大数据日志收集框架之Flume入门

向右看齐 2022-04-12 12:41 345阅读 0赞

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Flume是Cloudrea公司开源的一款优秀的日志收集框架，主要经历了两个大的版本，分别是  
Flume-OG  
Flume-NG  
OG是0.9.x的版本，依赖zookeeper，角色职责不够单一，  
NG是新版本指1.x的版本，官网解释它更轻量级，更小，角色职责更单一，利用点到点进行容错，当然这也是以后的趋势，  
要理解Flume，就首先理解它的架构，下面看下，官网的一张拓扑图：  
\[/size\]  
  
\[img\]http://dl2.iteye.com/upload/attachment/0114/9575/3209261e-497c-36d7-89e8-04b48fedfbd9.png\[/img\]  
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名词解释：  
Source：泛指所有的日志收集源，可以是web页面，log文件，数据库，端口，卡口信息等  
Channel：提供中转的临时存储区，可以是本地文件，redis，kakfa，数据库，内存等  
Sink：指日志最终落地的存储区，可以是数据库，HDFS，Hbase，Hive，本地文件等  
Agent：指上面三者组合后的一个完整的数据收集代理，有了这个代理，我们把它安装任何机器上进行收集日志，当然前提是这个Agent符合这个机器上的业务。  
  
\[/size\]  
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下面看下，安装实战例子：  
  
首先下载flume-ng的安装包：  
  
wget \[url\]http://archive.apache.org/dist/flume/1.6.0/apache-flume-1.6.0-bin.tar.gz\[/url\]  
  
解压  
tar -zxvf apache-flume-1.6.0-bin.tar.gz  
  
将根目录下的conf下的一些模板文件，重命名成正常文件  
  
  
如果没有配置JAVA\_HOME为环境变量的话，  
则需要在flume-env.sh里面配置jdk的地址  
  
  
1，然后新建一个first.properties的文件，加入以下配置：  
\[/size\]

[webmaster@Hadoop-0-187 conf]$ cat first.properties 
    # example.conf: A single-node Flume configuration
    
    # Name the components on this agent
    #datasource
    a1.sources = r1
    #store 
    a1.sinks = k1
    #transfer
    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

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配置例子2：收集本地日志到hadoop里面  
  
  
hdfs的sink目前支持三种文件类型：  
(1)SequenceFile 文本不可见  
(2)DataStream 设置hdfs.writeFormat=Text，文本可见  
(3)CompressedStream 设置hdfs.codeC=gzip, bzip2, lzo, lzop, snappy，其中一种，后面三个需要编译hadoop时支持才能设置。  
  
默认是SequenceFile，以文本方式写进入的数据，是不可见的，除非改变类型为DataStream ，  
然后设置hdfs.writeFormat=Text即可，这个选项默认是Writable  
\[/size\]

a.sources=exec-source
    a.sinks=hdfs-sink
    a.channels=ch1
    
    #####source conf
    
    a.sources.exec-source.type=exec
    a.sources.exec-source.command=tail -F /ROOT/server/flume/v.log
    
    
    #####sink conf
    a.sinks.hdfs-sink.type=hdfs
    a.sinks.hdfs-sink.hdfs.path=hdfs://h1:9000/flume/events
    a.sinks.hdfs-sink.hdfs.filePrefix=search
    a.sinks.hdfs-sink.hdfs.rollInterval=10
    a.sinks.hdfs-sink.hdfs.rollSize=0
    
    #不设置压缩，指定文本方式加入hdfs
    #a.sinks.hdfs-sink.hdfs.fileType=DataStream
    #a.sinks.hdfs-sink.hdfs.writeFormat=Text
    
    #设置压缩lzo或者snappy
    a.sinks.hdfs-sink.hdfs.fileType=CompressedStream
    #a.sinks.hdfs-sink.hdfs.codeC=snappy
    #a.sinks.hdfs-sink.hdfs.codeC=lzo
    #a.sinks.hdfs-sink.hdfs.codeC=lzop
    #a.sinks.hdfs-sink.hdfs.codeC=gzip
    a.sinks.hdfs-sink.hdfs.codeC=bzip2
    
    
    ####channels conf
    a.channels.ch1.type=memory
    a.channels.ch1.capacity=1000
    
    a.sources.exec-source.channels=ch1
    a.sinks.hdfs-sink.channel=ch1

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启动命令： 最后的a与配置文件里面的agent的name必须一致  
bin/flume-ng agent --conf conf --conf-file conf/to\_hdfs.properties --name a  
  
下面是一个按年月日时分，收集的日志：  
\[/size\]

a.sources=exec-source
    a.sinks=hdfs-sink
    a.channels=ch1
    
    #####source conf
    
    a.sources.exec-source.type=exec
    a.sources.exec-source.command=tail -F /ROOT/server/flume/v.log
    
    
    #####sink conf
    a.sinks.hdfs-sink.type=hdfs
    a.sinks.hdfs-sink.hdfs.path=hdfs://h1:9000/flume/events/%Y/%m/%d/%H/%M
    a.sinks.hdfs-sink.hdfs.filePrefix=search
    a.sinks.hdfs-sink.hdfs.rollInterval=10
    a.sinks.hdfs-sink.hdfs.rollSize=0
    a.sinks.hdfs-sink.hdfs.useLocalTimeStamp=true
    
    #不设置压缩
    #a.sinks.hdfs-sink.hdfs.fileType=DataStream
    #a.sinks.hdfs-sink.hdfs.writeFormat=Text
    
    #设置压缩lzo或者snappy
    a.sinks.hdfs-sink.hdfs.fileType=CompressedStream
    #a.sinks.hdfs-sink.hdfs.codeC=snappy
    #a.sinks.hdfs-sink.hdfs.codeC=lzo
    #a.sinks.hdfs-sink.hdfs.codeC=lzop
    #a.sinks.hdfs-sink.hdfs.codeC=gzip
    a.sinks.hdfs-sink.hdfs.codeC=bzip2
    
    
    ####channels conf
    a.channels.ch1.type=memory
    a.channels.ch1.capacity=1000
    
    a.sources.exec-source.channels=ch1
    a.sinks.hdfs-sink.channel=ch1

\[size=medium\]  
最后看下，配置flume监听linux的rsyslog的日志：  
  
可用nc模拟telent发送数据到5140端口  
echo "<1>hello via syslog" | nc -t localhost 5140  
配置/etc/rsyslog.conf  
在最后一行，加入tcp转发端口：  
\[/size\]

*.* @@localhost:5140

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如果不生效，可考虑：取消注释，使下面的生效：  
\[/size\]

# Provides TCP syslog reception
    #$ModLoad imtcp
    #$InputTCPServerRun 5140

\[size=medium\]  
改完之后，重启rsyslog  
\[/size\]

sudo service rsyslog restart

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然后配置flume  
flume监听rsyslog，或者syslog  
\[/size\]

a.sources=exec-source
    a.sinks=hdfs-sink
    a.channels=ch1
    
    #####source conf rsyslog 
    
    a.sources.exec-source.type=syslogtcp
    a.sources.exec-source.port=5140
    a.sources.exec-source.host=0.0.0.0
    
    
    #####sink conf
    a.sinks.hdfs-sink.type=hdfs
    a.sinks.hdfs-sink.hdfs.path=hdfs://h1:9000/flume/events/%Y/%m/%d/%H/%M
    a.sinks.hdfs-sink.hdfs.filePrefix=search
    a.sinks.hdfs-sink.hdfs.rollInterval=10
    a.sinks.hdfs-sink.hdfs.rollSize=0
    a.sinks.hdfs-sink.hdfs.useLocalTimeStamp=true
    
    #不设置压缩
    #a.sinks.hdfs-sink.hdfs.fileType=DataStream
    #a.sinks.hdfs-sink.hdfs.writeFormat=Text
    
    #设置压缩lzo或者snappy
    a.sinks.hdfs-sink.hdfs.fileType=CompressedStream
    #a.sinks.hdfs-sink.hdfs.codeC=snappy
    #a.sinks.hdfs-sink.hdfs.codeC=lzo
    #a.sinks.hdfs-sink.hdfs.codeC=lzop
    #a.sinks.hdfs-sink.hdfs.codeC=gzip
    a.sinks.hdfs-sink.hdfs.codeC=bzip2
    
    
    ####channels conf
    a.channels.ch1.type=memory
    a.channels.ch1.capacity=1000
    
    a.sources.exec-source.channels=ch1
    a.sinks.hdfs-sink.channel=ch1

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配置完成启动：  
然后看flume的log再次登陆终端，推出终端，sudo命令执行失败，flume都会采集转发到hdfs上存储起来  
\[/size\]  
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总结：  
Flume不愧是大数据平台的一个标准组件，与Hadoop能非常完美的结合，当然，除了与hadoop结合外，还支持Hbase，Hive等， 相比Logstash+ElasticSearch+Kibana的ELK里面的Logstash，flume比较适合结构化的日志收集，存储，而Logstasch则还可以非常方便的解析，清洗数据，虽然flume通过扩展jar也能支持，但logstash使用的是Jruby语法，相比java，则比较简单。这也是ELK都能够快速部署的原因，当然flume也支持向elasticsearch推送索引数据，通过扩展的jar，几乎大部分功能都能轻松实现，所以，没有谁最好用，谁最不好用，只有谁最适合业务，才是最好的！  
  
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\[img\]http://dl2.iteye.com/upload/attachment/0104/9948/3214000f-5633-3c17-a3d7-83ebda9aebff.jpg\[/img\]