【Hadoop生态圈】2.使用Flume采集日志数据到HDFS中

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1.简介

  Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume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（可定制）的能力。

Flume具备3大特性:

• 1.有一个简单，灵活，基于流的数据流结构
• 2.具有负载均衡机制和故障转移机制，能保证数据采集的稳定性和可靠性。
• 3.具有一个简单可扩展的数据模型(Source,Channel和Sink)

重上图可以看到，Agent是由Source,Channel和Sink这三大组件组成的。

• Source: 数据源(类似于Logstash的Input)。
• Channel: 临时存储数据的管道。
• Sink: 目的地(类似于Logstash的Output)。

2.核心三大组件

2.1.Source组件

通过Source可以指定读取哪里的数据,将数据传递给后面的Channel组件，以下为常用的数据源。

• Exec Source: 用于文件监控,可以实时监控文件中的新增内容，类似于tail -F的效果。
• NetCat TCP/UDP Source: 采集指定端口的数据,可以读取流经端口的每一行数据。
• Spooling Directory Source: 采集文件夹中新增的文件。
• Kafaka Source: 从Kafaka消息队列中采集数据。

2.2.Channel组件

接受Source发送的数据，可以把Channel理解为一个临时存储数据的管道，以下为常用的渠道类型。

• File Channel: 使用文件来作为数据的存储介质。优点是数据不会丢失，缺点是相对内存效率有的慢。
• Memory Channel: 使用内存作为数据的存储接受，优点效率高，缺点会丢失数据，会存在内存不足的情况。
• Spillable Memory Channel: 使用内存和文件作为存储介质，即内存足够把数据存内存中,不足的时候再写入到文件中。

2.3.Sink组件

Sink从Channel中读取数据并将其存储到指定目的地。以下为常见的类型:

• Logger Sink: 将数据作为日志处理，可以将其选择打印到控制台或写到文件中。
• HDFS Sink: 将数据传输到HDFS中,主要针对离线计算场景。
• Kafka Sink: 将数据传输到Kafka消息队列中,主要针对实时计算场景。

3.安装Flume

下载地址
本文下载的apache-flume-1.10.1-bin.tar.gz文件，对应的版本号是1.10.1。
上传到服务器/home/soft目录下然后解压文件。

cd /home/soft
tar-zxvf apache-flume-1.10.1-bin.tar.gz

修改环境变量配置文件名称

cd  /home/soft/apache-flume-1.10.1-bin/conf
mv flume-env.sh.template flume-env.sh

4.采集数据测试

创建一个采集端口数据的配置文件

vi  /home/soft/apache-flume-1.10.1-bin/conf/netcat.conf

文件内容如下

# 定义Agent内部3大组件的名称
a1.sources=r1
a1.sinks=k1
a1.channels=c1

# 配置Souce组件

#使用采集端口数据
a1.sources.r1.type=netcat    
#指定当前机器Ip地址或主机名，0.0.0.0表示通用的机器ip
a1.sources.r1.bind=0.0.0.0
#指定一个未被使用的端口,用于监控当前端口的数据   
a1.sources.r1.port=6666 

#配置Channel组件

 #使用内存存储数据
a1.channels.c1.type=memory 
#event条数
a1.channels.c1.capacity=1000 
#flume事务控制所需要的缓存容量600条event
a1.channels.c1.transactionCapacity=100  

#配置Sink组件
#数据输出到日志中
a1.sinks.k1.type=logger  

#将三大组件绑定到一起
#为名称为r1的数据源绑定输出渠道
a1.sources.r1.channels=c1
 #为名称为k1的输出源绑定输入渠道 
a1.sinks.k1.channel=c1   

启动Agent(需要配置JAVA_HOME才能启动)

cd /home/soft/apache-flume-1.10.1-bin
bin/flume-ng agent -n a1 -c conf -f conf/netcat.conf -Dflume.root.logger=INFO,console

参数说明agent启动一个Flume的Agent代理，(参数后面的a1对应着上面配置文件中的a1)。-n指定Agent的名称(等同于 --name)-c指定Flume配置文件根目录(等同于 --conf)-f指定Agent配置文件的位置。(等同于 --conf-file)
控制台输出如下

启动另外一个终端查看实时日志

tail-f /home/soft/apache-flume-1.10.1-bin/flume.log 

可以看到已经创建了一个Socket监听6666端口数据。

用telnet测试

telnet 127.0.0.1 6666

连接成功后输入helloword然后回车

查看/home/soft/apache-flume-1.10.1-bin/flume.log文件

cat /home/soft/apache-flume-1.10.1-bin/flume.log 

可以看到日志里打印了helloword信息

5.日志汇总到HDFS中

主机名IP地址A192.168.239.130B192.168.239.129C192.168.239.128
需求: 把A和B两台机器的日志数据汇总到主机C上，通过主机C将数据输出到HDFS的指定目录下。

• 机器A和B因为要读取文件中数据,所以使用基于文件的Exec Source,Channel使用基于内存的Momory Channel,发送数据使用了Avro Sink。
• 机器C的数据使用Avro Source（Avro Sink和Avro Source是一组工具配合使用）

5.1.日志收集服务配置

编辑机器A和B共用的上传日志的配置file-to-avro.conf

• a1.sinks.k1.hostname=机器C的ip地址
• tail -F /home/soft/apache-flume-1.10.1-bin/logs/access.log 读取日志文件里的实时数据

vi /home/soft/apache-flume-1.10.1-bin/conf/file-to-avro.conf
# 定义Agent内部3大组件的名称a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1

# 配置Souce组件#设置数据重文件中读取a1.sources.r1.type=exec    
a1.sources.r1.command=tail -F /home/soft/apache-flume-1.10.1-bin/logs/access.log

#配置Channel组件#使用内存存储数据a1.channels.c1.type=memory 
#event条数a1.channels.c1.capacity=1000#flume事务控制所需要的缓存容量100条eventa1.channels.c1.transactionCapacity=100#配置Sink组件a1.sinks.k1.type=avro
a1.sinks.k1.hostname=192.168.239.128
a1.sinks.k1.port=45454#将三大组件绑定到一起#为名称为r1的数据源绑定输出渠道a1.sources.r1.channels=c1
 #为名称为k1的输出源绑定输入渠道 a1.sinks.k1.channel=c1   

生成测试数据的脚本

vi  /home/soft/apache-flume-1.10.1-bin/logs/generate_log.sh
#!/bin/bashwhile["1"="1"]do#获取当前时间curr_time=`date +%s`#获取主机名称name=`hostname`echo${name}_${curr_time}>>/home/soft/apache-flume-1.10.1-bin/logs/access.log
    sleep100done

保存退出后执行

chmod755 generate_log.sh
./generate_log.sh

运行完可以查到/home/soft/apache-flume-1.10.1-bin/logs/access.log日志有测试数据了。

5.2.日志汇总服务配置

编辑机器C的接受数据和上传到HDFS的配置file-to-hdfs.conf

• 需要把a1.sinks.k1.hdfs.path: a1.sinks.k1.hdfs.path中的127.0.0.1换成hdfs部署机器ip地址
• 已在机器C上面安装好hadoop

vi /home/soft/apache-flume-1.10.1-bin/conf/file-to-hdfs.conf
# 定义Agent内部3大组件的名称a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1

# 配置Souce组件#设置数据重文件中读取a1.sources.r1.type=avro    
a1.sources.r1.bind=0.0.0.0
a1.sources.r1.port=45454#配置Channel组件#使用内存存储数据a1.channels.c1.type=memory 
#event条数a1.channels.c1.capacity=1000#flume事务控制所需要的缓存容量100条eventa1.channels.c1.transactionCapacity=100#配置Sink组件#采集到的数据写入到hdfs上，需要修改127.0.0.1换成你自己的hdfs部署地址a1.sinks.k1.type=hdfs
#配置上传到hdfs路径
a1.sinks.k1.hdfs.path = hdfs://127.0.0.1:9000/access/%y-%m-%d 
# 指定在hdfs上生成的文件名前缀
a1.sinks.k1.hdfs.filePrefix = access
#生成的文件类型，默认是Sequencefile；可选DataStream，则为普通文本；可选CompressedStream压缩数据
a1.sinks.k1.hdfs.fileType = DataStream
a1.sinks.k1.hdfs.writeFormat=Text
# 每x秒生成一个文件，默认30秒，如果设置成0，则表示不根据时间来滚动文件；
a1.sinks.k1.hdfs.rollInterval =60# 每x字节，滚动生成一个文件；默认1024   (0 = 表示不根据临时文件大小来滚动文件)
a1.sinks.k1.hdfs.rollSize =0# 每x个event，滚动生成一个文件；默认10 (0 = 不根据事件滚动)
a1.sinks.k1.hdfs.rollCount =0# 使用本地时间
a1.sinks.k1.hdfs.useLocalTimeStamp =true#为名称为r1的数据源绑定输出渠道a1.sources.r1.channels=c1
 #为名称为k1的输出源绑定输入渠道 a1.sinks.k1.channel=c1   

5.3.运行服务测试

使用scp复制flume安装包到机器A和B上面,A和B机器的/home/soft目录必须先创建好

scp-rq /home/soft/apache-flume-1.10.1-bin 192.168.239.129:/home/soft/
scp-rq /home/soft/apache-flume-1.10.1-bin 192.168.239.130:/home/soft/

在机器A和B上面运行flume服务

cd /home/soft/apache-flume-1.10.1-bin
bin/flume-ng agent -n a1 -c conf -f conf/file-to-avro.conf -Dflume.root.logger=INFO,console

A和B都需要开启另外一个终端执行生产测试数据的日志的脚本

/home/soft/apache-flume-1.10.1-bin/logs/generate_log.sh

在机器C上面运行flume服务

cd /home/soft/apache-flume-1.10.1-bin
bin/flume-ng agent -n a1 -c conf -f conf/file-to-hdfs.conf -Dflume.root.logger=INFO,console

下面报错是flume采集数据上传到hdfs报的错误，

这是因为flume内依赖的guava.jar和hadoop内的版本不一致造成的。
查看hadoop安装目录下share/hadoop/common/lib内guava.jar版本
查看flume安装目录下lib内guava.jar的版本
如果两者不一致，删除版本低的，并拷贝高版本过去。

ctrl退出机器C的flume服务，重新执行机器C启动flume的命令。

查看hdfs文件系统里是否有flume服务上传日志文件

cd /home/soft/hadoop-3.2.4/bin
./hdfs dfs -ls-R /access

查看日志文件内容

./hdfs dfs -cat /access/22-09-20/access.1663687662824

可以看到日志里面能看到两台主机生产日志合并后的数据

【Hadoop生态圈】其它文章如下,后续会继续更新。

• 1.Hadoop入门教程及集群环境搭建
• 2.使用Flume采集日志数据到HDFS中
• 3.Zookeeper入门教程及集群环境搭建
• 4.Kafka入门教程及集群环境搭建
• 5.HBase列存储数据库入门教程及集群环境搭建
• 6.MapReduce离线计算引擎入门教程
• 7.离线OLAP引擎Hive入门教程
• 8.Flink实时计算引擎入门教程
• 9.使用Maxwell实时采集MySQL数据到Kafka中
• 10.使用Sqoop迁移MySQL数据到HDFS中