Flume采集日志写到Hdfs(数仓项目)

深碍√TFBOYSˉ_ 2022-10-30 05:18 157阅读 0赞

### 目录 ###

*   *  Flume版本选择
     *  项目流程
     *  Flume核心配置
     *  启动flume agent采集数据
     *  思考问题 hdfs路径是否正确
     *  flume自定义拦截器

## Flume版本选择 ##

Flume 1.6

*  无论是Spooling Directory Source和Exec Source均不能满足动态实时收集的需求  
    Flume 1.7+
 *  提供了一个非常好用的TaildirSource
 *  使用这个source，可以监控一个目录，并且使用正则表达式匹配该目录中的文件名进行实时收集

Taildir Source可实时监控一批文件，并记录每个文件最新消费位置，agent进程重启后不会有重复消费的问题。
    使用时建议用1.8.0版本的flume，1.8.0版本中解决了Taildir Source一个可能会丢数据的bug。

## 项目流程 ##

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ2NTQ4ODU1_size_16_color_FFFFFF_t_70]

## Flume核心配置 ##

**tailDirSource配置**

a1.sources = r1
    a1.sources.r1.type = TAILDIR
    a1.sources.r1.channels = c1
    a1.sources.r1.positionFile = /export/servers/flume/taildir_position.json
    a1.sources.r1.filegroups = f1 f2
    a1.sources.r1.filegroups.f1 = /export/data/test1/example.log
    a1.sources.r1.filegroups.f2 = /export/data/test2/.*log.*

**配置说明**

*  **filegroups**
    
     *  指定filegroups，可以有多个，以空格分隔；（TailSource可以同时监控tail多个目录中的文件）
 *  **positionFile**
    
     *  配置检查点文件的路径，检查点文件会以json格式保存已经tail文件的位置，解决了断点不能续传的缺陷。
 *  **filegroups.**
    
     *  配置每个filegroup的文件绝对路径，文件名可以用正则表达式匹配

**sink配置**  
本次将日志采集到HDFS中，需要使用HDFSSink文件。HDFSSink需要配置滚动属性。

*  基于hdfs文件副本数
 *  配置项：hdfs.minBlockReplicas
 *  默认值：和hdfs的副本数一致
 *  说明
 *  hdfs.minBlockReplicas是为了让flume感知不到hdfs的块复制，这样滚动方式配置（比如时间间隔、文件大小、events数量等）才不会受影响  
    **`示例说明：`**  
    假如hdfs的副本为3，配置的滚动时间为10秒，那么在第二秒的时候，flume检测到hdfs在复制块，这时候flume就会滚动，这样导致flume的滚动方式受到影响。所以**通常hdfs.minBlockReplicas配置为1**，就检测不到副本的复制了。但是hdfs的实际副本还是3

**完整版配置文件**

# Name the components on this agent
    a1.sources = r1
    a1.sinks = k1
    a1.channels = c1
    
    a1.sources.r1.type = TAILDIR
    a1.sources.r1.positionFile = /export/servers/flume/taildir_position.json
    a1.sources.r1.filegroups = f1 f2
    a1.sources.r1.filegroups.f1 = /export/data/test1/example.log
    a1.sources.r1.filegroups.f2 = /export/data/test2/.*log.*
    
    # Describe the sink
    #指定hdfs sink
    a1.sinks.k1.type = hdfs
    #hdfs目录，带有时间信息
    a1.sinks.k1.hdfs.path = /flume/tailout/%Y-%m-%d/
    #生成的hdfs文件名的前缀
    a1.sinks.k1.hdfs.filePrefix = events-
    #指定滚动时间，默认是30秒，设置为0表示禁用该策略
    a1.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 0
    #指定滚动大小，设置为0表示禁用该策略
    a1.sinks.k1.hdfs.rollSize = 200000000
    #指定滚动条数
    a1.sinks.k1.hdfs.rollCount = 0
    a1.sinks.k1.hdfs.batchSize = 100
    a1.sinks.k1.hdfs.useLocalTimeStamp = true
    #副本策略
    a1.sinks.k1.hdfs.minBlockReplicas=1
    #生成的文件类型，默认是Sequencefile，可用DataStream，则为普通文本
    a1.sinks.k1.hdfs.fileType = DataStream
    
    # 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

## 启动flume agent采集数据 ##

创建目录

mkdir -p /export/data/test1/
    mkdir -p /export/data/test2/

上传测试数据到上面创建的目录！！

链接：https://pan.baidu.com/s/1jV49R7DLHbXilKj4JcoGLg 
    提取码：pv5l

flume启动命令

bin/flume-ng agent --conf-file conf/log2hdfs.conf -name a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ2NTQ4ODU1_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

## 思考问题 hdfs路径是否正确 ##

**问题**  
按照上面flume agent的配置文件会出现一种情况，数据存放的路径信息不正确，需要按照日志时间存储。  
**日志时间跟系统时间不匹配**  
(如果最后日志时间是23:59:59秒，进入flume，然后到hdfs就到了第二天了)

## flume自定义拦截器 ##

**实现步骤**

1.  创建maven工程
2.  新建class实现flume提供的Interceptor接口
    
     *  实现相关方法  
        interceptor方法  
        定义静态内部类实现Interceptor.Builder接口
3.  打成jar包上传到flume安装目录下lib文件夹中
4.  开发flume agent配置文件引用header中的日期信息  
    具体实现  
    **创建maven java工程，导入jar包**

<dependencies>
            <dependency>
                <groupId>org.apache.flume</groupId>
                <artifactId>flume-ng-core</artifactId>
                <version>1.9.0</version>
                <scope>provided</scope>
            </dependency>
        </dependencies>
    
    
        <build>
            <plugins>
                <plugin>
                    <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
                    <version>2.3.2</version>
                    <configuration>
                        <source>1.8</source>
                        <target>1.8</target>
                    </configuration>
                </plugin>
                <plugin>
                    <artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
                    <configuration>
                        <descriptorRefs>
                            <descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
                        </descriptorRefs>
                    </configuration>
                    <executions>
                        <execution>
                            <id>make-assembly</id>
                            <phase>package</phase>
                            <goals>
                                <goal>single</goal>
                            </goals>
                        </execution>
                    </executions>
                </plugin>
            </plugins>
        </build>
    
    
    </project>

这是两个日志信息  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ2NTQ4ODU1_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ2NTQ4ODU1_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]  
**自定义flume的拦截器**

package com.donglin;
    
    import org.apache.flume.Context;
    import org.apache.flume.Event;
    import org.apache.flume.interceptor.Interceptor;
    
    import java.nio.charset.StandardCharsets;
    import java.util.ArrayList;
    import java.util.List;
    import java.util.Map;
    
    public class CustomTimeInterceptor implements Interceptor { 
    
        //初始化方法
        @Override
        public void initialize() { 
    
        }
    
        //单条拦截器
        /* 1 解析event中的时间 2 把时间转换成年月日信息 存入header */
        @Override
        public Event intercept(Event event) {  //event分为header和body两部分，数据是在body中
            byte[] body = event.getBody();
            String msg = new String(body, StandardCharsets.UTF_8);
    
            //按照空格切分
            String[] arr = msg.split(" ");
            //因为有个文件没有是脏的，所以不能够切分，所以我们需要判断
            String eventTime = "";
            if (arr.length > 11){ 
                eventTime = arr[4];
            }else { 
                eventTime = "unkown";
            }
    
            //获取event中的header，把event存入header
            Map<String, String> headers = event.getHeaders();
            headers.put("event_time",eventTime);
    
            //header存入event中
            event.setHeaders(headers);
            return event;
        }
    
        //批量拦截器
        @Override
        public List<Event> intercept(List<Event> events) { 
    
            //准备list集合接收拦截之后的event
            ArrayList<Event> list = new ArrayList<>();
            //循环遍历接收数据，然后调用单条批量处理逻辑
            for (Event event : events) { 
                Event newEvent = intercept(event);
                list.add(newEvent);
            }
            return list;
        }
    
        //关闭方法
        @Override
        public void close() { 
    
        }
    
        //flume获取到自定拦截器要调用的方法
        public static class Builder implements Interceptor.Builder{ 
    
            //返回一个自定义拦截器对象即可
            @Override
            public Interceptor build() { 
                return new CustomTimeInterceptor();
            }
    
            @Override
            public void configure(Context context) { 
    
            }
    
        }
    
    }

打包  
![在这里插入图片描述][20210217193325365.png]  
**需要先将打好的包放入到/flume/lib文件夹下面**

我们需要将原先的配置文件增加一下内容

#interceptor
     a1.sources.r1.interceptors =i1 
     a1.sources.r1.interceptors.i1.type =com.donglin.CustomTimeInterceptor$Builder

修改

#hdfs目录，带有时间信息
    a1.sinks.k1.hdfs.path = /flume/tailout/%Y-%m-%d/

改成

#hdfs目录，带有时间信息
    a1.sinks.k1.hdfs.path = /flume/tailout/%{ event_time}/

**最终配置文件代码**

# Name the components on this agent
    a1.sources = r1
    a1.sinks = k1
    a1.channels = c1
    
    a1.sources.r1.type = TAILDIR
    a1.sources.r1.positionFile = /export/servers/flume/taildir_position.json
    a1.sources.r1.filegroups = f1 f2
    a1.sources.r1.filegroups.f1 = /export/data/test1/example.log
    a1.sources.r1.filegroups.f2 = /export/data/test2/.*log.*
    
    #interceptor
    a1.sources.r1.interceptors =i1 
    a1.sources.r1.interceptors.i1.type =com.donglin.CustomTimeInterceptor$Builder
    
    # Describe the sink
    #指定hdfs sink
    a1.sinks.k1.type = hdfs
    #hdfs目录，带有时间信息
    a1.sinks.k1.hdfs.path = /flume/tailout/%{ event_time}/
    #生成的hdfs文件名的前缀
    a1.sinks.k1.hdfs.filePrefix = events-
    #指定滚动时间，默认是30秒，设置为0表示禁用该策略
    a1.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 0
    #指定滚动大小，设置为0表示禁用该策略
    a1.sinks.k1.hdfs.rollSize = 200000000
    #指定滚动条数
    a1.sinks.k1.hdfs.rollCount = 0
    a1.sinks.k1.hdfs.batchSize = 100
    a1.sinks.k1.hdfs.useLocalTimeStamp = true
    #副本策略
    a1.sinks.k1.hdfs.minBlockReplicas=1
    #生成的文件类型，默认是Sequencefile，可用DataStream，则为普通文本
    a1.sinks.k1.hdfs.fileType = DataStream
    
    # 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

执行结果  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ2NTQ4ODU1_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ2NTQ4ODU1_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221024/a65d4656b4d94f589418475444bcbafb.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ2NTQ4ODU1_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20221024/d44c70f6ca5345548cf055ec364c6508.png
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[20210217193325365.png]: /images/20221024/40c952808b5b472e95068c0013d0dd7c.png
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