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Flume笔记整理

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Flume简介

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。
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(比如文本、HDFS、Hbase等)的能力。
名词介绍：
Flume OG：Flume original generation,即Flume0.9x版本
Flume NG：Flume next generation，即Flume1.x版本
官网：http://flume.apache.org

Flume体系结构

Flume笔记整理

1、Flume有一个简单、灵活的基于流的数据流结构
2、Flume具有故障转移机制和负载均衡机制
3、Flume使用一个简单可扩展的数据模型(source、channel、sink)
目前，flume-ng处理数据有两种方式：avro-client、agent
avro-client：一次性将数据传输到指定的avro服务的客户端
agent：一个持续传输数据的服务
Agent主要的组件包括：Source、Channel、Sink
Source：完成对日志数据的手机，分成transtion和event打入到channel之中。
Channel：主要提供一个队列的功能，对source提供的数据进行简单的缓存。
Sink：取出Channel中的数据，进行相应的存储文件系统，数据库或是提交到远程服务器。
数据在组件传输的单位是Event。

Flume基本组件

Source

   source意为来源、源头。
主要作用：从外界采集各种类型的数据，将数据传递给Channel。
   比如:监控某个文件只要增加数据就立即采集新增的数据、监控某个目录一旦有新文件产生就采集新文件的内容、监控某个端口等等。
常见采集的数据类型：
   Exec Source、Avro Source、NetCat Source、Spooling Directory Source等
详细查看：
  http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html#flume-sources
  或者自带的文档查看。

Source具体作用：
AvroSource：监听一个avro服务端口，采集Avro数据序列化后的数据；
Thrift Source：监听一个Thrift 服务端口，采集Thrift数据序列化后的数据；
Exec Source：基于Unix的command在标准输出上采集数据；
tail -F 和tail -f 区别。基于log4j切割文件时的能否读取问题。
JMS Source：Java消息服务数据源，Java消息服务是一个与具体平台无关的API，这是支持jms规范的数据源采集；
Spooling Directory Source：通过文件夹里的新增的文件作为数据源的采集；
Kafka Source：从kafka服务中采集数据。
NetCat Source： 绑定的端口（tcp、udp），将流经端口的每一个文本行数据作为Event输入
HTTP Source：监听HTTP POST和 GET产生的数据的采集

Channel

Channel
    一个数据的存储池，中间通道。
主要作用
    接受source传出的数据，向sink指定的目的地传输。Channel中的数据直到进入到下一个channel中或者进入终端才会被删除。当sink写入失败后，可以自动重写，不会造成数据丢失，因此很可靠。
channel的类型很多比如:内存中、jdbc数据源中、文件形式存储等。
常见采集的数据类型：
    Memory Channel
    File Channel
    Spillable Memory Channel等
详细查看：
    http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html#flume-channels

Channel具体作用：
Memory Channel：使用内存作为数据的存储。速度快
File Channel：使用文件来作为数据的存储。安全可靠
Spillable Memory Channel：使用内存和文件作为数据的存储，即：先存在内存中，如果内存中数据达到阀值则flush到文件中。
JDBC Channel：使用jdbc数据源来作为数据的存储。
Kafka Channel：使用kafka服务来作为数据的存储。

Sink

Sink：数据的最终的目的地。
主要作用：接受channel写入的数据以指定的形式表现出来（或存储或展示）。
sink的表现形式很多比如:打印到控制台、hdfs上、avro服务中、文件中等。
常见采集的数据类型：
      HDFS Sink
      Hive Sink
      Logger Sink
      Avro Sink
      Thrift Sink
      File Roll Sink
      HBaseSink
      Kafka Sink等
详细查看：
      http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html#flume-sinks
HDFSSink需要有hdfs的配置文件和类库。一般采取多个sink汇聚到一台采集机器负责推送到hdfs。

Sink具体作用：
Logger Sink：将数据作为日志处理（根据flume中的设置的日志的级别显示）。
HDFS Sink：将数据传输到hdfs集群中。
Avro Sink：数据被转换成Avro Event，然后发送到指定的服务端口上。
Thrift Sink：数据被转换成Thrift Event，然后发送到指定的的服务端口上。
File Roll Sink：数据传输到本地文件中。
Hive Sink：将数据传输到hive的表中。
IRC Sink：数据向指定的IRC服务和端口中发送。
Null Sink：取消数据的传输，即不发送到任何目的地。
HBaseSink：将数据发往hbase数据库中。
MorphlineSolrSink：数据发送到Solr搜索服务器（集群）。
ElasticSearchSink：数据发送到Elastic Search搜索服务器（集群）。
Kafka Sink：将数据发送到kafka服务中。（注意依赖类库）

Event

event是Flume NG传输的数据的基本单位，也是事务的基本单位。
在文本文件，通常是一行记录就是一个event。
网络消息传输系统中，一条消息就是一个event。
event里有header、body
Event里面的header类型：Map
我们可以在source中自定义header的key：value，在某些channel和sink中使用header。

练习1：
   一个需求：怎么实时监听一个文件的数据增加呢？打印到控制台上。
如果这个文件增加的量特别大呢？

Avro client

avro客户端：
往指定接收方相应的主机名:端口 发送本机要监听发送的源文件或者文件夹。
bin/flume-ng avro-client --conf conf/ -H master -p 41414 -F /opt/logs/access.log
需要提供 avro-source
注意：--headerFile选项：追加header信息，文件以空格隔开。
bin/flume-ng avro-client  --conf conf/ --host slave01 --port 41414  --filename /opt/logs/access.log --headerFile /opt/logs/kv.log 
如果指定了--dirname。则传输后此文件夹里的文件会加上fileSuffix后缀。
练习02：
    监控文件的新增内容向另一台机器的source发送数据。怎么处理？

Flume安装

系统要求：
    1、JRE：JDK1.6+(推荐使用1.7)
    2、内存：没有上限和下限，能够配置满足source、channel以及sink即可
    3、磁盘空间：同2
    4、目录权限：一般的agent操作的目录必须要有读写权限
    这里采用的Flume版本为1.8.0，也是目前最新的版本，下载地址为：
    http://archive.apache.org/dist/flume/1.8.0/apache-flume-1.8.0-bin.tar.gz

安装步骤：
    解压缩：[uplooking@uplooking01 ~]$ tar -zxvf soft/apache-flume-1.8.0-bin.tar.gz -C app/
    重命名：[uplooking@uplooking01 ~]$ mv app/apache-flume-1.8.0-bin/ app/flume
    添加到环境变量中
        vim ~/.bash_profile
        export FLUME_HOME=/home/uplooking/app/flume
        export PATH=$PATH:$FLUME_HOME/bin
    修改配置文件
        conf]# cp flume-env.sh.template flume-env.sh
    添加JAVA_HOME
        export JAVA_HOME=/opt/jdk

Flume Agent案例

侦听网络端口数据

定义flume agent配置文件：

#####################################################################
## this's flume log purpose is listenning a socket port which product
## data of stream
## this agent is consists of source which is r1 , sinks which is k1,
## channel which is c1
## 
## 这里面的a1 是flume一个实例agent的名字
#####################################################################
#定义了当前agent的名字叫做a1
a1.sources = r1     ##定了该agent中的sources组件叫做r1
a1.sinks = k1       ##定了该agent中的sinks组件叫做k1
a1.channels = c1    ##定了该agent中的channels组件叫做c1

# 监听数据源的方式，这里采用监听网络端口
a1.sources.r1.type = netcat         #source的类型为网络字节流
a1.sources.r1.bind = uplooking01    #source监听的网络的hostname
a1.sources.r1.port = 52019          #source监听的网络的port

# 采集的数据的下沉(落地)方式 通过日志
a1.sinks.k1.type = logger   #sink的类型为logger日志方式，log4j的级别有INFO、Console、file。。。

# 描述channel的部分，使用内存做数据的临时存储
a1.channels.c1.type = memory                #channel的类型使用内存进行数据缓存，这是最常见的一种channel
a1.channels.c1.capacity = 1000              #定义了channel对的容量
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100    #定义channel的最大的事务容量

# 使用channel将source和sink连接起来
# 需要将source和sink使用channel连接起来，组成一个类似流水管道
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

启动flume agent：

flume-ng agent -c conf -n a1 -f conf/flume-nc.conf -Dflume.root.logger=INFO,console

-c conf：使用配置文件的方式
-n a1：指定agent的名称为a1
-f：指定配置文件

因为数据落地是通过日志，所以后面需要指定日志的相关配置选项。

通过telnet或者nc向端口发送数据

安装telnet或nc：

yum isntall -y telent
yum install -y nc

向端口发送数据：

# 使用telnet
[uplooking@uplooking01 ~]$ telnet uplooking01 52019
Trying 192.168.43.101...
Connected to uplooking01.
Escape character is '^]'.
wo ai ni
OK
sai bei de xue
OK

# 使用nc
[uplooking@uplooking01 ~]$ nc uplooking01 52019
heihei
OK
xpleaf
OK

此时可以查看flume agent启动终端的输出：

2018-03-24 20:09:34,390 (lifecycleSupervisor-1-0) [INFO - org.apache.flume.source.NetcatSource.start(NetcatSource.java:166)] Created serverSocket:sun.nio.ch.ServerSocketChannelImpl[/192.168.43.101:52019]
2018-03-24 20:10:13,022 (SinkRunner-PollingRunner-DefaultSinkProcessor) [INFO - org.apache.flume.sink.LoggerSink.process(LoggerSink.java:95)] Event: { headers:{} body: 77 6F 20 61 69 20 6E 69 0D                      wo ai ni. }
2018-03-24 20:10:24,139 (SinkRunner-PollingRunner-DefaultSinkProcessor) [INFO - org.apache.flume.sink.LoggerSink.process(LoggerSink.java:95)] Event: { headers:{} body: 73 61 69 20 62 65 69 20 64 65 20 78 75 65 0D    sai bei de xue. }
2018-03-24 20:13:26,190 (SinkRunner-PollingRunner-DefaultSinkProcessor) [INFO - org.apache.flume.sink.LoggerSink.process(LoggerSink.java:95)] Event: { headers:{} body: 68 65 69 68 65 69                               heihei }
2018-03-24 20:13:26,463 (SinkRunner-PollingRunner-DefaultSinkProcessor) [INFO - org.apache.flume.sink.LoggerSink.process(LoggerSink.java:95)] Event: { headers:{} body: 78 70 6C 65 61 66                               xpleaf }
2018-03-24 20:17:01,694 (SinkRunner-PollingRunner-DefaultSinkProcessor) [INFO - org.apache.flume.sink.LoggerSink.process(LoggerSink.java:95)] Event: { headers:{} body: 68 65 6C 6C 6F                                  hello }

侦听目录中的新增文件

配置文件如下：

#####################################################################
## 监听目录中的新增文件
## this agent is consists of source which is r1 , sinks which is k1,
## channel which is c1
## 
## 这里面的a1 是flume一个实例agent的名字
#####################################################################
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1

# 监听数据源的方式，这里采用监听目录中的新增文件
a1.sources.r1.type = spooldir
a1.sources.r1.spoolDir = /home/uplooking/data/flume
a1.sources.r1.fileSuffix = .ok
# a1.sources.r1.deletePolicy = immediate
a1.sources.r1.deletePolicy = never
a1.sources.r1.fileHeader = true

# 采集的数据的下沉(落地)方式 通过日志
a1.sinks.k1.type = logger

# 描述channel的部分，使用内存做数据的临时存储
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

# 使用channel将source和sink连接起来
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

启动flume agent：

flume-ng agent -c conf -n a1 -f conf/flume-dir.conf -Dflume.root.logger=INFO,console

在监听目录下新增文件，内容如下：

hello you
hello he
hello me

可以看到flume agent终端输出：

2018-03-24 21:23:59,182 (SinkRunner-PollingRunner-DefaultSinkProcessor) [INFO - org.apache.flume.sink.LoggerSink.process(LoggerSink.java:95)] Event: { headers:{file=/home/uplooking/data/flume/hello.txt} body: 68 65 6C 6C 6F 20 79 6F 75                      hello you }
2018-03-24 21:23:59,182 (SinkRunner-PollingRunner-DefaultSinkProcessor) [INFO - org.apache.flume.sink.LoggerSink.process(LoggerSink.java:95)] Event: { headers:{file=/home/uplooking/data/flume/hello.txt} body: 68 65 6C 6C 6F 20 68 65                         hello he }
2018-03-24 21:23:59,182 (SinkRunner-PollingRunner-DefaultSinkProcessor) [INFO - org.apache.flume.sink.LoggerSink.process(LoggerSink.java:95)] Event: { headers:{file=/home/uplooking/data/flume/hello.txt} body: 68 65 6C 6C 6F 20 6D 65                         hello me }
2018-03-24 21:23:59,184 (pool-3-thread-1) [INFO - org.apache.flume.client.avro.ReliableSpoolingFileEventReader.readEvents(ReliableSpoolingFileEventReader.java:324)] Last read took us just up to a file boundary. Rolling to the next file, if there is one.
2018-03-24 21:23:59,184 (pool-3-thread-1) [INFO - org.apache.flume.client.avro.ReliableSpoolingFileEventReader.rollCurrentFile(ReliableSpoolingFileEventReader.java:433)] Preparing to move file /home/uplooking/data/flume/hello.txt to /home/uplooking/data/flume/hello.txt.ok

可以看到提示说，原来的文本文件已经被重命名为.ok，查看数据目录中的文件：

[uplooking@uplooking01 flume]$ ls
hello.txt.ok

监听文件中的新增数据

tail -f与tail -F的说明：

在生产环境中，为了防止日志文件过大，通常会每天生成一个新的日志文件，
这是通过重命名原来的日志文件，然后touch一个原来的日志文件的方式来实现的。
    http-xxx.log
    http-xxx.log.2017-03-15
    http-xxx.log.2017-03-16
    -f不会监听分割之后的文件，而-F则会继续监听。

配置文件：

#####################################################################
## 监听文件中的新增数据
## 
## this agent is consists of source which is r1 , sinks which is k1,
## channel which is c1
## 
## 这里面的a1 是flume一个实例agent的名字
#####################################################################
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1

# 监听数据源的方式，这里监听文件中的新增数据
a1.sources.r1.type = exec
a1.sources.r1.command = tail -F /home/uplooking/data/flume/http-flume.log

# 采集的数据的下沉(落地)方式 通过日志
a1.sinks.k1.type = logger

# 描述channel的部分，使用内存做数据的临时存储
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 10000000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 1000000

# 使用channel将source和sink连接起来
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

启动flume agent：

flume-ng agent -c conf -n a1 -f conf/flume-data.conf -Dflume.root.logger=INFO,console

向监听文件中添加数据：

cat hello.txt.ok > http-flume.log

查看flume agent终端的输出：

2018-03-25 01:28:39,359 (SinkRunner-PollingRunner-DefaultSinkProcessor) [INFO - org.apache.flume.sink.LoggerSink.process(LoggerSink.java:95)] Event: { headers:{} body: 68 65 6C 6C 6F 20 79 6F 75                      hello you }
2018-03-25 01:28:40,465 (SinkRunner-PollingRunner-DefaultSinkProcessor) [INFO - org.apache.flume.sink.LoggerSink.process(LoggerSink.java:95)] Event: { headers:{} body: 68 65 6C 6C 6F 20 68 65                         hello he }
2018-03-25 01:28:40,465 (SinkRunner-PollingRunner-DefaultSinkProcessor) [INFO - org.apache.flume.sink.LoggerSink.process(LoggerSink.java:95)] Event: { headers:{} body: 68 65 6C 6C 6F 20 6D 65                         hello me }
数据过大导致的内存溢出问题与解决方案

使用jps -v命令可以查看启动flume时，分配的内存大小：

20837 Application -Xmx20m -Dflume.root.logger=INFO,console -Djava.library.path=:/home/uplooking/app/hadoop/lib/native:/home/uplooking/app/hadoop/lib/native

可以看到分配的最大内存为20M，因为我们使用的是将channel中的数据保存到内存中，所以一旦监听的文本数据过大，就会造成内存溢出，先使用下面的脚本生成一个比较大的文本数据：

for i in `seq 1 10000000`
do
  echo "${i}.I like bigdata, I would like to do something with bigdata." >> /home/uplooking/data/mr/bigData.log
done

然后向监听的日志中打数据：

cat bigData.log > ../flume/http-flume.log

这时可以在flume agent终端中看到异常：

Exception in thread "SinkRunner-PollingRunner-DefaultSinkProcessor" java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded
        at java.util.Arrays.copyOfRange(Arrays.java:3664)
        at java.lang.String.(String.java:207)
        at java.lang.StringBuilder.toString(StringBuilder.java:407)
        at sun.net.www.protocol.jar.Handler.parseContextSpec(Handler.java:207)
        at sun.net.www.protocol.jar.Handler.parseURL(Handler.java:153)
        at java.net.URL.(URL.java:622)
        at java.net.URL.(URL.java:490)
Exception: java.lang.OutOfMemoryError thrown from the UncaughtExceptionHandler in thread "SinkRunner-PollingRunner-DefaultSinkProcessor"

解决方案：

通过调整
# 描述channel的部分，使用内存做数据的临时存储
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 10000000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 1000000
执行案例监听日志文件中的新增记录，操作一下异常
java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded，简称OOM/OOME
两种方案解决：
    第一种方案：给该flume程序加大内存存储容量
        默认值为-Xmx20m(最大堆内存大小)，--->-Xmx 2000m
        -Xms10m(初始堆内存大小)
        flume-ng agent -Xms1000m -Xmx1000m -c conf -n a1 -f conf/flume-data.conf -Dflume.root.logger=INFO,console
    第二种方案：第一种搞不定的时候，比如机器可用内存不够的话的，使用其它channel解决
        比如磁盘文件，比如jdbc

如果文本数据不是特别大，那么用第一种方案也是可以解决的，但是一旦文本数据过大，第一种方案需要分配很大的内存空间，所以下面演示使用第二种方案。

配置文件如下：

#####################################################################
## 监听文件中的新增数据
## 使用文件做为channel
## 
## this agent is consists of source which is r1 , sinks which is k1,
## channel which is c1
## 
## 这里面的a1 是flume一个实例agent的名字
#####################################################################
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1

# 监听数据源的方式，这里监听文件中的新增数据
a1.sources.r1.type = exec
a1.sources.r1.command = tail -F /home/uplooking/data/flume/http-flume.log

# 采集的数据的下沉(落地)方式 通过日志
a1.sinks.k1.type = logger

# 描述channel的部分，使用内存做数据的临时存储
a1.channels.c1.type = file
a1.channels.c1.checkpointDir = /home/uplooking/data/flume/checkpoint
a1.channels.c1.transactionCapacity = 1000000
a1.channels.c1.dataDirs = /home/uplooking/data/flume/data

# 使用channel将source和sink连接起来
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

注意需要创建下面两个目录：

/home/uplooking/data/flume/checkpoint # 存放检查点数据
/home/uplooking/data/flume/data       # 存放channel的数据

这样再向监听文件中打数据，会在终端中看到不停地刷数据。

flume数据下沉之hdfs目录

可以将channel中的数据最终保存到hdfs中，配置文件如下：

#####################################################################
## 监听文件中的新增数据
## 使用文件做为channel
## this agent is consists of source which is r1 , sinks which is k1,
## channel which is c1
## 
## 这里面的a1 是flume一个实例agent的名字
#####################################################################
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1

# 监听数据源的方式，这里采用监听网络端口
a1.sources.r1.type = netcat
a1.sources.r1.bind = uplooking01
a1.sources.r1.port = 52019

# 采集的数据的下沉(落地)方式 存储到hdfs的某一路径
a1.sinks.k1.type = hdfs
a1.sinks.k1.hdfs.path = hdfs://ns1/input/flume/%Y/%m/%d
# 文件生成后的前缀
a1.sinks.k1.hdfs.filePrefix = http
# 文件生成后的后缀，如http.1521927418991.log
a1.sinks.k1.hdfs.fileSuffix = .log
# 文件使用时的前缀
a1.sinks.k1.hdfs.inUsePrefix = xttzm.
# 文件使用时的后缀，如xttzm.http.1521927418992.log.zdhm
a1.sinks.k1.hdfs.inUseSuffix = .zdhm
a1.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 0
a1.sinks.k1.hdfs.rollSize = 0
a1.sinks.k1.hdfs.rollCount = 5
a1.sinks.k1.hdfs.useLocalTimeStamp = true
# 默认为SequenceFile，查看hdfs上的文件时为序列化的
a1.sinks.k1.hdfs.fileType = DataStream
# 上面的要配置，这个也要配置，写入的数据格式为文本内容
a1.sinks.k1.hdfs.writeFormat = Text
# 下面这个配置选项不加，那么rollInterval rollSize rollCount是不会生效的
a1.sinks.k1.hdfs.minBlockReplicas = 1

# 描述channel的部分，使用文件做数据的临时存储
a1.channels.c1.type = file
a1.channels.c1.checkpointDir = /home/uplooking/data/flume/checkpoint
a1.channels.c1.transactionCapacity = 1000000
a1.channels.c1.dataDirs = /home/uplooking/data/flume/data

# 使用channel将source和sink连接起来
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

启动flume agent：

flume-ng agent -c conf -n a1 -f conf/flume-hdfs-sink.conf -Dflume.root.logger=INFO,console

通过nc发送数据：

$ nc uplooking01 52019
1
OK
2
OK
3
OK
......
12
OK
13
OK
14
OK
15
OK
16
OK

这样，在hdfs目录下会生成三个正式文件，同时还应该有一个临时文件：

$ hdfs dfs -ls /input/flume/2018/03/25/ 
Found 4 items
-rw-r--r--   3 uplooking supergroup         10 2018-03-25 06:00 /input/flume/2018/03/25/http.1521928799720.log
-rw-r--r--   3 uplooking supergroup         11 2018-03-25 06:00 /input/flume/2018/03/25/http.1521928799721.log
-rw-r--r--   3 uplooking supergroup         15 2018-03-25 06:00 /input/flume/2018/03/25/http.1521928799722.log
-rw-r--r--   3 uplooking supergroup          3 2018-03-25 06:00 /input/flume/2018/03/25/xttzm.http.1521928799723.log.zdhm

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