【大数据-Flume】

分类：大数据作者：zhangqw1013

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前言

Flume 是 Cloudera 提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume 基于流式架构，灵活简单。Flume最主要的作用就是，实时读取服务器本地磁盘的数据，将数据写入到HDFS。

一、Flume基础架构

在这里插入图片描述

1、Agent

Agent 是一个 JVM 进程，它以事件的形式将数据从源头送至目的。
Agent 主要有 3 个部分组成，Source、Channel、Sink。

2、Source

Source 是负责接收数据到 Flume Agent 的组件。Source 组件可以处理各种类型、各种格式的日志数据，包括 avro、thrift、exec、jms、spooling directory、netcat、taildir、sequence generator、syslog、http、legacy。

3、Sink

Sink 不断地轮询 Channel 中的事件且批量地移除它们，并将这些事件批量写入到存储或索引系统、或者被发送到另一个 Flume Agent。Sink 组件目的地包括 hdfs、logger、avro、thrift、ipc、file、HBase、solr、自定义。

4、Channel

Channel 是位于 Source 和 Sink 之间的缓冲区。因此，Channel 允许 Source 和 Sink 运作在不同的速率上。Channel 是线程安全的，可以同时处理几个 Source 的写入操作和几个Sink 的读取操作。Flume 自带两种 Channel：Memory Channel 和 File Channel。Memory Channel 是内存中的队列。Memory Channel 在不需要关心数据丢失的情景下适用。如果需要关心数据丢失，那么 Memory Channel 就不应该使用，因为程序死亡、机器宕机或者重启都会导致数据丢失。File Channel 将所有事件写到磁盘。因此在程序关闭或机器宕机的情况下不会丢失数据。

5、Event

传输单元，Flume 数据传输的基本单元，以 Event 的形式将数据从源头送至目的地。Event 由 Header 和 Body 两部分组成，Header 用来存放该 event 的一些属性，为 K-V 结构，Body 用来存放该条数据，形式为字节数组。

二、Flume安装

（1）将 apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz 上传到 linux 的/opt/software 目录下
（2）解压 apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz 到/opt/module/目录下

tar -zxf /opt/software/apacheflume-1.9.0-bin.tar.gz -C /opt/module/

（3）修改 apache-flume-1.9.0-bin 的名称为 flume

mv /opt/module/apache-flume-1.9.0-bin /opt/module/flume

（4）将 lib 文件夹下的 guava-11.0.2.jar 删除以兼容 Hadoop 3.1.3

rm /opt/module/flume/lib/guava-11.0.2.jar

三、案例

1、监控端口数据

案例需求：
使用 Flume 监听一个端口，收集该端口数据，并打印到控制台。
1、安装netcat

sudo yum install -y nc

2、查看监听端口是否占用

sudo netstat -nlp | grep 66666

3、创建 Flume Agent 配置文件 flume-netcat-logger.conf，并在文件中添加如下内容

# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1
# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = netcat   #输入源为netcat端口
a1.sources.r1.bind = localhost
a1.sources.r1.port = 66666
# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = logger
# Use a channel which buffers events in memory
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000  #channel总容量为1000个event
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100   # event达到100个时channel才提交事务
# Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

4、先开启 flume 监听端口

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

5、使用 netcat 工具向本机的 44444 端口发送内容

nc localhost 66666

2、实时监控单个追加文件

案例需求：
实时监控 Hive 日志，并上传到 HDFS 中

要想读取 Linux 系统中的文件，就得按照 Linux 命令的规则执行命令。由于日志文件在 Linux 系统中所以读取文件的类型选择：exec 即 execute 执行的意思。表示执行Linux 命令来读取文件。

# Name the components on this agent
a2.sources = r2
a2.sinks = k2
a2.channels = c2
# Describe/configure the source
a2.sources.r2.type = exec   #执行Linux 命令
a2.sources.r2.command = tail -F /opt/module/hive/logs/hive.log
# Describe the sink
a2.sinks.k2.type = hdfs #存储到hdfs
a2.sinks.k2.hdfs.path = hdfs://hadoop102:9820/flume/%Y%m%d/%H
#上传文件的前缀
a2.sinks.k2.hdfs.filePrefix = logs-
#是否按照时间滚动文件夹
a2.sinks.k2.hdfs.round = true
#多少时间单位创建一个新的文件夹
a2.sinks.k2.hdfs.roundValue = 1
#重新定义时间单位
a2.sinks.k2.hdfs.roundUnit = hour   #每1小时滚动一个文件夹
#是否使用本地时间戳
a2.sinks.k2.hdfs.useLocalTimeStamp = true
#积攒多少个 Event 才 flush 到 HDFS 一次
a2.sinks.k2.hdfs.batchSize = 100
#设置文件类型，可支持压缩
a2.sinks.k2.hdfs.fileType = DataStream
#多久生成一个新的文件
a2.sinks.k2.hdfs.rollInterval = 60 #每1分钟生成一个新文件
#设置每个文件的滚动大小
a2.sinks.k2.hdfs.rollSize = 134217700
#文件的滚动与 Event 数量无关
a2.sinks.k2.hdfs.rollCount = 0
# Use a channel which buffers events in memory
a2.channels.c2.type = memory
a2.channels.c2.capacity = 1000
a2.channels.c2.transactionCapacity = 100
# Bind the source and sink to the channel
a2.sources.r2.channels = c2
a2.sinks.k2.channel = c2

对于所有与时间相关的转义序列，Event Header 中必须存在以 “timestamp”的key（除非 hdfs.useLocalTimeStamp 设置为 true，此方法会使用 TimestampInterceptor 自动添加 timestamp）。

a3.sinks.k3.hdfs.useLocalTimeStamp = true

3、实时监控目录下多个新文件

案例需求：
使用 Flume 监听整个目录的文件，并上传至 HDFS

a3.sources = r3
a3.sinks = k3
a3.channels = c3
# Describe/configure the source
a3.sources.r3.type = spooldir
a3.sources.r3.spoolDir = /opt/module/flume/upload
a3.sources.r3.fileSuffix = .COMPLETED
a3.sources.r3.fileHeader = true
#忽略所有以.tmp 结尾的文件，不上传
a3.sources.r3.ignorePattern = ([^ ]*\.tmp)
# Describe the sink
a3.sinks.k3.type = hdfs
a3.sinks.k3.hdfs.path = 
hdfs://hadoop102:9820/flume/upload/%Y%m%d/%H
#上传文件的前缀
a3.sinks.k3.hdfs.filePrefix = upload-
#是否按照时间滚动文件夹
a3.sinks.k3.hdfs.round = true
#多少时间单位创建一个新的文件夹
a3.sinks.k3.hdfs.roundValue = 1
#重新定义时间单位
a3.sinks.k3.hdfs.roundUnit = hour
#是否使用本地时间戳
a3.sinks.k3.hdfs.useLocalTimeStamp = true
#积攒多少个 Event 才 flush 到 HDFS 一次
a3.sinks.k3.hdfs.batchSize = 100
#设置文件类型，可支持压缩
a3.sinks.k3.hdfs.fileType = DataStream
#多久生成一个新的文件
a3.sinks.k3.hdfs.rollInterval = 60
#设置每个文件的滚动大小大概是 128M
a3.sinks.k3.hdfs.rollSize = 134217700
#文件的滚动与 Event 数量无关
a3.sinks.k3.hdfs.rollCount = 0
# Use a channel which buffers events in memory
a3.channels.c3.type = memory
a3.channels.c3.capacity = 1000
a3.channels.c3.transactionCapacity = 100
# Bind the source and sink to the channel
a3.sources.r3.channels = c3
a3.sinks.k3.channel = c3

在使用 Spooling Directory Source 时，不要在监控目录中创建并持续修改文件；上传完成的文件会以.COMPLETED 结尾；被监控文件夹每 500 毫秒扫描一次文件变动。

4、实时监控目录下的多个追加文件

Exec source 适用于监控一个实时追加的文件，不能实现断点续传；Spooldir Source适合用于同步新文件，但不适合对实时追加日志的文件进行监听并同步；而 Taildir Source适合用于监听多个实时追加的文件，并且能够实现断点续传。
案例需求:
使用 Flume 监听整个目录的实时追加文件，并上传至 HDFS

a3.sources = r3
a3.sinks = k3
a3.channels = c3
# Describe/configure the source
a3.sources.r3.type = TAILDIR
a3.sources.r3.positionFile = /opt/module/flume/tail_dir.json
a3.sources.r3.filegroups = f1 f2
a3.sources.r3.filegroups.f1 = /opt/module/flume/files/.*file.*
a3.sources.r3.filegroups.f2 = /opt/module/flume/files2/.*log.*
# Describe the sink
a3.sinks.k3.type = hdfs
a3.sinks.k3.hdfs.path = hdfs://hadoop102:9820/flume/upload2/%Y%m%d/%H
#上传文件的前缀
a3.sinks.k3.hdfs.filePrefix = upload-
#是否按照时间滚动文件夹
a3.sinks.k3.hdfs.round = true
#多少时间单位创建一个新的文件夹
a3.sinks.k3.hdfs.roundValue = 1
#重新定义时间单位
a3.sinks.k3.hdfs.roundUnit = hour
#是否使用本地时间戳
a3.sinks.k3.hdfs.useLocalTimeStamp = true
#积攒多少个 Event 才 flush 到 HDFS 一次
a3.sinks.k3.hdfs.batchSize = 100
#设置文件类型，可支持压缩
a3.sinks.k3.hdfs.fileType = DataStream
#多久生成一个新的文件
a3.sinks.k3.hdfs.rollInterval = 60
#设置每个文件的滚动大小大概是 128M
a3.sinks.k3.hdfs.rollSize = 134217700
#文件的滚动与 Event 数量无关
a3.sinks.k3.hdfs.rollCount = 0
# Use a channel which buffers events in memory
a3.channels.c3.type = memory
a3.channels.c3.capacity = 1000
a3.channels.c3.transactionCapacity = 100
# Bind the source and sink to the channel
a3.sources.r3.channels = c3
a3.sinks.k3.channel = c3

5、ChannelSelector

ChannelSelector 的作用就是选出 Event 将要被发往哪个 Channel。其共有两种类型，分别是 Replicating（复制）和 Multiplexing（多路复用）。ReplicatingSelector 会将同一个 Event 发往所有的 Channel，Multiplexing 会根据相应的原则，将不同的 Event 发往不同的 Channel。

Replicating案例需求 ：
使用 Flume-1 监控文件变动，Flume-1 将变动内容传递给 Flume-2，Flume-2 负责存储到 HDFS。同时 Flume-1 将变动内容传递给 Flume-3，Flume-3 负责输出到 Local FileSystem。
Flume-1 配置文件：

# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1 k2
a1.channels = c1 c2
# 将数据流复制给所有 channel
a1.sources.r1.selector.type = replicating
# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = exec
a1.sources.r1.command = tail -F /opt/module/hive/logs/hive.log
a1.sources.r1.shell = /bin/bash -c
# Describe the sink
# sink 端的 avro 是一个数据发送者
a1.sinks.k1.type = avro
a1.sinks.k1.hostname = hadoop102
a1.sinks.k1.port = 4141
a1.sinks.k2.type = avro
a1.sinks.k2.hostname = hadoop102
a1.sinks.k2.port = 4142
# Describe the channel
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100
a1.channels.c2.type = memory
a1.channels.c2.capacity = 1000
a1.channels.c2.transactionCapacity = 100
# Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1 c2
a1.sinks.k1.channel = c1
a1.sinks.k2.channel = c2

Flume-2配置文件

# Name the components on this agent
a2.sources = r1
a2.sinks = k1
a2.channels = c1
# Describe/configure the source
# source 端的 avro 是一个数据接收服务
a2.sources.r1.type = avro
a2.sources.r1.bind = hadoop102
a2.sources.r1.port = 4141
# Describe the sink
a2.sinks.k1.type = hdfs
a2.sinks.k1.hdfs.path = hdfs://hadoop102:9820/flume2/%Y%m%d/%H
#上传文件的前缀
a2.sinks.k1.hdfs.filePrefix = flume2-
#是否按照时间滚动文件夹
a2.sinks.k1.hdfs.round = true
#多少时间单位创建一个新的文件夹
a2.sinks.k1.hdfs.roundValue = 1
#重新定义时间单位
a2.sinks.k1.hdfs.roundUnit = hour
#是否使用本地时间戳
a2.sinks.k1.hdfs.useLocalTimeStamp = true
#积攒多少个 Event 才 flush 到 HDFS 一次
a2.sinks.k1.hdfs.batchSize = 100
#设置文件类型，可支持压缩
a2.sinks.k1.hdfs.fileType = DataStream
#多久生成一个新的文件
a2.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 30
#设置每个文件的滚动大小大概是 128M
a2.sinks.k1.hdfs.rollSize = 134217700
#文件的滚动与 Event 数量无关
a2.sinks.k1.hdfs.rollCount = 0
# Describe the channel
a2.channels.c1.type = memory
a2.channels.c1.capacity = 1000
a2.channels.c1.transactionCapacity = 100
# Bind the source and sink to the channel
a2.sources.r1.channels = c1
a2.sinks.k1.channel = c1

Flume-3配置文件

# Name the components on this agent
a3.sources = r1
a3.sinks = k1
a3.channels = c2
# Describe/configure the source
a3.sources.r1.type = avro
a3.sources.r1.bind = hadoop102
a3.sources.r1.port = 4142
# Describe the sink
a3.sinks.k1.type = file_roll
a3.sinks.k1.sink.directory = /opt/module/data/flume3
# Describe the channel
a3.channels.c2.type = memory
a3.channels.c2.capacity = 1000
a3.channels.c2.transactionCapacity = 100
# Bind the source and sink to the channel
a3.sources.r1.channels = c2
a3.sinks.k1.channel = c2

6、SinkProcessor

SinkProcessor 共 有 三 种 类 型 ， 分 别 是 DefaultSinkProcessor 、LoadBalancingSinkProcessor 和 FailoverSinkProcessorDefaultSinkProcessor 对 应 的 是 单 个 的 Sink ， LoadBalancingSinkProcessor 和FailoverSinkProcessor 对应的是 Sink Group，LoadBalancingSinkProcessor 可以实现负载均衡的功能，FailoverSinkProcessor 可以错误恢复的功能。
案例需求
使用 Flume1 监控一个端口，其 sink 组中的 sink 分别对接 Flume2 和 Flume3，采用FailoverSinkProcessor，实现故障转移的功能。
1、创建a1.conf

# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.channels = c1
a1.sinkgroups = g1
a1.sinks = k1 k2
# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = netcat
a1.sources.r1.bind = localhost
a1.sources.r1.port = 44444
a1.sinkgroups.g1.processor.type = failover
a1.sinkgroups.g1.processor.priority.k1 = 5
a1.sinkgroups.g1.processor.priority.k2 = 10
a1.sinkgroups.g1.processor.maxpenalty = 10000
# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = avro
a1.sinks.k1.hostname = hadoop102
a1.sinks.k1.port = 4141
a1.sinks.k2.type = avro
a1.sinks.k2.hostname = hadoop102
a1.sinks.k2.port = 4142
# Describe the channel
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.sinkgroups.g1.sinks = k1 k2
a1.sinks.k1.channel = c1
a1.sinks.k2.channel = c1

2、创建a2.conf

# Name the components on this agent
a2.sources = r1
a2.sinks = k1
a2.channels = c1
# Describe/configure the source
a2.sources.r1.type = avro
a2.sources.r1.bind = hadoop102
a2.sources.r1.port = 4141
# Describe the sink
a2.sinks.k1.type = logger
# Describe the channel
a2.channels.c1.type = memory
a2.channels.c1.capacity = 1000
a2.channels.c1.transactionCapacity = 100
# Bind the source and sink to the channel
a2.sources.r1.channels = c1
a2.sinks.k1.channel = c1

3、创建a3.conf

# Name the components on this agent
a3.sources = r1
a3.sinks = k1
a3.channels = c2
# Describe/configure the source
a3.sources.r1.type = avro
a3.sources.r1.bind = hadoop102
a3.sources.r1.port = 4142
# Describe the sink
a3.sinks.k1.type = logger
# Describe the channel
a3.channels.c2.type = memory
a3.channels.c2.capacity = 1000
a3.channels.c2.transactionCapacity = 100
# Bind the source and sink to the channel
a3.sources.r1.channels = c2
a3.sinks.k1.channel = c2

启动 a2.conf、a3.conf、a1.conf

7、聚合

1）案例需求：
hadoop102 上的 Flume-1 监控文件/opt/module/group.log，hadoop103 上的 Flume-2 监控某一个端口的数据流，Flume-1 与 Flume-2 将数据发送给 hadoop104 上的 Flume-3，Flume-3 将最终数据打印到控制台
1、创建a1.conf

# 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 /opt/module/group.log
a1.sources.r1.shell = /bin/bash -c
# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = avro
a1.sinks.k1.hostname = hadoop104
a1.sinks.k1.port = 4141
# Describe the channel
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

2、创建a2.conf

# Name the components on this agent
a2.sources = r1
a2.sinks = k1
a2.channels = c1
# Describe/configure the source
a2.sources.r1.type = netcat
a2.sources.r1.bind = hadoop103
a2.sources.r1.port = 44444
# Describe the sink
a2.sinks.k1.type = avro
a2.sinks.k1.hostname = hadoop104
a2.sinks.k1.port = 4141
# Use a channel which buffers events in memory
a2.channels.c1.type = memory
a2.channels.c1.capacity = 1000
a2.channels.c1.transactionCapacity = 100
# Bind the source and sink to the channel
a2.sources.r1.channels = c1
a2.sinks.k1.channel = c1

3、创建a3.conf

# Name the components on this agent
a3.sources = r1
a3.sinks = k1
a3.channels = c1
# Describe/configure the source
a3.sources.r1.type = avro
a3.sources.r1.bind = hadoop104
a3.sources.r1.port = 4141
# Describe the sink
# Describe the sink
a3.sinks.k1.type = logger
# Describe the channel
a3.channels.c1.type = memory
a3.channels.c1.capacity = 1000
a3.channels.c1.transactionCapacity = 100
# Bind the source and sink to the channel
a3.sources.r1.channels = c1
a3.sinks.k1.channel = c1

启动 a3.conf、a1.conf、a2.conf

原文地址：https://blog.csdn.net/zhangqw1013/article/details/135236347

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文章浏览阅读1.4k次。本文以Android、java为开发技术，实现了一个基于Android的博物馆线上导览系统 app。基于Android的博物馆线上导览系统 app的主要使用者分为管理员和用户，app端：首页、菜谱信息、甜品信息、交流论坛、我的，管理员：首页、个人中心、用户管理、菜谱信息管理、菜谱分类管理、甜品信息管理、甜品分类管理、宣传广告管理、交流论坛、系统管理等功能。通过这些功能模块的设计，基本上实现了整个博物馆线上导览的过程。
业务智能的未来趋势：AI与大数据的融合
文章浏览阅读897次，点赞19次，收藏26次。1.背景介绍在当今的数字时代，数据已经成为企业和组织中最宝贵的资源之一。随着互联网、移动互联网和物联网等技术的发展，数据的产生和收集速度也急剧增加。这些数据包括结构化数据(如数据库、 spreadsheet 等)和非结构化数据(如文本、图像、音频、视频等)。这些数据为企业和组织提供了更多的信息和见解，从而帮助他们做出更明智的决策。业务智能(Business Intelligence，BI)...
架构设计内容分享(二百一十)：设计一个大并发、大数据的系统架构，说说设计思路
文章浏览阅读932次，点赞22次，收藏16次。也就是说，一个类应该对自己需要耦合或调用的类知道的最少，类与类之间的关系越密切，耦合度越大，那么类的变化对其耦合的类的影响也会越大，这也是我们面向对象设计的核心原则：低耦合，高内聚。优秀的架构和产品都是一步一步迭代出来的，用户量的不断增大，业务的扩展进行不断地迭代升级，最终演化成优秀的架构。其根本思想是强调了类的松耦合，类之间的耦合越弱，越有利于复用，一个处在弱耦合的类被修改，不会波及有关系的类。缓存，从操作系统到浏览器，从数据库到消息队列，从应用软件到操作系统，从操作系统到CPU，无处不在。
大数据毕设分享(含算法) 基于hadoop大数据教育可视化系统(源码+论文)
文章浏览阅读937次，点赞22次，收藏23次。大数据可视化是关于数据视觉表现形式的科学技术研究[9]，将数据转换为图形或图像在屏幕上显示出来，并进行各种交互处理的理论、方法和技术。将数据直观地展现出来，以帮助人们理解数据，同时找出包含在海量数据中的规律或者信息，更多的为态势监控和综合决策服务。数据可视化是大数据生态链的最后一公里，也是用户最直接感知数据的环节。数据可视化系统并不是为了展示用户的已知的数据之间的规律，而是为了帮助用户通过认知数据，有新的发现，发现这些数据所反映的实质。大数据可视化的实施是一系列数据的转换过程。
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