大数据Flume--入门

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Flume

Flume 定义

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基于流式架构，灵活简单。

Flume 基础架构

Agent

Agent 是一个JVM进程，它以事件的形式将数据从源头送至目的。

Agent 主要有3个部分组成，Source、Channel、Sink。

Source

Source 是负责接收数据到Flume Agent的组件。Source组件可以处理各种类型、各种
格式的日志数据，包括avro、thrift、exec、jms、spooling directory、netcat、taildir、sequence generator、syslog、http、legacy。

Sink

Sink 不断地轮询 Channel 中的事件且批量地移除它们，并将这些事件批量写入到存储或索引系统、或者被发送到另一个Flume Agent。

Sink 组件目的地包括hdfs、logger、avro、thrift、ipc、file、HBase、solr、自定义。

Channel

Channel 是位于Source 和Sink之间的缓冲区。因此，Channel允许Source和Sink运作在不同的速率上。Channel 是线程安全的，可以同时处理几个Source 的写入操作和几个Sink 的读取操作。

Flume 自带两种Channel：Memory Channel 和 File Channel。

Memory Channel 是内存中的队列。Memory Channel在不需要关心数据丢失的情景下适
用。如果需要关心数据丢失，那么Memory Channel就不应该使用，因为程序死亡、机器宕机或者重启都会导致数据丢失。

File Channel 将所有事件写到磁盘。因此在程序关闭或机器宕机的情况下不会丢失数
据。

Event

传输单元，Flume 数据传输的基本单元，以Event 的形式将数据从源头送至目的地。Event 由Header 和 Body 两部分组成，Header用来存放该event的一些属性，为K-V结构，Body 用来存放该条数据，形式为字节数组。

Flume 安装部署

安装地址

（1）Flume 官网地址：http://flume.apache.org/
（2）文档查看地址：http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html
（3）下载地址：http://archive.apache.org/dist/flume
（4）Flume tar包
链接：https://pan.baidu.com/s/1O_CEiuHafNyuWSsrtZaydg?pwd=kw9k
提取码：kw9k

安装部署

（1）将apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz 上传到 linux 的/opt/software 目录下

（2）解压apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz 到/opt/module/目录下

[yudan@hadoop102 software]$ tar -zxf /opt/software/apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz -C /opt/module/ 

（3）修改apache-flume-1.9.0-bin 的名称为flume

[yudan@hadoop102 module]$ mv /opt/module/apache-flume-1.9.0-bin /opt/module/flume 

（4）将lib文件夹下的guava-11.0.2.jar删除以兼容Hadoop 3.1.3

[yudan@hadoop102 lib]$  rm /opt/module/flume/lib/guava-11.0.2.jar 

Flume 入门案例

监控端口数据官方案例

1）案例需求：

使用Flume监听一个端口，收集该端口数据，并打印到控制台。

2）需求分析：

3）实现步骤：

（1）安装netcat工具

[yudan@hadoop102 software]$ sudo yum install -y nc

（2）判断44444端口是否被占用

[yudan@hadoop102 flume-telnet]$ sudo netstat -nlp | grep 44444

（3）创建Flume Agent配置文件flume-netcat-logger.conf

（4）在flume目录下创建job文件夹并进入job文件夹。

[yudan@hadoop102 flume]$ mkdir job 
[yudan@hadoop102 flume]$ cd job/ 

（5）在job文件夹下创建Flume Agent配置文件flume-netcat-logger.conf

[yudan@hadoop102 job]$ vim flume-netcat-logger.conf

（6）在flume-netcat-logger.conf 文件中添加如下内容。

# Name the components on this agent 
a1.sources = r1 
a1.sinks = k1 
a1.channels = c1 

# Describe/configure the source 
a1.sources.r1.type = netcat 
a1.sources.r1.bind = localhost 
a1.sources.r1.port = 44444 

# Describe the sink 
a1.sinks.k1.type = logger 

# Use a channel which buffers events in memory 
a1.channels.c1.type = memory 
a1.channels.c1.capacity = 1000 
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

# Bind the source and sink to the channel 
a1.sources.r1.channels = c1 
a1.sinks.k1.channel = c1 

（7）先开启flume监听端口

• 第一种写法： [yudan@hadoop102 flume]$ bin/flume-ng agent -c conf/ -n a1 -f job/flume-netcat-logger.conf -Dflume.root.logger=INFO,console
• 第二种写法： [yudan@hadoop102 flume]$ bin/flume-ng agent -c conf/ -n a1 -f job/flume-netcat-logger.conf -Dflume.root.logger=INFO,console
• 参数说明：- –conf/-c：表示配置文件存储在conf/目录- –name/-n：表示给agent起名为a1- –conf-file/-f：flume 本次启动读取的配置文件是在 job 文件夹下的 flume-telnet.conf 文件。- -Dflume.root.logger=INFO,console ：-D 表示 flume 运行时动态修改 flume.root.logger参数属性值，并将控制台日志打印级别设置为INFO级别。日志级别包括:log、info、warn、error。

（8）使用netcat工具向本机的44444端口发送内容

[yudan@hadoop102 ~]$ nc localhost 44444 
hello  
yudan 

（9）在Flume监听页面观察接收数据情况

实时监控单个追加文件

1）案例需求：实时监控Hive日志，并上传到HDFS中

2）需求分析：

3）实现步骤：

（1）Flume 要想将数据输出到HDFS，依赖Hadoop相关jar包

检查/etc/profile.d/my_env.sh 文件，确认 Hadoop和 Java 环境变量配置正确

JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_212 
HADOOP_HOME=/opt/module/hadoop-3.1.3 
PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin 
export PATH JAVA_HOME HADOOP_HOME

（2）创建flume-file-hdfs.conf 文件

[yudan@hadoop102 job]$ vim flume-file-hdfs.conf

注：要想读取Linux系统中的文件，就得按照Linux命令的规则执行命令。由于Hive日志在 Linux 系统中所以读取文件的类型选择：exec 即 execute 执行的意思。表示执行Linux 命令来读取文件。

# Name the components on this agent 
a2.sources = r2 
a2.sinks = k2 
a2.channels = c2 
 
# Describe/configure the source 
a2.sources.r2.type = exec 
a2.sources.r2.command = tail -F /opt/module/hive/logs/hive.log 
 
# Describe the sink 
a2.sinks.k2.type = hdfs 
a2.sinks.k2.hdfs.path = hdfs://hadoop102:8020/flume/%Y%m%d/%H 
#上传文件的前缀 
a2.sinks.k2.hdfs.filePrefix = logs- 
#是否按照时间滚动文件夹 
a2.sinks.k2.hdfs.round = true 
#多少时间单位创建一个新的文件夹 
a2.sinks.k2.hdfs.roundValue = 1 
#重新定义时间单位 
a2.sinks.k2.hdfs.roundUnit = hour 
#是否使用本地时间戳 
a2.sinks.k2.hdfs.useLocalTimeStamp = true 
#积攒多少个Event才flush到HDFS一次 
a2.sinks.k2.hdfs.batchSize = 100 
#设置文件类型，可支持压缩 
a2.sinks.k2.hdfs.fileType = DataStream 
#多久生成一个新的文件 
a2.sinks.k2.hdfs.rollInterval = 60 
#设置每个文件的滚动大小 
a2.sinks.k2.hdfs.rollSize = 134217700 
#文件的滚动与Event数量无关 
a2.sinks.k2.hdfs.rollCount = 0 
 
# Use a channel which buffers events in memory 
a2.channels.c2.type = memory 
a2.channels.c2.capacity = 1000 
a2.channels.c2.transactionCapacity = 100 
 
# Bind the source and sink to the channel 
a2.sources.r2.channels = c2 
a2.sinks.k2.channel = c2 

a2.sinks.k2.hdfs.path = hdfs://hadoop102:端口号/flume/%Y%m%d/%H
端口号是NameNode的地址，这个端口号在/opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop下core-site.xml文件中的fs.defaultFS配置过

注意：对于所有与时间相关的转义序列，Event Header中必须存在以 “timestamp”的
key（除非hdfs.useLocalTimeStamp设置为true，此方法会使用TimestampInterceptor自
动添加timestamp）。

a3.sinks.k3.hdfs.useLocalTimeStamp = true

（3）运行Flume

[yudan@hadoop102 flume]$ bin/flume-ng agent -c conf/ -n a2 -f job/flume-file-hdfs.conf

（4）开启Hadoop和Hive并操作Hive产生日志

[yudan@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-dfs.sh 
[yudan@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-yarn.sh
 
[yudan@hadoop102 hive]$ bin/hive 
hive (default)>

（5）在HDFS上查看文件。

实时监控目录下多个新文件

1）案例需求：使用Flume监听整个目录的文件，并上传至HDFS

2）需求分析：

3）实现步骤：

（1）创建配置文件flume-dir-hdfs.conf

创建一个文件 
[yudan@hadoop102 job]$ vim flume-dir-hdfs.conf

# 添加以下内容

a3.sources = r3 
a3.sinks = k3 
a3.channels = c3 
 
# Describe/configure the source 
a3.sources.r3.type = spooldir 
a3.sources.r3.spoolDir = /opt/module/flume/upload 
a3.sources.r3.fileSuffix = .COMPLETED 
a3.sources.r3.fileHeader = true 
#忽略所有以.tmp结尾的文件，不上传 
a3.sources.r3.ignorePattern = ([^ ]*\.tmp)# Describe the sink 
a3.sinks.k3.type = hdfs 
a3.sinks.k3.hdfs.path = 
hdfs://hadoop102:8020/flume/upload/%Y%m%d/%H 
#上传文件的前缀 
a3.sinks.k3.hdfs.filePrefix = upload- 
#是否按照时间滚动文件夹 
a3.sinks.k3.hdfs.round = true 
#多少时间单位创建一个新的文件夹 
a3.sinks.k3.hdfs.roundValue = 1 
#重新定义时间单位 
a3.sinks.k3.hdfs.roundUnit = hour 
#是否使用本地时间戳 
a3.sinks.k3.hdfs.useLocalTimeStamp = true 
#积攒多少个Event才flush到HDFS一次 
a3.sinks.k3.hdfs.batchSize = 100 
#设置文件类型，可支持压缩 
a3.sinks.k3.hdfs.fileType = DataStream 
#多久生成一个新的文件 
a3.sinks.k3.hdfs.rollInterval = 60 
#设置每个文件的滚动大小大概是128M 
a3.sinks.k3.hdfs.rollSize = 134217700 
#文件的滚动与Event数量无关 
a3.sinks.k3.hdfs.rollCount = 0 

# Use a channel which buffers events in memory 
a3.channels.c3.type = memory 
a3.channels.c3.capacity = 1000 
a3.channels.c3.transactionCapacity = 100 

# Bind the source and sink to the channel 
a3.sources.r3.channels = c3 
a3.sinks.k3.channel = c3 

（2）启动监控文件夹命令

[yudan@hadoop102 flume]$ bin/flume-ng agent -c conf/ -n a3 -f job/flume-dir-hdfs.conf 

说明：在使用Spooling Directory Source 时，不要在监控目录中创建并持续修改文件；上传完成的文件会以.COMPLETED结尾；被监控文件夹每500毫秒扫描一次文件变动。

（3）向upload文件夹中添加文件

在/opt/module/flume 目录下创建upload 文件夹

[yudan@hadoop102 flume]$ mkdir upload 

向upload文件夹中添加文件

[yudan@hadoop102 upload]$ touch 1.txt 
[yudan@hadoop102 upload]$ touch 2.tmp 
[yudan@hadoop102 upload]$ touch 3.log 

（4）查看HDFS上的数据

实时监控目录下的多个追加文件

Exec source 适用于监控一个实时追加的文件，不能实现断点续传；Spooldir Source适合用于同步新文件，但不适合对实时追加日志的文件进行监听并同步；而Taildir Source适合用于监听多个实时追加的文件，并且能够实现断点续传。

1）案例需求:使用Flume监听整个目录的实时追加文件，并上传至HDFS

2）需求分析:

3）实现步骤：

（1）创建配置文件flume-taildir-hdfs.conf

创建一个文件 
[yudan@hadoop102 job]$ vim flume-taildir-hdfs.conf 

# 添加如下内容 
a3.sources = r3 
a3.sinks = k3 
a3.channels = c3 

# Describe/configure the source 
a3.sources.r3.type = TAILDIR 
a3.sources.r3.positionFile = /opt/module/flume/tail_dir.json 
a3.sources.r3.filegroups = f1 f2 
a3.sources.r3.filegroups.f1 = /opt/module/flume/files/.*file.* 
a3.sources.r3.filegroups.f2 = /opt/module/flume/files2/.*log.*# Describe the sink 
a3.sinks.k3.type = hdfs 
a3.sinks.k3.hdfs.path = 
hdfs://hadoop102:8020/flume/upload2/%Y%m%d/%H 
#上传文件的前缀 
a3.sinks.k3.hdfs.filePrefix = upload-
#是否按照时间滚动文件夹 
a3.sinks.k3.hdfs.round = true 
#多少时间单位创建一个新的文件夹 
a3.sinks.k3.hdfs.roundValue = 1 
#重新定义时间单位 
a3.sinks.k3.hdfs.roundUnit = hour 
#是否使用本地时间戳 
a3.sinks.k3.hdfs.useLocalTimeStamp = true 
#积攒多少个Event才flush到HDFS一次 
a3.sinks.k3.hdfs.batchSize = 100 
#设置文件类型，可支持压缩 
a3.sinks.k3.hdfs.fileType = DataStream 
#多久生成一个新的文件 
a3.sinks.k3.hdfs.rollInterval = 60 
#设置每个文件的滚动大小大概是128M 
a3.sinks.k3.hdfs.rollSize = 134217700 
#文件的滚动与Event数量无关 
a3.sinks.k3.hdfs.rollCount = 0 
 
# Use a channel which buffers events in memory 
a3.channels.c3.type = memory 
a3.channels.c3.capacity = 1000 
a3.channels.c3.transactionCapacity = 100 
 
# Bind the source and sink to the channel 
a3.sources.r3.channels = c3 
a3.sinks.k3.channel = c3

（2）启动监控文件夹命令

[yudan@hadoop102 flume]$ bin/flume-ng agent -cconf/ -n a3 -f job/flume-taildir-hdfs.conf

（3）向files文件夹中追加内容

在/opt/module/flume目录下创建files文件夹 
[yudan@hadoop102 flume]$ mkdir files 

向upload文件夹中添加文件 
[yudan@hadoop102 files]$ echo hello >> file1.txt 
[yudan@hadoop102 files]$ echo atguigu >> file2.txt 

（4）查看HDFS上的数据

Taildir 说明：

Taildir Source 维护了一个json 格式的position File，其会定期的往position File中更新每个文件读取到的最新的位置，因此能够实现断点续传。Position File的格式如下：

{"inode":2496272,"pos":12,"file":"/opt/module/flume/files/file1.t
 xt"}{"inode":2496275,"pos":12,"file":"/opt/module/flume/files/file2.t
 xt"}

注：Linux中储存文件元数据的区域就叫做inode，每个inode都有一个号码，操作系统用inode 号码来识别不同的文件，Unix/Linux系统内部不使用文件名，而使用inode号码来识别文件。