Apache Flume 入门教程

た入场券 2022-04-18 05:39 372阅读 0赞

# 概要 #

Apache Flume 是一个分布式，可靠且可用的系统，用于有效地从许多不同的源收集、聚合和移动大量日志数据到一个集中式的数据存储区。

Flume 的使用不只限于日志数据。因为数据源可以定制，flume 可以被用来传输大量事件数据，这些数据不仅仅包括网络通讯数据、社交媒体产生的数据、电子邮件信息等等。

Apache Flume 是 Apache 基金会的顶级项目，在加入 Apache 之前由 cloudera 公司开发以及维护。  
Apache Flume 目前有两种主版本： 0.9.x 和 1.x。 其中 0.9.x 是历史版本，我们称之为 Flume OG（original generation）。2011 年 10 月 22 号，cloudera 完成了 Flume-728，对 Flume 进行了里程碑式的改动：重构核心组件、核心配置以及代码架构，重构后的版本统称为 Flume NG（next generation），也就是这里说的 1.x 版本。

本文主要对 Flume 的作用以及核心概念进行介绍，通过本文读者可以大致了解 flume 的使用场景、核心组件以及各组件的运行机制。关于如何配置 flume 以适应不同场景，我们会在另一篇文章中详细解读。

## 架构 ##

### 数据流模型 ###

一个 Flume 事件被定义为一个数据流单元。Flume agent 其实是一个 JVM 进程，该进程中包含完成任务所需要的各个组件，其中最核心的三个组件是 Source、Chanel 以及 Slink。  
![UserGuide_image00.png][]

**Source** 消费由外部源（如Web服务器）传递给它的事件。外部源以一定的格式发送数据给 Flume，这个格式的定义由目标 Flume Source 来确定。例如，一个 Avro Flume source 可以从 Avro（Avro是一个基于二进制数据传输的高性能中间件，是 hadoop 的一个子项目） 客户端接收 Avro 事件，也可以从其他 Flume agents （该 Flume agents 有 Avro sink）接收 Avro 事件。 同样，我们可以定义一个 Thrift Flume Source 接收来自 Thrift Sink、Flume Thrift RPC 客户端或者其他任意客户端（该客户端可以使用任何语言编写，只要满足 Flume thrift 协议）的事件。

**channel** 可以理解为缓存区，用来保存从 Source 那拿到的数据，直到 Flume slink 将数据消费。file chanel 是一个例子，它将数据保存在文件系统中（当然你可以将数据放在内存中）。

**slink** 从 channel 消费完数据就会将数据从 channel 中清除，随后将数据放到外部存储系统例如 HDFS （使用 Flume HDFS sink）或发送到其他 Flume agent 的 source 中。不管是 Source 还是 Slink 都是异步发送和消费数据。

### 复杂的流 ###

Flume 允许用户构建一个复杂的数据流，比如数据流经多个 agent 最终落地。It also allows fan-in and fan-out flows, contextual routing and backup routes (fail-over) for failed hops.

### 可靠性 ###

事件被存储在每个 agent 的 channel 中。随后这些事件会发送到流中的下一个 agent 或者设备存储中（例如 HDFS）。只有事件已经被存储在下一个 agent 的 channel 中 或设备存储中时，当前 channel 才会清除该事件。这种机制保证了流在端到端的传输中具有可靠性。

Flume使用事务方法（transactional approach）来保证事件的可靠传输。在 source 和 slink 中，事件的存储以及恢复作为事务进行封装，存放事件到 channel 中以及从 channel 中拉取事件均是事务性的。这保证了流中的事件在节点之间传输是可靠的。

### 可恢复 ###

事件在 channel 中进行，该 channel 负责保障事件从故障中恢复。Flume 支持一个由本地文件系统支持的持久化文件（文件模式：channel.type = “file”） channel。同样也支持内存模式（channel.type = “memmory”）,即将事件保存在内存队列中。显然，内存模式相对与文件模型性能会更好，但是当 agent 进程不幸挂掉时，内存模式下存储在 channel 中的事件将丢失，无法进行恢复。

# 构建 #

## 构建一个 agent ##

Flume agent 的配置保存在一个本地配置文件中。它是一个 text 文本，java 程序可以直接方便地读取其属性。可以在同一配置文件中指定一个或多个 agent 的配置。配置文件指定了 agnet 中每个 source、channel、slink 的属性，以及三者如何组合形成数据流。

### 配置单个组件 ###

流中的每一个组件（source、channel、slink）都有自己的名称、类型以及一系列配置属性。例如，一个 Avro source 需要配置 hostname (或者 IP 地址)以及端口号来接收数据。一个内存模式 channel 可以有最大队列长度的属性（“capacity”: channel 中最大容纳多少事件）。一个 HDFS slink 则需要知道文件系统的 URL（hdfs://\*\*\*\*）、文件落地的路径、文件回滚的评率（“hdfs.rollInterval”: 每隔多少秒将零时文件回滚成最终文件保存到 HDFS 中）。所有这些关于各个组件的属性需要在配置文件中进行指定。

### 将各个部分组合起来 ###

Agent 需要知道加载哪些组件以及如何将这些组件组合起来形成数据流。Flume 指定每个组件的名称（source、channel、slink），同时明确地告诉我们 channel 与 哪些 source 和 slink 连接，这样各个组件就能组合起来。例如，一个叫 “avroWeb” 的 source 通过一个叫 “file-channel” 的channel 将事件传递到 HDFS sink 中。配置文件需包含这些组件的名称以及组合关系。

### 开始一个 agent ###

我们可以通过 Flume bin 目录下的脚本文件（flume-ng）来启动 agent。在命令后面，你需要指定 agent 的名称、配置文件：

$ bin/flume-ng agent -n $agent_name -c conf -f conf/flume-conf.properties.template

运行以上命令，agent 将会按照配置文件里描述的方式来运行组件。

### 一个简单的示例 ###

这里，我们给出一个配置文件的示例，该示例为 flume 单节点部署的配置方式。

# example.conf: A single-node Flume configuration
    
    # 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

看看这个配置文件，我们可以发现这个 agent 的名称是 a1。其中该 agent 的 source 监听 44444 端口。channel 采用内存模式，而 slink 直接输出数据到 控制台上（logger）。配置文件指定了各个组件的名称，并描述了它们的类型以及其他属性。当然，一个配置文件可以配置多个 agent 属性，当希望运行指定 agent 进程时，我们需要在命令行中显示的给出该 agent 的名称：

$ bin/flume-ng agent --conf conf --conf-file example.conf --name a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

注意，在实际部署中，我们通常会包含一个选项： --conf-file = 。 目录将包含一个 shell 脚本 [flume-env.sh][] 以及一个 log4j 属性文件。 在这个例子中，我们传递一个 Java 选项来强制 Flume 将日志输出到控制台。

下面的例子中，我们可以远程 telnet 访问 44444 端口来向 agent 发送数据：

$ telnet localhost 44444
    Trying 127.0.0.1...
    Connected to localhost.localdomain (127.0.0.1).
    Escape character is '^]'.
    Hello world! <ENTER>
    OK

agent 进程的控制台将会打印通过 telnet 发送的数据：

12/06/19 15:32:19 INFO source.NetcatSource: Source starting
    12/06/19 15:32:19 INFO source.NetcatSource: Created serverSocket:sun.nio.ch.ServerSocketChannelImpl[/127.0.0.1:44444]
    12/06/19 15:32:34 INFO sink.LoggerSink: Event: { headers:{} body: 48 65 6C 6C 6F 20 77 6F 72 6C 64 21 0D          Hello world!. }

完成这一步，恭喜你已经成功地配置以及部署一个 flume agent。

## 数据获取（Data ingestion） ##

Flume 支持许多从外部源获取数据的机制。

### RPC ###

一个 Avro client 可以使用 rpc 机制发送指定的文件到 source 中：

$ bin/flume-ng avro-client -H localhost -p 41414 -F /usr/logs/log.10

上面的命令会将 /usr/logs/log.10 发送到监听 41414 端口的 source 上。

### 网络流（Network streams） ###

Flume 支持从一些流行的日志流中读取数据，例如：

*  Avro
 *  Thrift
 *  Syslog
 *  Netcat

## 设置多 agent 流（Setting multi-agent flow） ##

![UserGuide_image03.png][]  
Flume 支持将多个 agent 串联起来，完成这项操作。

## 合并（Consolidation） ##

当需要从众多主机上收集日志信息时，我们可以在每台主机上部署 agent,这些主机的 slink 均连接到最终日志落地主机的 source 上。落地主机将所有数据进行组合，落地到 HDFS 上。  
![UserGuide_image02.png][]

[UserGuide_image00.png]: /images/20220418/759dd1bdf8ed4b4999da14b8867430aa.png
[flume-env.sh]: http://flume-env.sh
[UserGuide_image03.png]: /images/20220418/d102748d5b84485fab56025253df2f36.png
[UserGuide_image02.png]: /images/20220418/9929e1c51fc84c0bad16473d39f34072.png