摘要:對于一般的采集需求,通過對的簡單配置即可實現。針對特殊場景也具備良好的自定義擴展能力,因此,可以適用于大部分的日常數據采集場景。
文章作者:foochane?
原文鏈接:https://foochane.cn/article/2019062701.html
Flume日志采集框架 安裝和部署 Flume運行機制 采集靜態文件到hdfs 采集動態日志文件到hdfs 兩個agent級聯Flume日志采集框架
在一個完整的離線大數據處理系統中,除了hdfs+mapreduce+hive組成分析系統的核心之外,還需要數據采集、結果數據導出、任務調度等不可或缺的輔助系統,而這些輔助工具在hadoop生態體系中都有便捷的開源框架,如圖所示:
1 Flume介紹Flume是一個分布式、可靠、和高可用的海量日志采集、聚合和傳輸的系統。Flume可以采集文件,socket數據包、文件、文件夾、kafka等各種形式源數據,又可以將采集到的數據(下沉sink)輸出到HDFS、hbase、hive、kafka等眾多外部存儲系統中。
對于一般的采集需求,通過對flume的簡單配置即可實現。
Flume針對特殊場景也具備良好的自定義擴展能力,因此,flume可以適用于大部分的日常數據采集場景。
2 Flume運行機制Flume分布式系統中最核心的角色是agent,flume采集系統就是由一個個agent所連接起來形成,每一個agent相當于一個數據傳遞員,內部有三個組件:
Source:采集組件,用于跟數據源對接,以獲取數據
Sink:下沉組件,用于往下一級agent傳遞數據或者往最終存儲系統傳遞數據
Channel:傳輸通道組件,用于從source將數據傳遞到sink
單個agent采集數據:
多級agent之間串聯:
3 Flume的安裝部署1 下載安裝包apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz解壓
2 在conf文件夾下的flume-env.sh添加JAVA_HOME
export JAVA_HOME=/usr/local/bigdata/java/jdk1.8.0_211
3 根據采集的需求,添加采集方案配置文件,文件名可以任意取
具體可以看后面的示例
4 啟動flume
測試環境下:
$ bin/flume/-ng agent -c conf/ -f ./dir-hdfs.conf -n agent1 -Dflume.root.logger=INFO,console
命令說明:
-c:指定flume自帶的配置文件目錄,不用自己修改
-f:指定自己的配置文件,這里問當前文件夾下的dir-hdfs.conf
-n:指定自己配置文件中使用那個agent,對應的配置文件中定義的名字。
-Dflume.root.logger:把日志打印在控制臺,類型為INFO,這個只用于測試,后面將打印到日志文件中
生產中,啟動flume,應該把flume啟動在后臺:
nohup bin/flume-ng agent -c ./conf -f ./dir-hdfs.conf -n agent1 1>/dev/null 2>&1 &4 采集靜態文件到hdfs 4.1 采集需求
某服務器的某特定目錄下,會不斷產生新的文件,每當有新文件出現,就需要把文件采集到HDFS中去
4.2 添加配置文件在安裝目錄下添加文件dir-hdfs.conf,然后添加配置信息。
先獲取agent,命名為agent1,后面的配置都跟在agent1后面,也可以改為其他值,如agt1,同一個配置文件中可以有多個配置配置方案,啟動agent的時候獲取對應的名字就可以。
根據需求,首先定義以下3大要素
即source ——監控文件目錄 : spooldir
spooldir有如下特性:
監視一個目錄,只要目錄中出現新文件,就會采集文件中的內容
采集完成的文件,會被agent自動添加一個后綴:COMPLETED(可修改)
所監視的目錄中不允許重復出現相同文件名的文件
即sink——HDFS文件系統 : hdfs sink
即channel——可用file channel 也可以用內存channel
#定義三大組件的名稱 agent1.sources = source1 agent1.sinks = sink1 agent1.channels = channel1 # 配置source組件 agent1.sources.source1.type = spooldir agent1.sources.source1.spoolDir = /root/log/ agent1.sources.source1.fileSuffix=.FINISHED #文件每行的長度,注意這里如果事情文件每行超過這個長度會自動切斷,會導致數據丟失 agent1.sources.source1.deserializer.maxLineLength=5120 # 配置sink組件 agent1.sinks.sink1.type = hdfs agent1.sinks.sink1.hdfs.path =hdfs://Master:9000/access_log/%y-%m-%d/%H-%M agent1.sinks.sink1.hdfs.filePrefix = app_log agent1.sinks.sink1.hdfs.fileSuffix = .log agent1.sinks.sink1.hdfs.batchSize= 100 agent1.sinks.sink1.hdfs.fileType = DataStream agent1.sinks.sink1.hdfs.writeFormat =Text # roll:滾動切換:控制寫文件的切換規則 ## 按文件體積(字節)來切 agent1.sinks.sink1.hdfs.rollSize = 512000 ## 按event條數切 agent1.sinks.sink1.hdfs.rollCount = 1000000 ## 按時間間隔切換文件 agent1.sinks.sink1.hdfs.rollInterval = 60 ## 控制生成目錄的規則 agent1.sinks.sink1.hdfs.round = true agent1.sinks.sink1.hdfs.roundValue = 10 agent1.sinks.sink1.hdfs.roundUnit = minute agent1.sinks.sink1.hdfs.useLocalTimeStamp = true # channel組件配置 agent1.channels.channel1.type = memory ## event條數 agent1.channels.channel1.capacity = 500000 ##flume事務控制所需要的緩存容量600條event agent1.channels.channel1.transactionCapacity = 600 # 綁定source、channel和sink之間的連接 agent1.sources.source1.channels = channel1 agent1.sinks.sink1.channel = channel1
Channel參數解釋:
capacity:默認該通道中最大的可以存儲的event數量
trasactionCapacity:每次最大可以從source中拿到或者送到sink中的event數量
keep-alive:event添加到通道中或者移出的允許時間
4.3啟動flume$ bin/flume/-ng agent -c conf/ -f dir-hdfs.conf -n agent1 -Dflume.root.logger=INFO,console5 采集動態日志文件到hdfs 5.1 采集需求
比如業務系統使用log4j生成的日志,日志內容不斷增加,需要把追加到日志文件中的數據實時采集到hdfs
5.2 配置文件配置文件名稱:tail-hdfs.conf
根據需求,首先定義以下3大要素:
采集源,即source——監控文件內容更新 : exec tail -F file
下沉目標,即sink——HDFS文件系統 : hdfs sink
Source和sink之間的傳遞通道——channel,可用file channel 也可以用 內存channel
配置文件內容:
# Name the components on this agent a1.sources = r1 a1.sinks = k1 a1.channels = c1 # Describe/configure the source a1.sources.r1.type = exec a1.sources.r1.command = tail -F /root/app_weichat_login.log # Describe the sink agent1.sinks.sink1.type = hdfs agent1.sinks.sink1.hdfs.path =hdfs://Master:9000/app_weichat_login_log/%y-%m-%d/%H-%M agent1.sinks.sink1.hdfs.filePrefix = weichat_log agent1.sinks.sink1.hdfs.fileSuffix = .dat agent1.sinks.sink1.hdfs.batchSize= 100 agent1.sinks.sink1.hdfs.fileType = DataStream agent1.sinks.sink1.hdfs.writeFormat =Text agent1.sinks.sink1.hdfs.rollSize = 100 agent1.sinks.sink1.hdfs.rollCount = 1000000 agent1.sinks.sink1.hdfs.rollInterval = 60 agent1.sinks.sink1.hdfs.round = true agent1.sinks.sink1.hdfs.roundValue = 1 agent1.sinks.sink1.hdfs.roundUnit = minute agent1.sinks.sink1.hdfs.useLocalTimeStamp = true # 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 = c15.3 啟動flume
啟動命令:
bin/flume-ng agent -c conf -f conf/tail-hdfs.conf -n a16 兩個agent級聯
從tail命令獲取數據發送到avro端口
另一個節點可配置一個avro源來中繼數據,發送外部存儲
# Name the components on this agent a1.sources = r1 a1.sinks = k1 a1.channels = c1 # Describe/configure the source a1.sources.r1.type = exec a1.sources.r1.command = tail -F /root/log/access.log # Describe the sink a1.sinks.k1.type = avro a1.sinks.k1.hostname = hdp-05 a1.sinks.k1.port = 4141 a1.sinks.k1.batch-size = 2 # 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
從avro端口接收數據,下沉到hdfs
采集配置文件,avro-hdfs.conf
# Name the components on this agent a1.sources = r1 a1.sinks = k1 a1.channels = c1 # Describe/configure the source ##source中的avro組件是一個接收者服務 a1.sources.r1.type = avro a1.sources.r1.bind = hdp-05 a1.sources.r1.port = 4141 # Describe the sink a1.sinks.k1.type = hdfs a1.sinks.k1.hdfs.path = /flume/taildata/%y-%m-%d/ a1.sinks.k1.hdfs.filePrefix = tail- a1.sinks.k1.hdfs.round = true a1.sinks.k1.hdfs.roundValue = 24 a1.sinks.k1.hdfs.roundUnit = hour a1.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 0 a1.sinks.k1.hdfs.rollSize = 0 a1.sinks.k1.hdfs.rollCount = 50 a1.sinks.k1.hdfs.batchSize = 10 a1.sinks.k1.hdfs.useLocalTimeStamp = true #生成的文件類型,默認是Sequencefile,可用DataStream,則為普通文本 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
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