Flume最简单使用

文章目录

    • 一、简介
      • 1、定义
      • 2、基础架构
    • 二、快速入门
      • 1、解压Flume
      • 2、案例一：监控端口号
      • 3、案例二：将空目录下文件
    • 三、Flume进阶
      • 1、Flume事务
      • 2、Flume Agent内部原理
      • 3、案例一：监控日志
      • 4、案例二：多路复用和拦截器适应
        • 4.1 原理
        • 4.2 代码编写
        • 4.3 编写配置文件
        • 4.4 测试
      • 5、案例三：聚合
    • 四、Flume数据流监控
      • 1、Ganglia简介
      • 2、部署规划
      • 3、修改配置文件：`hadoop101`
      • 4、修改配置文件`3台`
      • 5、启动服务
      • 3、测试

一、简介

1、定义

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。

  1. Flume官网地址：http://flume.apache.org/
  2. 文档查看地址：http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html
  3. 下载地址：http://archive.apache.org/dist/flume/

在这里插入图片描述

2、基础架构

Flume组成架构如下图所示：

在这里插入图片描述

  • Agent

Agent：Flume的部署单元，本质是一个JVM进程，Agent内部是以事件的形式将数据从源头送至目的。

组成：Agent主要有3个部分组成，Source、Channel、Sink。

  • Source

Source：是负责接收数据到Flume Agent的组件。
特点：Source组件可以处理各种类型、各种格式的日志数据，
Source组件类型：

  1. avro：本质是RPC框架，支持跨语言、跨平台的数据传输，avro Source在flume中多用于Agent的连接。
  2. netcat：本质是Linux下的端口类工具，netcat Source在Flume中用于采集端口传输的数据。
  3. exec：支持执行命令的，并将命令执行后的标准输出作为数据采集，多用于采集一个可追加文件。
  4. spooling directory：支持对一个目录进行监听，采集目录中一个或多个新生成的文件数据。
  5. taildir：支持对多个目录进行监听，采集一个或多个目录下的一个或多个可追加文件，支持断点续传。
  6. 除此之外还有：thrift、jms、sequence generator、syslog、http、自定义Source。
  • Sink

Sink：是负责发送数据到外部系统的Flume Agent的组件。
特点：Sink组件不断地轮询Channel中的事件且批量地移除它们，并将这些事件批量的、事务的写入到存储或索引系统、或者被发送到另一个Flume Agent。
Sink组件类型：

  1. logger：logger Sink组件则是将数据写到成Flume框架的运行日志中，配合运行参数-Dflume.root.logger=INFO,console可以将Flume运行日志（其中就包含了采集的数据）输出到控制台，多用于测试环境。
  2. hdfs：hdfs Sink组件是负责将数据传输到HDFS分布式文件系统中。
  3. avro：avro Sink组件配合avro Source组件可以实现Agent的连接。
  4. file：file Sink组件是将采集到的数据直接输出到本地文件系统中，即linux的磁盘上。
  5. 除此之外还有：thrift、ipc、HBase、solr、自定义Sink。
  • Channel

**Channel：**是负责暂存数据的，是位于Source和Sink组件之间的缓冲区。
特点：

  1. 由于Channel组件的存在，使得Source和Sink组件可以运作在不同的速率上。
  2. 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：

  1. Memory Channel：基于内存的队列存储事件，适用于对数据安全性要求不高的场景。 快，不安全
  2. File Channel：基于磁盘存储事件，宕机数据不丢失，适用于对数据安全敏感度高的场景。 慢，安全
  • Event

Event： agent中的事件，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。
特点： Event由Header和Body两部分组成，

  1. Header：用来存放该event的一些属性，为K-V结构。
  2. Body：用来存放该条数据，形式为字节数组。

二、快速入门

1、解压Flume

wget https://gitcode.net/weixin_44624117/software/-/raw/master/software/Linux/Flume/apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz

解压文件

tar -zxvf apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz -C /opt/module/

修改文件目录名称

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

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-1.9.0/lib/guava-11.0.2.jar

2、案例一：监控端口号

使用Flume监听一个端口，收集该端口数据，并打印到控制台。

在这里插入图片描述

安装netcat工具(发送Http请求)

sudo yum install -y nc

判断44444端口是否被占用

sudo netstat -nlp | grep 44444

在Flume目录下，创建job任务

cd /opt/module/flume-1.9.0
mkdir -p job/simpleCase
cd /opt/module/flume-1.9.0/job/simpleCase

添加配置文件

注：配置文件来源于官方手册http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html

vim flume-1-netcat-logger.con

#Name the components on this agent
a1.sources = r1 
a1.sinks = k1 
a1.channels = c1# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = netcat 
a1.sources.r1.bind = localhost
a1.sources.r1.port = 44444# 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 
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100 # Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

解释：

#Name the components on this agent
a1.sources = r1                                      # 为a1的Source组件命名为r1，多个组件用空格间隔
a1.sinks = k1                                        # 为a1的Sink组件命名为k1，多个组件用空格间隔
a1.channels = c1                                    # 为a1的Channel组件命名为c1，多个组件用空格间隔# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = netcat                      # 配置r1的类型
a1.sources.r1.bind = localhost                  # 配置r1的绑定地址（注意localhost和hadoop102的区别）
a1.sources.r1.port = 44444                       # 配置r1的监听端口# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = logger                        # 配置k1的类型为logger,输出到控制台# Use a channel which buffers events in memory
a1.channels.c1.type = memory                    # 配置c1的类型为memory
a1.channels.c1.capacity = 1000                 # 配置c1的容量为1000个事件
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100     # 配置c1的事务容量为100个事件# Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1                    # 配置r1的channel属性，指定r1连接到那个channel
a1.sinks.k1.channel = c1                        # 配置k1的channel属性，指定k1连接到那个channel

运行Flume监听端口

#	方式一：
bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a1 --conf-file job/simpleCase/flume-1-netcat-logger.conf -Dflume.root.logger=INFO,console
#	方式二：bin/flume-ng agent -c conf/ -n a1 -f job/simpleCase/flume-1-netcat-logger.conf -Dflume.root.logger=INFO,console

参数说明：

  • --conf/-c：表示配置文件存储在conf/目录
  • --name/-n：表示给agent起名为a1
  • --conf-file/-f：指定读取的配置文件是在job/simpleCase文件夹下的flume-1-1netcat-logger.conf文件。
  • -Dflume.root.logger=INFO,console ：-D表示flume运行时动态修改flume.root.logger参数属性值，并将控制台日志打印级别设置为INFO级别。日志级别包括:log、info、warn、error。

**测试：**在Hadoop101上启动nc，并发送请求

nc localhost 44444
hello
world
hello world

在这里插入图片描述

3、案例二：将空目录下文件

Source选择：

  • 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；
  • 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。

在这里插入图片描述

创建配置文件

cd /opt/module/flume-1.9.0/job/simpleCase
vim flume-2-taildir-hdfs.conf

配置文件

# Name the components on this agent
a2.sources = r1
a2.sinks = k1
a2.channels = c1# Describe/configure the source
a2.sources.r1.type = TAILDIR
a2.sources.r1.positionFile = /opt/module/flume-1.9.0/tail_dir.json
a2.sources.r1.filegroups = f1 f2
a2.sources.r1.filegroups.f1 = /opt/module/flume-1.9.0/datas/tailCase/files/.*file.*
a2.sources.r1.filegroups.f2 = /opt/module/flume-1.9.0/datas/tailCase/logs/.*log.*# Describe the sink
a2.sinks.k1.type = hdfs
a2.sinks.k1.hdfs.path = hdfs://hadoop101:8020/flume/tailDir/%Y%m%d/%H
# 上传文件的前缀
a2.sinks.k1.hdfs.filePrefix = tail-
# 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，（可选择设置支持压缩的CompressedStream或者不支持压缩的DataStream） 
a2.sinks.k1.hdfs.fileType = DataStream
# 多久生成一个新的文件
a2.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 60
# 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# 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

启动监控

cd /opt/module/flume-1.9.0
bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a2 --conf-file job/simpleCase/flume-2-taildir-hdfs.conf

测试

新建受监控目录

mkdir -p datas/tailCase/files
mkdir -p datas/tailCase/logs

在/opt/module/flume/datas/目录下创建tailCase/files文件夹向files文件夹下文件追加内容

测试/opt/module/flume-1.9.0/datas/tailCase/files/.*file.*

#	当前目录下会上传file的文件
cd /opt/module/flume-1.9.0/datas/tailCase/filestouch file1.txt
echo I am file1 >> file1.txt
touch log1.txt
echo I am log1 >> log1.txt

测试： /opt/module/flume-1.9.0/datas/tailCase/logs/.*log.*

#	当前目录下，会上传 log的文件
cd /opt/module/flume-1.9.0/datas/tailCase/logs
touch file2.txt
echo I am file2 >> file2.txt
touch log2.txt
echo I am log2 >> log2.txt

文件上传到HDFS上

在这里插入图片描述

断点续传监控

关掉flume采集程序，对logs/和files/下文件追加，再开启flume采集程序，验证flume的断点续传。

Taildir Source维护了一个json格式的position File，其会定期的往position File中更新每个文件读取到的最新的位置，因此能够实现断点续传。Position File的格式如下：

{"inode":2496272,"pos":12,"file":"/opt/module/flume/datas/tailCase/files/file1.txt"}
{"inode":2496275,"pos":12,"file":"/opt/module/flume/datas/tailCase/logs/log2.txt"}

注：Linux中储存文件元数据的区域就叫做inode，每个inode都有一个号码，操作系统用inode号码来识别不同的文件，Unix/Linux系统内部不使用文件名，而使用inode号码来识别文件。

三、Flume进阶

1、Flume事务

在这里插入图片描述

在Flume中一共有两个事务

  • Put事务：在Source组件和Channel组件之间，保证Source组件到Channel组件之间数据传递的可靠性。
  • take事务：在Channel组件和Sink组件之间，保证channel组件到Sink组件之间数据传输的可靠性。

Put事务流程

  1. source组件采集外部数据到agent内部，并且将数据包装为事件。
  2. source组件开始将事件传输到Channel组件中。
  3. 首先，会开启事务，在事务内部，通过doPut方法将一批数据放入到putlist中存储。
  4. 之后，调用doCommit方法，把putList中的所有Event放到Channel中，成功之后就清空putList。

失败重试机制

  • putList在像channel中发送数据前会先检查channel中的容量是否放得下，放不下一个都不会放，调用doRollback
  • 调用doRollback方法后，doRollback方法会进行两步操作：
    • 将putList清空。
    • 抛出ChannelException异常。
  • source组件会捕捉到doRollback抛出的异常后，source就将刚才的一批数据重新采集，然后就开启一个新的事务。
  • 数据批的大小取决于Source组件的配置参数batch size的值。
  • putList的大小取决于Channel组件的配置参数transactionCapacity的值（capacity参数是指Channel的容量）。

Take事务流程

  1. Sink组件不断的轮询Channel，当其中有新的事件到达时，开启take事务。
  2. take事务开启后，会调用doTake方法将Channel组件中的Event剪切到takeList中。
  3. 当takeList中存放了batch size数量的Event之后，就会调用doCommit方法。
  4. doCommit方法中，首先会将数据写出到外部系统，成功后就会清空takeList。
  5. 当事务失败时，就会调用doRollback方法来进行回滚，就是将takeList中的数据原封不动的还给channel。

2、Flume Agent内部原理

在这里插入图片描述

组件名称概述组件包含类型特点
ChannelSelector选出Event将要发到那个channelReplication Channel Selector复制，默认选项
Multiplexing Channel Seletctor多路复用
SinkProcessor通过配置不同类型的SinkProcess实现不同的功能DefaultSinkProcessor单个Sink，默认
LoadBalancingSinkProcessor负载均衡
FailoverSinkProcessor故障转移

执行流程

  1. Source组件采集外部数据到agent内部，并包装为Event
  2. 然后，将事件发送到ChannelProcessor中，
    • 通过拦截器链中每个拦截器的拦截过滤，符合要求的Event会返回到ChannelProcessor中。
    • 在通过ChannelSelector，根据不同的选择器来决定Event去往哪个Channel，然后返回到ChannelProcessor。
  3. 开启Put事务，将批量的Event发送到Channel中
  4. 更具SinkProcessor组件配置的类型不同，实现相应的功能（负载均衡或故障转移），最终都会且同一时刻只能有一个Sink去拉取数据。
  5. Sink组件不断的轮询Channel，当有新的Event到达Channel时，向外部系统写出。

3、案例一：监控日志

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。

在这里插入图片描述

模拟日志文件：在/opt/module/flume/datas/目录下创建模拟日志文件realtime.log

mkdir -p /opt/module/flume-1.9.0/datas
touch /opt/module/flume-1.9.0/datas/realtime.log

复制的配置文件：在/opt/module/flume/job目录下创建enterprise/copy文件夹

mkdir -p /opt/module/flume-1.9.0/job/enterprise/copy
  • Source：flume-1-exec-avro.conf
  • Sink：``flume-2-avro-hdfs和flume-3-avro-file`

配置文件1：：flume-1-exec-avro.conf

vim /opt/module/flume-1.9.0/job/enterprise/copy/flume-1-exec-avro.conf

# 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,其实默认就是replicating
a1.sources.r1.selector.type = replicating# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = exec
a1.sources.r1.command = tail -F /opt/module/flume-1.9.0/datas/realtime.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 = hadoop101
a1.sinks.k1.port = 4141a1.sinks.k2.type = avro
a1.sinks.k2.hostname = hadoop101
a1.sinks.k2.port = 4142# Describe the channel
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100a1.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

配置文件2：flume-2-avro-hdfs.conf

vim /opt/module/flume-1.9.0/job/enterprise/copy/flume-2-avro-hdfs.conf

# 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 = hadoop101
a2.sources.r1.port = 4141# Describe the sink
a2.sinks.k1.type = hdfs
a2.sinks.k1.hdfs.path = hdfs://hadoop101:8020/flume/copy/%Y%m%d/%H
# 上传文件的前缀
a2.sinks.k1.hdfs.filePrefix = copy-
# 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 = 60
# 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

配置文件3：flume-3-avro-file.conf

vim /opt/module/flume-1.9.0/job/enterprise/copy/flume-3-avro-file.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 = hadoop101
a3.sources.r1.port = 4142# Describe the sink
a3.sinks.k1.type = file_roll
a3.sinks.k1.sink.directory = /opt/module/flume-1.9.0/datas/copy_result# 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

mkdir /opt/module/flume-1.9.0/datas/copy_result

cd /opt/module/flume-1.9.0
bin/flume-ng agent -c conf/ -n a3 -f /opt/module/flume-1.9.0/job/enterprise/copy/flume-3-avro-file.conf
bin/flume-ng agent -c conf/ -n a2 -f /opt/module/flume-1.9.0/job/enterprise/copy/flume-2-avro-hdfs.conf
bin/flume-ng agent -c conf/ -n a1 -f /opt/module/flume-1.9.0/job/enterprise/copy/flume-1-exec-avro.conf

echo 2021-10-41 09-10-32 >> /opt/module/flume-1.9.0/datas/realtime.log

4、案例二：多路复用和拦截器适应

4.1 原理

需求：

使用flume采集服务器端口日志数据，需要按照日志类型的不同，将不同种类的日志发往不同分析系统。

原理

  • 背景：在实际的开发中，一台服务器产生的日志类型可能有很多种，不同类型的日志可能需要发送到不同的分析系统。
    此时会用到Flume的channel selecter中的Multiplexing结构。
  • Multiplexing的原理是：根据event中Header的某个key的值，将不同的event发送到不同的Channel中。
  • 自定义Interceptor：实现为不同类型的event的Header中的key赋予不同的值。
  • 总结：在该案例中，我们以端口数据模拟日志，以数字和字母模拟不同类型的日志，我们需要自定义interceptor区分数字和字母，将其分别发往不同的分析系统（Channel）。

在这里插入图片描述

4.2 代码编写

Maven配置

<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"><modelVersion>4.0.0</modelVersion><groupId>com.lydms</groupId><artifactId>first-flume</artifactId><version>1.0-SNAPSHOT</version><packaging>jar</packaging><name>first-flume</name><properties><project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding></properties><dependencies><dependency><groupId>junit</groupId><artifactId>junit</artifactId><version>3.8.1</version><scope>test</scope></dependency><dependency><groupId>org.apache.flume</groupId><artifactId>flume-ng-core</artifactId><version>1.9.0</version></dependency></dependencies><build><plugins><plugin><groupId>org.apache.maven.plugins</groupId><artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId><configuration><source>6</source><target>6</target></configuration></plugin></plugins></build>
</project>

接口：

package com.lydms.flume.interceptor;import org.apache.flume.Context;
import org.apache.flume.Event;
import org.apache.flume.interceptor.Interceptor;import java.util.List;public class CustomInterceptor implements Interceptor {@Overridepublic void initialize() {}@Overridepublic Event intercept(Event event) {// 1. 从事件中获取数据byte[] body = event.getBody();// 2. 判断数据开头的字符是字母还是数据if (body[0] >= 'a' && body[0] <= 'z') {event.getHeaders().put("type", "letter");         // 是字母就在事件头部设置type类型为letter} else if (body[0] >= '0' && body[0] <= '9') {event.getHeaders().put("type", "number");         // 是数字就在事件头部设置type类型为number}// 3. 返回事件return event;}// 对批量事件进行拦截@Overridepublic List<Event> intercept(List<Event> events) {for (Event event : events) {intercept(event);}return events;}@Overridepublic void close() {}// 拦截器对象的构造对象public static class Builder implements Interceptor.Builder {@Overridepublic Interceptor build() {return new CustomInterceptor();}@Overridepublic void configure(Context context) {}}
}

将项目打包，并导入到flume的lib目录下(/opt/module/flume-1.9.0/lib)。

4.3 编写配置文件

Hadoop101：添加配置文件

mkdir -p /opt/module/flume-1.9.0/job/custom/multi
vim /opt/module/flume-1.9.0/job/custom/multi/flume-1-netcat-avro.conf

# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1 k2
a1.channels = c1 c2# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = netcat
a1.sources.r1.bind = localhost
a1.sources.r1.port = 44444
a1.sources.r1.interceptors = i1
#	Java文件目录
a1.sources.r1.interceptors.i1.type = com.lydms.flume.interceptor.CustomInterceptor$Builder
a1.sources.r1.selector.type = multiplexing
a1.sources.r1.selector.header = type
a1.sources.r1.selector.mapping.letter = c1
a1.sources.r1.selector.mapping.number = c2# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = avro
a1.sinks.k1.hostname = hadoop102
a1.sinks.k1.port = 4141a1.sinks.k2.type=avro
a1.sinks.k2.hostname = hadoop103
a1.sinks.k2.port = 4242# Use a channel which buffers events in memory
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100# Use a channel which buffers events in memory
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

Hadoop102：添加配置文件

mkdir -p /opt/module/flume-1.9.0/job/custom/multi
vim /opt/module/flume-1.9.0/job/custom/multi/flume-2-avro-logger.conf

# agent
a2.sources=r1
a2.sinks = k1
a2.channels = c1# source
a2.sources.r1.type = avro
a2.sources.r1.bind = hadoop102
a2.sources.r1.port = 4141# sink
a2.sinks.k1.type = logger# Channel
a2.channels.c1.type = memory
a2.channels.c1.capacity = 1000
a2.channels.c1.transactionCapacity = 100# bind
a2.sinks.k1.channel = c1
a2.sources.r1.channels = c1

Hadoop103：添加配置文件

mkdir -p /opt/module/flume-1.9.0/job/custom/multi
vim /opt/module/flume-1.9.0/job/custom/multi/flume-3-avro-logger.conf

# agent
a3.sources = r1
a3.sinks = k1
a3.channels = c1# source
a3.sources.r1.type = avro
a3.sources.r1.bind = hadoop103
a3.sources.r1.port = 4242# sink
a3.sinks.k1.type = logger# Channel
a3.channels.c1.type = memory
a3.channels.c1.capacity = 1000
a3.channels.c1.transactionCapacity = 100# bind
a3.sinks.k1.channel = c1
a3.sources.r1.channels = c1
4.4 测试

启动项目

cd /opt/module/flume-1.9.0
bin/flume-ng agent -c conf/ -n a3 -f /opt/module/flume-1.9.0/job/custom/multi/flume-3-avro-logger.conf -Dflume.root.logger=INFO,console
bin/flume-ng agent -c conf/ -n a2 -f /opt/module/flume-1.9.0/job/custom/multi/flume-2-avro-logger.conf -Dflume.root.logger=INFO,console
bin/flume-ng agent -c conf/ -n a1 -f /opt/module/flume-1.9.0/job/custom/multi/flume-1-netcat-avro.conf -Dflume.root.logger=INFO,console

测试：

nc localhost 44444
hello
world
1231231
41341

在这里插入图片描述

5、案例三：聚合

案例：

  • hadoop102：flume-1监控文件/opt/module/flume-1.9.0/datas/.*file*.，
  • hadoop103：flume-2监控某一个端口的数据流。
  • hadoop104：flume-3，接收flume-1和flume-2的数据，flume-3将最终数据打印到控制台。

在这里插入图片描述

Hadoop101：配置文件flume-1-exec-avro.conf

mkdir /opt/module/flume-1.9.0/job/enterprise/juhe
vim /opt/module/flume-1.9.0/job/enterprise/juhe/flume-1-exec-avro.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/flume-1.9.0/datas/realtime.log
a1.sources.r1.shell = /bin/bash -c# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = avro
a1.sinks.k1.hostname = hadoop103
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

Hadoop102 ：配置文件flume-2-netcat-avro.conf

mkdir -p /opt/module/flume-1.9.0/job/enterprise/juhe
vim /opt/module/flume-1.9.0/job/enterprise/juhe/flume-2-netcat-avro.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 = hadoop102
a2.sources.r1.port = 44444# Describe the sink
a2.sinks.k1.type = avro
a2.sinks.k1.hostname = hadoop103
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

Hadoop103：配置文件flume-1-exec-avro.conf

mkdir -p /opt/module/flume-1.9.0/job/enterprise/juhe
vim /opt/module/flume-1.9.0/job/enterprise/juhe/flume-3-avro-logger.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 = hadoop103
a3.sources.r1.port = 4141# 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

测试：

#	Hadoop103
/opt/module/flume-1.9.0/bin/flume-ng agent –c conf/ -n a3 -f /opt/module/flume-1.9.0/job/enterprise/juhe/flume-3-avro-logger.conf -Dflume.root.logger=INFO,console
#	Hadoop102
/opt/module/flume-1.9.0/bin/flume-ng agent –c conf/ -n a2 -f /opt/module/flume-1.9.0/job/enterprise/juhe/flume-2-netcat-avro.conf
#	Hadoop101
/opt/module/flume-1.9.0/bin/flume-ng agent –c conf/ -n a1 -f /opt/module/flume-1.9.0/job/enterprise/juhe/flume-1-exec-avro.conf

Hadoop101：向/opt/module/flume/datas/目录下的realtime.log追加内容

echo 'Hello Worlld Hadoop101' > /opt/module/flume-1.9.0/datas/realtime.log

Hadoop102：向44444端口发送数据

nc hadoop102 44444
hello world

Hadoop103：查看数据

在这里插入图片描述

四、Flume数据流监控

1、Ganglia简介

Ganglia由gmond、gmetad和gweb三部分组成。

  • gmond（Ganglia Monitoring Daemon）：
    是一种轻量级服务，安装在每台需要收集指标数据的节点主机上。
    使用gmond，你可以很容易收集很多系统指标数据，如CPU、内存、磁盘、网络和活跃进程的数据等。
  • gmetad（Ganglia Meta Daemon）：
    整合所有信息，并将其以RRD格式存储至磁盘的服务。
  • gweb（Ganglia Web）Ganglia可视化工具：
    gweb是一种利用浏览器显示gmetad所存储数据的PHP前端。
    在Web界面中以图表方式展现集群的运行状态下收集的多种不同指标数据。

2、部署规划

gwebgmetadgmod
Hadoop101turetruetrue
Hadoop102true
Hadoop103true

安装步骤

#	Hadoop101
sudo yum -y install epel-release
sudo yum -y install ganglia-gmetad
sudo yum -y install ganglia-web
sudo yum -y install ganglia-gmond#	Hadoop102
sudo yum -y install epel-release
sudo yum -y install ganglia-gmond#	Hadoop103
sudo yum -y install epel-release
sudo yum -y install ganglia-gmond

3、修改配置文件：hadoop101

修改配置：Hadoop101

  • 修改配置文件/etc/httpd/conf.d/ganglia.conf
sudo vim /etc/httpd/conf.d/ganglia.conf
#	修改内容(2种配置。二选一)
Require ip 192.168.1.1          
#	Require all granted

在这里插入图片描述

修改配置文件/etc/ganglia/gmetad.conf

sudo vim /etc/ganglia/gmetad.conf
#	修改内容
data_source "my cluster" hadoop101

在这里插入图片描述

修改配置文件/etc/selinux/config

sudo vim /etc/selinux/config
#	修改内容
SELINUX=disabled
SELINUXTYPE=targeted

4、修改配置文件3台

修改配置：Hadoop101、Hadoop102、Hadoop103

修改配置文件/etc/sudganglia/gmond.conf

sudo vim /etc/ganglia/gmond.conf 
#	修改内容==================
# 数据发送给hadoop101
host = hadoop101# 接收来自任意连接的数据
bind = 0.0.0.0

在这里插入图片描述

5、启动服务

修改文件权限

chown ganglia:ganglia /var/lib/ganglia
sudo chmod -R 777 /var/lib/ganglia

启动脚本(Hadoop101)

sudo systemctl start gmond
sudo systemctl start httpd
sudo systemctl start gmetad

连接地址：http://hadoop101/ganglia

当不能查看到页面时，修改配置文件，再重启。

Require ip 192.168.1.1

在这里插入图片描述

3、测试

在这里插入图片描述
EventPutAttemptCountsource尝试写入Channel的事件总量		在这里插入图片描述 EventPutSuccessCount成功写入channel且提交的事件总量img StartTimechannel停止时间
img EventTakeAttemptCountsource尝试写入Channel的事件总量img EventTakeSuccessCount成功写入channel且提交的事件总量img StopTimechannel停止时间
img ChannelSize目前Channel中事件的总数量img ChannelFillPercentagechannel占用百分比img ChannelCapacitychannel的容量

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