Flume学习系列(一)----总体介绍

前言:  本文是flume学习系列的开篇,主要介绍了flume的各种组件及相关配置。但是本篇文章并不打算从环境搭建开始,因为比较简单而且网上资料也很详尽:

001.jpg

    So,研读了一下官方文档,特此把Flume的一些重要知识点总结一下。能力有限,如有错误,提前感谢各位大佬提出。

我还是前言:我不是人造革,是真皮。开车之前我们起码要知道Flume是个什么鬼吧?Flume是一个高可用的,高可靠的,分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统,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。好,开始飙车。

一、Architecture

    首先,介绍一下。。。wait,wait,


002.jpg

    蛤蛤蛤,这是flume的结构图:
003.png

    分析一下这个图,箭头的指向代表数据的流向。数据从Web 服务器 --> Source --> Channel-->Sink-->HDFS。我们需要关注的是中间被矩形框起来的部分(Agent),它就是Flume的核心。从名字上我们就能直观的想到,Source(源)是用来收集数据的,Channel(管道)是用来传输数据的,Sink(沉槽)是用来存储数据的。
    很简单,Flume以Agent为最小的独立运行单位。一个Agent就是一个JVM进程。单Agent由Source、Sink和Channel三大组件构成。上面这种单Agent结构已经可以完成很多任务了,但是,实际中有各种花式需求。


004.jpg

    比如:一个电商公司,每天产生很多的交易记录,这些记录需要被存储,同时公司也可能会对这些记录进行分析,给用户实时推荐,那就需要把这些产生的数据流向不同的目的地。这要怎么办呢?


005.jpg

    不慌,大牛早就想到这些情况了,Flume中有multi-hop(多跳)、Consolidation(合并)、Multiplexing the flow(多路数据流)来解决各种花式问题。
    我认为,multi-hop(多跳)一般用来做缓冲,防止源产生数据太快处理不过来,


006.png

    Consolidation(合并)用来把多个源合并到一个目的地。


007.png

    Multiplexing the flow(多路数据流)用来把单个源分发给多个目的地。


008.png

二、Configuration

这部分就是如何去使用flume了,flume的配置文件在安装目录下的conf/flume.conf。注意:安装完flume后,这个文件是.template后缀的。我们需要把它拷贝一份。下面我们通过一个小案例简单介绍一下flume的配置。netcat通过localhost的44444端口给source发消息,最终以日志的形式打印出来。

# Name the components on this agent
# a1是agent名,r1,k1,c1是a1的三个组件
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1

# Describe/configure the source
#设置source的一些属性,这些属性的key可以从User Guide中查到,value是flume已经为我们写好的一些常用source。
#后面我们可以自定义source
a1.sources.r1.type = netcat
a1.sources.r1.bind = localhost
a1.sources.r1.port = 44444

# Describe the sink
#设置sink的一些属性
a1.sinks.k1.type = logger

# Use a channel which buffers events in memory
#设置channel的一些属性
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

# Bind the source and sink to the channel
#把source和sink通过channel链接起来
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1 

    这就完成了一个最基本的flume配置。然后就是启动flume。
$ bin/flume-ng agent --conf ../conf --conf-file ../conf/flume.conf --name a1 -Dflume.root.logger=DEBUG,console
    这里有几个参数,--conf后面跟配置文件目录,--conf-file后面跟配置文件, --name后面跟要启动的Agent。 -D后面跟一些其他的启动参数,比如日志相关的。

三、Source,Channel,Sink

下面这个表格是Flume为我们提供的现成的Source,Channel,Sink。已经可以满足很多需求了,如果我们想根据自己的业务需求去定制,可以模仿这些现成的类去写,准备后面的文章去动手实现一下。


table1.png

More important,官方文档十分详细:准备好起飞了么?

009.jpg

官网中的User Guide对这些组件的各种配置描述的十分详细,炒鸡友好。举个栗子:比较常用的HTTP Source,(通过HTTP get或post请求接收事件)文档中是这样的:


010.png
011.gif

相应的 Channel、Sink也都一样。如果需要查询如何配置,直接去官网看。

四、总结

    我觉得理解和使用flume并不难,但是要实现一些自定义的功能,就需要研读一下flume的源码,然后进行模仿。还有就是没有一整套的处理流程去学习(从收集数据到传递到沉槽)。所以后面决定写一些Demo,以便于更好的掌握flume。

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 212,383评论 6 493
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 90,522评论 3 385
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 157,852评论 0 348
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 56,621评论 1 284
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 65,741评论 6 386
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 49,929评论 1 290
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 39,076评论 3 410
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 37,803评论 0 268
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,265评论 1 303
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 36,582评论 2 327
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,716评论 1 341
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,395评论 4 333
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 40,039评论 3 316
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,798评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,027评论 1 266
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 46,488评论 2 361
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 43,612评论 2 350

推荐阅读更多精彩内容