Apache Flume的设计详细介绍

问题导读: 1.Flume传输的数据的基本单位是是什么? 2.Event是什么,流向是怎么样的? 3.Source:完成对日志数据的收集,分成什么打入Channel中? 4.Channel的作用是什么? 5.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,由谁来完成? 6.Flume支那些数据格式? 7.对于直接读取文件Source,有两种方式,分别是什么? 8.Channel有多种方式有哪些方式? 概述Flume是Cloudera公司的一款高性能.高可能的分布

基于Flume的美团日志收集系统(一)架构和设计【转】

美团的日志收集系统负责美团的所有业务日志的收集,并分别给Hadoop平台提供离线数据和Storm平台提供实时数据流.美团的日志收集系统基于Flume设计和搭建而成. <基于Flume的美团日志收集系统>将分两部分给读者呈现美团日志收集系统的架构设计和实战经验. 第一部分架构和设计,将主要着眼于日志收集系统整体的架构设计,以及为什么要做这样的设计. 第二部分改进和优化,将主要着眼于实际部署和使用过程中遇到的问题,对Flume做的功能修改和优化等. 1 日志收集系统简介 日志收集是大数据的基石.

基于Flume的美团日志收集系统(一)架构和设计

来自:美团技术博客 http://tech.meituan.com/mt-log-system-arch.html 美团的日志收集系统负责美团的所有业务日志的收集,并分别给Hadoop平台提供离线数据和Storm平台提供实时数据流.美团的日志收集系统基于Flume设计和搭建而成. <基于Flume的美团日志收集系统>将分两部分给读者呈现美团日志收集系统的架构设计和实战经验. 第一部分架构和设计,将主要着眼于日志收集系统整体的架构设计,以及为什么要做这样的设计. 第二部分改进和优化,将主要着眼于

基于Flume的美团日志收集系统(二)改进和优化

问题导读: 1.Flume-NG与Scribe对比,Flume-NG的优势在什么地方? 2.架构设计考虑需要考虑什么问题? 3.Agent死机该如何解决? 4.Collector死机是否会有影响? 5.Flume-NG可靠性(reliability)方面做了哪些措施? 美团的日志收集系统负责美团的所有业务日志的收集,并分别给Hadoop平台提供离线数据和Storm平台提供实时数据流.美团的日志收集系统基于Flume设计和搭建而成. <基于Flume的美团日志收集系统>将分两部分给读者呈现美团日

打造分布式日志收集系统

前言 系统一大,就会拆分成多个独立的进程,比如web+wcf/web api等,也就成了分布式系统. 要看一个请求怎么从头到尾走的,就有些困难了,要是进行DEBUG.跟踪,就更加麻烦了,困难程度要视进程多少而定,越多越复杂. 分布式日志收集系统就登场了. 今天介绍一款 全开源日志收集.展示系统 - logstash(基于java)+kibana(基于JRuby, logstash已自带)+ElasticSearch+RabbitMQ 架构图如下 这张图是拷贝来的 里面虽然是Redis,但是没关系

分布式日志收集系统：Flume

Flume知识点: Event 是一行一行的数据 1.flume是分布式的日志收集系统,把收集来的数据传送到目的地去. 2.flume里面有个核心概念,叫做agent.agent是一个java进程,运行在日志收集节点. 3.agent里面包含3个核心组件:source.channel.sink. 3.1 source组件是专用于收集日志的,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 gen

Flume分布式日志收集系统

1.flume是分布式的日志收集系统,把收集来的数据传送到目的地去.2.flume里面有个核心概念,叫做agent.agent是一个java进程,运行在日志收集节点.通过agent接收日志,然后暂存起来,再发送到目的地.3.agent里面包含3个核心组件:source.channel.sink. 3.1 source组件是专用于收集日志的,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 gen

分布式日志收集系统实践（视频教程）

日志收集软件五花八门,最终用户没有精力,也不可能把所有的日志工具都拿过来试一遍,很多企业常见架构如图1所示. 图1 传统日志收集架构 这种架构中,除了日志标准化问题.存储的性能问题,关键是在故障来临时,无法在上亿条的日志中迅速找出故障日志,及诱发因素.接着我们看看OSSIM系统是如何处理的. 图2 分布式日志收集 在图2中,展示了基于OSSIM的分布式日志收集架构,其中还包含了Redis+RabbitMQ消息中间件处理系统,技术实现已经在<开源安全运维平台OSSIM最佳实践>中讲述,下面为大家

Flume日志收集系统架构详解--转

2017-09-06 朱洁 大数据和云计算技术 任何一个生产系统在运行过程中都会产生大量的日志,日志往往隐藏了很多有价值的信息.在没有分析方法之前,这些日志存储一段时间后就会被清理.随着技术的发展和分析能力的提高,日志的价值被重新重视起来.在分析这些日志之前,需要将分散在各个生产系统中的日志收集起来.本节介绍广泛应用的Flume日志收集系统. 一.概述 Flume是Cloudera公司的一款高性能.高可用的分布式日志收集系统,现在已经是Apache的顶级项目.同Flume相似的日志收集系统还有F