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Flume(NG)架构设计要点及配置实践

徐超 2015-1-25 17:11:45 发表于 介绍解说 [显示全部楼层] 只看大图 回帖奖励 阅读模式 关闭右栏 5 29378
本帖最后由 徐超 于 2015-1-25 18:14 编辑
问题导读
1、什么是Flume NG？
2、如何理解Flume的架构核心概念？
3、如何配置Agent？





Flume NG是一个分布式、可靠、可用的系统，它能够将不同数据源的海量日志数据进行高效收集、聚合、移动，最后存储到一个中心化数据存储系统中。由原来的Flume OG到现在的Flume NG，进行了架构重构，并且现在NG版本完全不兼容原来的OG版本。经过架构重构后，Flume NG更像是一个轻量的小工具，非常简单，容易适应各种方式日志收集，并支持failover和负载均衡。

架构设计要点

Flume的架构主要有一下几个核心概念：

  • Event：一个数据单元，带有一个可选的消息头
  • Flow：Event从源点到达目的点的迁移的抽象
  • Client：操作位于源点处的Event，将其发送到Flume Agent
  • Agent：一个独立的Flume进程，包含组件Source、Channel、Sink
  • Source：用来消费传递到该组件的Event
  • Channel：中转Event的一个临时存储，保存有Source组件传递过来的Event
  • Sink：从Channel中读取并移除Event，将Event传递到Flow Pipeline中的下一个Agent（如果有的话）


Flume NG架构，如图所示：
1.png
外部系统产生日志，直接通过Flume的Agent的Source组件将事件（如日志行）发送到中间临时的channel组件，最后传递给Sink组件，HDFS Sink组件可以直接把数据存储到HDFS集群上。
一个最基本Flow的配置，格式如下：
  1. # list the sources, sinks and channels for the agent

  2. <Agent>.sources = <Source1> <Source2>

  3. <Agent>.sinks = <Sink1> <Sink2>

  4. <Agent>.channels = <Channel1> <Channel2>

  5. 

  6. # set channel for source

  7. <Agent>.sources.<Source1>.channels = <Channel1> <Channel2> ...

  8. <Agent>.sources.<Source2>.channels = <Channel1> <Channel2> ...
复制代码


尖括号里面的，我们可以根据实际需求或业务来修改名称。下面详细说明：
表示配置一个Agent的名称，一个Agent肯定有一个名称。与是Agent的Source组件的名称，消费传递过来的Event。与是Agent的Channel组件的名称。与是Agent的Sink组件的名称，从Channel中消费（移除）Event。
上面配置内容中，第一组中配置Source、Sink、Channel，它们的值可以有1个或者多个；第二组中配置Source将把数据存储（Put）到哪一个Channel中，可以存储到1个或多个Channel中，同一个Source将数据存储到多个Channel中，实际上是Replication；第三组中配置Sink从哪一个Channel中取（Task）数据，一个Sink只能从一个Channel中取数据。
下面，根据官网文档，我们展示几种Flow Pipeline，各自适应于什么样的应用场景：
  • 多个Agent顺序连接
1.png

可以将多个Agent顺序连接起来，将最初的数据源经过收集，存储到最终的存储系统中。这是最简单的情况，一般情况下，应该控制这种顺序连接的Agent的数量，因为数据流经的路径变长了，如果不考虑failover的话，出现故障将影响整个Flow上的Agent收集服务。

  • 多个Agent的数据汇聚到同一个Agent
1.png

这种情况应用的场景比较多，比如要收集Web网站的用户行为日志，Web网站为了可用性使用的负载均衡的集群模式，每个节点都产生用户行为日志，可以为每个节点都配置一个Agent来单独收集日志数据，然后多个Agent将数据最终汇聚到一个用来存储数据存储系统，如HDFS上。

  • 多路（Multiplexing）Agent
1.png

这种模式，有两种方式，一种是用来复制（Replication），另一种是用来分流（Multiplexing）。Replication方式，可以将最前端的数据源复制多份，分别传递到多个channel中，每个channel接收到的数据都是相同的，配置格式，如下所示：
  1. # List the sources, sinks and channels for the agent

  2. <Agent>.sources = <Source1>

  3. <Agent>.sinks = <Sink1> <Sink2>

  4. <Agent>.channels = <Channel1> <Channel2>

  5. 

  6. # set list of channels for source (separated by space)

  7. <Agent>.sources.<Source1>.channels = <Channel1> <Channel2>

  8. 

  9. # set channel for sinks

  10. <Agent>.sinks.<Sink1>.channel = <Channel1>

  11. <Agent>.sinks.<Sink2>.channel = <Channel2>

  12. <Agent>.sources.<Source1>.selector.type = replicating
复制代码


上面指定了selector的type的值为replication，其他的配置没有指定，使用的Replication方式，Source1会将数据分别存储到Channel1和Channel2，这两个channel里面存储的数据是相同的，然后数据被传递到Sink1和Sink2。
Multiplexing方式，selector可以根据header的值来确定数据传递到哪一个channel，配置格式，如下所示：
  1. # Mapping for multiplexing selector

  2. <Agent>.sources.<Source1>.selector.type = multiplexing

  3. <Agent>.sources.<Source1>.selector.header = <someHeader>

  4. <Agent>.sources.<Source1>.selector.mapping.<Value1> = <Channel1>

  5. <Agent>.sources.<Source1>.selector.mapping.<Value2> = <Channel1> <Channel2>

  6. <Agent>.sources.<Source1>.selector.mapping.<Value3> = <Channel2>

  7. 

  8. #...

  9. <Agent>.sources.<Source1>.selector.default = <Channel2>

复制代码


上面selector的type的值为multiplexing，同时配置selector的header信息，还配置了多个selector的mapping的值，即header的值：如果header的值为Value1、Value2，数据从Source1路由到Channel1；如果header的值为Value2、Value3，数据从Source1路由到Channel2。

  • 实现load balance功能
1.png

Load balancing Sink Processor能够实现load balance功能，上图Agent1是一个路由节点，负责将Channel暂存的Event均衡到对应的多个Sink组件上，而每个Sink组件分别连接到一个独立的Agent上，示例配置，如下所示：
  1. a1.sinkgroups = g1

  2. a1.sinkgroups.g1.sinks = k1 k2 k3

  3. a1.sinkgroups.g1.processor.type = load_balance

  4. a1.sinkgroups.g1.processor.backoff = true

  5. a1.sinkgroups.g1.processor.selector = round_robin

  6. a1.sinkgroups.g1.processor.selector.maxTimeOut=10000
复制代码


  • 实现failover能

Failover Sink Processor能够实现failover功能，具体流程类似load balance，但是内部处理机制与load balance完全不同：Failover Sink Processor维护一个优先级Sink组件列表，只要有一个Sink组件可用，Event就被传递到下一个组件。如果一个Sink能够成功处理Event，则会加入到一个Pool中，否则会被移出Pool并计算失败次数，设置一个惩罚因子，示例配置如下所示：
  1. a1.sinkgroups = g1

  2. a1.sinkgroups.g1.sinks = k1 k2 k3

  3. a1.sinkgroups.g1.processor.type = failover

  4. a1.sinkgroups.g1.processor.priority.k1 = 5

  5. a1.sinkgroups.g1.processor.priority.k2 = 7

  6. a1.sinkgroups.g1.processor.priority.k3 = 6

  7. a1.sinkgroups.g1.processor.maxpenalty = 20000

复制代码


基本功能

我们看一下，Flume NG都支持哪些功能（目前最新版本是1.5.0.1），了解它的功能集合，能够让我们在应用中更好地选择使用哪一种方案。说明Flume NG的功能，实际还是围绕着Agent的三个组件Source、Channel、Sink来看它能够支持哪些技术或协议。我们不再对各个组件支持的协议详细配置进行说明，通过列表的方式分别对三个组件进行概要说明：

  • Flume Source

  
Source类型
  		  
说明
  
  
Avro Source
  		  
支持Avro协议（实际上是Avro RPC），内置支持
  
  
Thrift Source
  		  
支持Thrift协议，内置支持
  
  
Exec Source
  		  
基于Unix的command在标准输出上生产数据
  
  
JMS Source
  		  
从JMS系统（消息、主题）中读取数据，ActiveMQ已经测试过
  
  
Spooling Directory Source
  		  
监控指定目录内数据变更
  
  
Twitter 1% firehose Source
  		  
通过API持续下载Twitter数据，试验性质
  
  
Netcat Source
  		  
监控某个端口，将流经端口的每一个文本行数据作为Event输入
  
  
Sequence Generator Source
  		  
序列生成器数据源，生产序列数据
  
  
Syslog Sources
  		  
读取syslog数据，产生Event，支持UDP和TCP两种协议
  
  
HTTP Source
  		  
基于HTTP POST或GET方式的数据源，支持JSON、BLOB表示形式
  
  
Legacy Sources
  		  
兼容老的Flume OG中Source（0.9.x版本）
  


  • Flume Channel

  
Channel类型
  		  
说明
  
  
Memory Channel
  		  
Event数据存储在内存中
  
  
JDBC Channel
  		  
Event数据存储在持久化存储中，当前Flume  Channel内置支持Derby
  
  
File Channel
  		  
Event数据存储在磁盘文件中
  
  
Spillable Memory Channel
  		  
Event数据存储在内存中和磁盘上，当内存队列满了，会持久化到磁盘文件（当前试验性的，不建议生产环境使用）
  
  
Pseudo Transaction Channel
  		  
测试用途
  
  
Custom Channel
  		  
自定义Channel实现
  


  • Flume Sink


另外还有Channel Selector、Sink Processor、Event Serializer、Interceptor等组件，可以参考官网提供的用户手册。

应用实践
  
Sink类型
  		  
说明
  
  
HDFS Sink
  		  
数据写入HDFS
  
  
Logger Sink
  		  
数据写入日志文件
  
  
Avro Sink
  		  
数据被转换成Avro Event，然后发送到配置的RPC端口上
  
  
Thrift Sink
  		  
数据被转换成Thrift Event，然后发送到配置的RPC端口上
  
  
IRC Sink
  		  
数据在IRC上进行回放
  
  
File Roll Sink
  		  
存储数据到本地文件系统
  
  
Null Sink
  		  
丢弃到所有数据
  
  
HBase Sink
  		  
数据写入HBase数据库
  
  
Morphline Solr Sink
  		  
数据发送到Solr搜索服务器（集群）
  
  
ElasticSearch Sink
  		  
数据发送到Elastic Search搜索服务器（集群）
  
  
Kite Dataset Sink
  		  
写数据到Kite Dataset，试验性质的
  
  
Custom Sink
  		  
自定义Sink实现
  


安装Flume NG非常简单，我们使用最新的1.5.0.1版本，执行如下命令：
  1. cd /usr/local

  2. wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/flume/1.5.0.1/apache-flume-1.5.0.1-bin.tar.gz

  3. tar xvzf apache-flume-1.5.0.1-bin.tar.gz

  4. cd apache-flume-1.5.0.1-bin
复制代码


如果需要使用到Hadoop集群，保证Hadoop相关的环境变量都已经正确配置，并且Hadoop集群可用。下面，通过一些实际的配置实例，来了解Flume的使用。为了简单期间，channel我们使用Memory类型的channel。

  • Avro Source+Memory Channel+Logger Sink

使用apache-flume-1.5.0.1自带的例子，使用Avro Source接收外部数据源，Logger作为sink，即通过Avro RPC调用，将数据缓存在channel中，然后通过Logger打印出调用发送的数据。
配置Agent，修改配置文件conf/flume-conf.properties，内容如下：
  1. # Define a memory channel called ch1 on agent1

  2. agent1.channels.ch1.type = memory

  3. 

  4. # Define an Avro source called avro-source1 on agent1 and tell it

  5. 

  6. # to bind to 0.0.0.0:41414. Connect it to channel ch1.

  7. agent1.sources.avro-source1.channels = ch1

  8. agent1.sources.avro-source1.type = avro

  9. agent1.sources.avro-source1.bind = 0.0.0.0

  10. agent1.sources.avro-source1.port = 41414

  11. 

  12. # Define a logger sink that simply logs all events it receives

  13. 

  14. # and connect it to the other end of the same channel.

  15. 

  16. agent1.sinks.log-sink1.channel = ch1

  17. agent1.sinks.log-sink1.type = logger

  18. 

  19. # Finally, now that we've defined all of our components, tell

  20. 

  21. # agent1 which ones we want to activate.

  22. agent1.channels = ch1

  23. agent1.channels.ch1.capacity = 1000

  24. agent1.sources = avro-source1

  25. agent1.sinks = log-sink1

复制代码


首先，启动Agent进程：
  1. bin/flume-ng agent -c ./conf/ -f conf/flume-conf.properties -Dflume.root.logger=DEBUG,console -n agent1
复制代码


然后，启动Avro Client，发送数据：
  1. bin/flume-ng avro-client -c ./conf/ -H 0.0.0.0 -p 41414 -F /usr/local/programs/logs/sync.log -Dflume.root.logger=DEBUG,console
复制代码


  • Avro Source+Memory Channel+HDFS Sink

配置Agent，修改配置文件conf/flume-conf-hdfs.properties，内容如下：
  1. # Define a source, channel, sink

  2. 

  3. agent1.sources = avro-source1

  4. 

  5. agent1.channels = ch1

  6. 

  7. agent1.sinks = hdfs-sink

  8. 

  9. # Configure channel

  10. 

  11. agent1.channels.ch1.type = memory

  12. 

  13. agent1.channels.ch1.capacity = 1000000

  14. 

  15. agent1.channels.ch1.transactionCapacity = 500000

  16. 

  17. # Define an Avro source called avro-source1 on agent1 and tell it

  18. 

  19. # to bind to 0.0.0.0:41414. Connect it to channel ch1.

  20. 

  21. agent1.sources.avro-source1.channels = ch1

  22. 

  23. agent1.sources.avro-source1.type = avro

  24. 

  25. agent1.sources.avro-source1.bind = 0.0.0.0

  26. 

  27. agent1.sources.avro-source1.port = 41414

  28. 

  29. # Define a logger sink that simply logs all events it receives

  30. 

  31. # and connect it to the other end of the same channel.

  32. 

  33. agent1.sinks.hdfs-sink1.channel = ch1

  34. 

  35. agent1.sinks.hdfs-sink1.type = hdfs

  36. 

  37. agent1.sinks.hdfs-sink1.hdfs.path = hdfs://h1:8020/data/flume/

  38. 

  39. agent1.sinks.hdfs-sink1.hdfs.filePrefix = sync_file

  40. 

  41. agent1.sinks.hdfs-sink1.hdfs.fileSuffix = .log

  42. 

  43. agent1.sinks.hdfs-sink1.hdfs.rollSize = 1048576

  44. 

  45. agent1.sinks.hdfs-sink1.rollInterval = 0

  46. 

  47. agent1.sinks.hdfs-sink1.hdfs.rollCount = 0

  48. 

  49. agent1.sinks.hdfs-sink1.hdfs.batchSize = 1500

  50. 

  51. agent1.sinks.hdfs-sink1.hdfs.round = true

  52. 

  53. agent1.sinks.hdfs-sink1.hdfs.roundUnit = minute

  54. 

  55. agent1.sinks.hdfs-sink1.hdfs.threadsPoolSize = 25

  56. 

  57. agent1.sinks.hdfs-sink1.hdfs.useLocalTimeStamp = true

  58. 

  59. agent1.sinks.hdfs-sink1.hdfs.minBlockReplicas = 1

  60. 

  61. agent1.sinks.hdfs-sink1.fileType = SequenceFile

  62. 

  63. agent1.sinks.hdfs-sink1.writeFormat = TEXT

复制代码


首先，启动Agent：
  1. bin/flume-ng agent -c ./conf/ -f conf/flume-conf-hdfs.properties -Dflume.root.logger=INFO,console -n agent1
复制代码


然后，启动Avro Client，发送数据：
  1. bin/flume-ng avro-client -c ./conf/ -H 0.0.0.0 -p 41414 -F /usr/local/programs/logs/sync.log -Dflume.root.logger=DEBUG,console
复制代码

可以查看同步到HDFS上的数据：
  1. hdfs dfs -ls /data/flume
复制代码


结果示例，如下所示：
  1. -rw-r--r--   3 shirdrn supergroup    1377617 2014-09-16 14:35 /data/flume/sync_file.1410849320761.log

  2. -rw-r--r--   3 shirdrn supergroup    1378137 2014-09-16 14:35 /data/flume/sync_file.1410849320762.log

  3. -rw-r--r--   3 shirdrn supergroup     259148 2014-09-16 14:35 /data/flume/sync_file.1410849320763.log
复制代码


  • Spooling Directory Source+Memory Channel+HDFS Sink

配置Agent，修改配置文件flume-conf-spool.properties，内容如下：
  1. # Define source, channel, sink

  2. 

  3. agent1.sources = spool-source1

  4. 

  5. agent1.channels = ch1

  6. 

  7. agent1.sinks = hdfs-sink1

  8. 

  9. # Configure channel

  10. 

  11. agent1.channels.ch1.type = memory

  12. 

  13. agent1.channels.ch1.capacity = 1000000

  14. 

  15. agent1.channels.ch1.transactionCapacity = 500000

  16. 

  17. # Define and configure an Spool directory source

  18. 

  19. agent1.sources.spool-source1.channels = ch1

  20. 

  21. agent1.sources.spool-source1.type = spooldir

  22. 

  23. agent1.sources.spool-source1.spoolDir = /home/shirdrn/data/

  24. 

  25. agent1.sources.spool-source1.ignorePattern = event(_\d{4}\-\d{2}\-\d{2}_\d{2}_\d{2})?\.log(\.COMPLETED)?

  26. 

  27. agent1.sources.spool-source1.batchSize = 50

  28. 

  29. agent1.sources.spool-source1.inputCharset = UTF-8

  30. 

  31. # Define and configure a hdfs sink

  32. 

  33. agent1.sinks.hdfs-sink1.channel = ch1

  34. 

  35. agent1.sinks.hdfs-sink1.type = hdfs

  36. 

  37. agent1.sinks.hdfs-sink1.hdfs.path = hdfs://h1:8020/data/flume/

  38. 

  39. agent1.sinks.hdfs-sink1.hdfs.filePrefix = event_%y-%m-%d_%H_%M_%S

  40. 

  41. agent1.sinks.hdfs-sink1.hdfs.fileSuffix = .log

  42. 

  43. agent1.sinks.hdfs-sink1.hdfs.rollSize = 1048576

  44. 

  45. agent1.sinks.hdfs-sink1.hdfs.rollCount = 0

  46. 

  47. agent1.sinks.hdfs-sink1.hdfs.batchSize = 1500

  48. 

  49. agent1.sinks.hdfs-sink1.hdfs.round = true

  50. 

  51. agent1.sinks.hdfs-sink1.hdfs.roundUnit = minute

  52. 

  53. agent1.sinks.hdfs-sink1.hdfs.threadsPoolSize = 25

  54. 

  55. agent1.sinks.hdfs-sink1.hdfs.useLocalTimeStamp = true

  56. 

  57. agent1.sinks.hdfs-sink1.hdfs.minBlockReplicas = 1

  58. 

  59. agent1.sinks.hdfs-sink1.fileType = SequenceFile

  60. 

  61. agent1.sinks.hdfs-sink1.writeFormat = TEXT

  62. 

  63. agent1.sinks.hdfs-sink1.rollInterval = 0

复制代码


启动Agent进程，执行如下命令：
  1. bin/flume-ng agent -c ./conf/ -f conf/flume-conf-spool.properties -Dflume.root.logger=INFO,console -n agent1
复制代码


可以查看HDFS上同步过来的数据：
  1. hdfs dfs -ls /data/flume
复制代码

结果示例，如下所示：
  1. -rw-r--r--   3 shirdrn supergroup    1072265 2014-09-17 10:52 /data/flume/event_14-09-17_10_52_00.1410922355094.log

  2. 

  3. -rw-r--r--   3 shirdrn supergroup    1072265 2014-09-17 10:52 /data/flume/event_14-09-17_10_52_00.1410922355095.log

  4. 

  5. -rw-r--r--   3 shirdrn supergroup    1072265 2014-09-17 10:52 /data/flume/event_14-09-17_10_52_00.1410922355096.log

  6. 

  7. -rw-r--r--   3 shirdrn supergroup    1072265 2014-09-17 10:52 /data/flume/event_14-09-17_10_52_00.1410922355097.log

  8. 

  9. -rw-r--r--   3 shirdrn supergroup       1530 2014-09-17 10:53 /data/flume/event_14-09-17_10_52_00.1410922355098.log

  10. 

  11. -rw-r--r--   3 shirdrn supergroup    1072265 2014-09-17 10:53 /data/flume/event_14-09-17_10_53_00.1410922380386.log

  12. 

  13. -rw-r--r--   3 shirdrn supergroup    1072265 2014-09-17 10:53 /data/flume/event_14-09-17_10_53_00.1410922380387.log

  14. 

  15. -rw-r--r--   3 shirdrn supergroup    1072265 2014-09-17 10:53 /data/flume/event_14-09-17_10_53_00.1410922380388.log

  16. 

  17. -rw-r--r--   3 shirdrn supergroup    1072265 2014-09-17 10:53 /data/flume/event_14-09-17_10_53_00.1410922380389.log

  18. 

  19. -rw-r--r--   3 shirdrn supergroup    1072265 2014-09-17 10:53 /data/flume/event_14-09-17_10_53_00.1410922380390.log

复制代码


  • Exec Source+Memory Channel+File Roll Sink

配置Agent，修改配置文件flume-conf-file.properties，内容如下：
  1. # Define source, channel, sink

  2. 

  3. agent1.sources = tail-source1

  4. 

  5. agent1.channels = ch1

  6. 

  7. agent1.sinks = file-sink1

  8. 

  9. # Configure channel

  10. 

  11. agent1.channels.ch1.type = memory

  12. 

  13. agent1.channels.ch1.capacity = 1000000

  14. 

  15. agent1.channels.ch1.transactionCapacity = 500000

  16. 

  17. # Define and configure an Exec source

  18. 

  19. agent1.sources.tail-source1.channels = ch1

  20. 

  21. agent1.sources.tail-source1.type = exec

  22. 

  23. agent1.sources.tail-source1.command = tail -F /home/shirdrn/data/event.log

  24. 

  25. agent1.sources.tail-source1.shell = /bin/sh -c

  26. 

  27. agent1.sources.tail-source1.batchSize = 50

  28. 

  29. # Define and configure a File roll sink

  30. 

  31. # and connect it to the other end of the same channel.

  32. 

  33. agent1.sinks.file-sink1.channel = ch1

  34. 

  35. agent1.sinks.file-sink1.type = file_roll

  36. 

  37. agent1.sinks.file-sink1.batchSize = 100

  38. 

  39. agent1.sinks.file-sink1.serializer = TEXT

  40. 

  41. agent1.sinks.file-sink1.sink.directory = /home/shirdrn/sink_data

复制代码


启动Agent进程，执行如下命令：
  1. bin/flume-ng agent -c ./conf/ -f conf/flume-conf-file.properties -Dflume.root.logger=INFO,console -n agent1
复制代码


可以查看File Roll Sink对应的本地文件系统目录/home/shirdrn/sink_data下，示例如下所示：
  1. -rw-rw-r-- 1 shirdrn shirdrn 13944825 Sep 17 11:36 1410924990039-1

  2. -rw-rw-r-- 1 shirdrn shirdrn 11288870 Sep 17 11:37 1410924990039-2

  3. -rw-rw-r-- 1 shirdrn shirdrn        0 Sep 17 11:37 1410924990039-3

  4. -rw-rw-r-- 1 shirdrn shirdrn 20517500 Sep 17 11:38 1410924990039-4

  5. -rw-rw-r-- 1 shirdrn shirdrn 16343250 Sep 17 11:38 1410924990039-5

复制代码


有关Flume NG更多配置及其说明，请参考官方用户手册，非常详细。


本文转载自：http://shiyanjun.cn/archives/915.html


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stark_summer 发表于 2015-1-25 21:03:13
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hahaxixi 发表于 2015-1-26 09:21:29
学习下，谢谢分享~~~~~
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hb1984 发表于 2015-1-27 12:30:47
谢谢楼主分享。         
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zhangzh 发表于 2015-4-28 17:39:02
谢谢楼主分享
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zhangjiajie 发表于 2016-1-15 10:10:52
如果我需要将一个数据源同时向多个sink发送，是不是必须建立多个channel？使用一个channel可以选择多个sink吗？
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