Hadoop入门进阶课程12--Flume介绍、安装与应用案例

本文版权归作者和博客园共有，欢迎转载，但未经作者同意必须保留此段声明，且在文章页面明显位置给出原文连接，博主为石山园，博客地址为 http://www.cnblogs.com/shishanyuan  。该系列课程是应邀实验楼整理编写的，这里需要赞一下实验楼提供了学习的新方式，可以边看博客边上机实验，课程地址为 https://www.shiyanlou.com/courses/237

【注】该系列所使用到安装包、测试数据和代码均可在百度网盘下载，具体地址为 http://pan.baidu.com/s/10PnDs，下载该PDF文件

1、搭建环境

部署节点操作系统为CentOS，防火墙和SElinux禁用，创建了一个shiyanlou用户并在系统根目录下创建/app目录，用于存放Hadoop等组件运行包。因为该目录用于安装hadoop等组件程序，用户对shiyanlou必须赋予rwx权限（一般做法是root用户在根目录下创建/app目录，并修改该目录拥有者为shiyanlou(chown –R shiyanlou:shiyanlou /app）。

Hadoop搭建环境：

l  虚拟机操作系统： CentOS6.6  64位，单核，1G内存

l  JDK：1.7.0_55 64位

l  Hadoop：1.1.2

2、Flume介绍

Flume是Cloudera提供的日志收集系统，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是一个分布式、可靠和高可用的海量日志采集、聚合和传输的系统。

Flume具有Reliability、Scalability、Manageability和Extensibility特点：

1.Reliability：Flume提供3中数据可靠性选项，包括End-to-end、Store on failure和Best effort。其中End-to-end使用了磁盘日志和接受端Ack的方式，保证Flume接受到的数据会最终到达目的。Store on failure在目的不可用的时候，数据会保持在本地硬盘。和End-to-end不同的是，如果是进程出现问题，Store on failure可能会丢失部分数据。Best effort不做任何QoS保证。

2.Scalability：Flume的3大组件：collector、master和storage tier都是可伸缩的。需要注意的是，Flume中对事件的处理不需要带状态，它的Scalability可以很容易实现。

3.Manageability：Flume利用ZooKeeper和gossip，保证配置数据的一致性、高可用。同时，多Master，保证Master可以管理大量的节点。

4.Extensibility：基于Java，用户可以为Flume添加各种新的功能，如通过继承Source，用户可以实现自己的数据接入方式，实现Sink的子类，用户可以将数据写往特定目标，同时，通过SinkDecorator，用户可以对数据进行一定的预处理。

2.1 Flume架构

 

 

上图的Flume的架构中最重要的抽象是data flow（数据流），data flow描述了数据从产生，传输、处理并最终写入目标的一条路径（在上图中，实线描述了data flow）。 Agent用于采集数据，agent是flume中产生数据流的地方，同时，agent会将产生的数据流传输到collector。对应的，collector用于对数据进行聚合，往往会产生一个更大的流。

Flume提供了从console（控制台）、RPC（Thrift-RPC）、text（文件）、tail（UNIX tail）、syslog（syslog日志系统，支持TCP和UDP等2种模式），exec（命令执行）等数据源上收集数据的能力。同时，Flume的数据接受方，可以是console（控制台）、text（文件）、dfs（HDFS文件）、RPC（Thrift-RPC）和syslogTCP（TCP syslog日志系统）等。

其中，收集数据有2种主要工作模式，如下：

1. Push Sources：外部系统会主动地将数据推送到Flume中，如RPC、syslog。

2. Polling Sources：Flume到外部系统中获取数据，一般使用轮询的方式，如text和exec。

注意，在Flume中，agent和collector对应，而source和sink对应。Source和sink强调发送、接受方的特性（如数据格式、编码等），而agent和collector关注功能。

2.2 Flume管理方式

Flume Master用于管理数据流的配置，如下图。

 

为了保证可扩展性，Flume采用了多Master的方式。为了保证配置数据的一致性，Flume引入了ZooKeeper，用于保存配置数据，ZooKeeper本身可保证配置数据的一致性和高可用，另外，在配置数据发生变化时，ZooKeeper可以通知Flume Master节点。

Flume Master间使用gossip协议同步数据。

3、安装部署Flume

3.1  Flume部署过程

3.1.1 下载Flume

可以到apache基金flume官网http://flume.apache.org/download.html，选择镜像下载地址http://mirrors.hust.edu.cn/apache/flume/下载一个稳定版本，如下图所示下载flume-1.5.2-bin.tar.gz：

也可以在/home/shiyanlou/install-pack目录中找到该安装包，解压该安装包并把该安装包复制到/app目录中

cd /home/shiyanlou/install-pack

tar -xzf flume-1.5.2-bin.tar.gz

mv apache-flume-1.5.2-bin /app/flume-1.5.2

3.1.2 设置/etc/profile参数

编辑/etc/profile文件，声明flume的home路径和在path加入bin的路径：

export FLUME_HOME=/app/flume-1.5.2

export FLUME_CONF_DIR=$FLUME_HOME/conf

export PATH=$PATH:$FLUME_HOME/bin

编译配置文件/etc/profile，并确认生效

source /etc/profile

echo $PATH

3.1.3 设置flume-env.sh配置文件

在$FLUME_HOME/conf 下复制改名flume-env.sh.template为flume-env.sh，修改conf/flume-env.sh配置文件

cd /app/flume-1.5.2/conf

cp flume-env.sh.template flume-env.sh

sudo vi flume-env.sh

修改配置文件内容 ：

JAVA_HOME=/app/lib/jdk1.7.0_55

JAVA_OPTS="-Xms100m -Xmx200m -Dcom.sun.management.jmxremote"

3.2 部署验证

3.2.1 验证安装

1. 修改flume-conf配置文件

在$FLUME_HOME/conf目录下修改flume-conf.properties.template文件，复制并改名为flume-conf，

cd /app/flume-1.5.2/conf

cp flume-conf.properties.template flume-conf.properties

sudo vi flume-conf.properties

修改flume-conf配置文件内容

# The configuration file needs to define the sources, the channels and the sinks.

# Sources, channels and sinks are defined per agent, in this case called 'a1'

a1.sources = r1

a1.sinks = k1

a1.channels = c1

 

# For each one of the sources, the type is defined

a1.sources.r1.type = netcat

a1.sources.r1.bind = localhost

a1.sources.r1.port = 44444

 

#The channel can be defined as follows.

a1.sources.r1.channels = c1

# Each sink's type must be defined

a1.sinks.k1.type = logger

 

#Specify the channel the sink should use

a1.sinks.k1.channel = c1

 

# Each channel's type is defined.

a1.channels.c1.type = memory

# Other config values specific to each type of channel(sink or source)

# can be defined as well

# In this case, it specifies the capacity of the memory channel

a1.channels.c1.capacity = 1000

a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

2. 在flume的安装目录/flume-1.5.2下运行

cd /app/flume-1.5.2

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

3. 再打开一个终端，输入如下命令：

telnet localhost 44444

hello world

注：在CentOS6.5运行telnet提示"command not found"，使用sudo yum install telnet进行安装

4. 在原来的终端上查看，可以收到来自于telnet发出的消息

3.2.2 测试收集日志到HDFS

1. 在$FLUME_HOME/conf目录下修改flume-conf.properties.template文件，复制并改名为flume-conf2.properties

cd /app/flume-1.5.2/conf

cp flume-conf.properties.template flume-conf2.properties

sudo vi flume-conf2.properties

a1.sources = r1

a1.sinks = k1

a1.channels = c1

a1.sources.r1.type = exec

a1.sources.r1.channels = c1

a1.sources.r1.command = tail -F /app/hadoop-1.1.2/logs/hadoop-shiyanlou-namenode-b393a04554e1.log

a1.sinks.k1.type = hdfs

a1.sinks.k1.channel = c1

a1.sinks.k1.hdfs.path = hdfs://hadoop:9000/class12/out_flume

a1.sinks.k1.hdfs.filePrefix = events-

a1.sinks.k1.hdfs.round = true

a1.sinks.k1.hdfs.roundValue = 10

a1.sinks.k1.hdfs.roundUnit = minute

a1.sinks.k1.hdfs.rollSize = 4000000

a1.sinks.k1.hdfs.rollCount = 0

a1.sinks.k1.hdfs.writeFormat = Text

a1.sinks.k1.hdfs.fileType = DataStream

a1.sinks.k1.hdfs.batchSize = 10

a1.channels.c1.type = memory

a1.channels.c1.capacity = 1000

a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

2.  在flume的安装目录/flume-1.5.2下运行

cd /app/flume-1.5.2

./bin/flume-ng agent --conf ./conf/ --conf-file ./conf/flume-conf2.properties --name a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

3. 不断收集hadoop-hadoop-namenode-hadoop1.log的数据写入HDFS中

4. 查看hdfs中/class12/out_flume中的文件

hadoop fs -ls /class12/out_flume

hadoop fs -cat /class12/out_flume/events-.1433921305493

来源：https://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4648284.html