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Flume笔记二之source,channel,sink
2018-11-13 16:14:42 】 浏览:188次 本网站的内容取自网络,仅供学习参考之用,绝无侵犯任何人知识产权之意。如有侵犯请您及时与本人取得联系,万分感谢。
Tags:Flume 笔记 source channel sink

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Source

rpc远程过程调用协议,客户机与服务机的调用模式需要对数据进行序列化。

1:客户机将参数序列化并以二进制形式通过网络传输到服务器。

2:服务器接收到后进行反序列化再调用方法获取返回值。

3:服务器将返回值序列化后再通过网络传输给客户机。

4:客户机接收到结果后再进行反序列化获取结果。

Avro source:

Avro就是一种序列化形式,avrosource监听一个端口只接收avro序列化后的数据,其他类型的不接收。

type:avrosource的类型,必须是avro。

bind:要监听的(本机的)主机名或者ip。此监听不是过滤发送方。一台电脑不是说只有一个IP。有多网卡的电脑,对应多个IP。

port:绑定的本地的端口。

Thrif source:

和avro一样是一种数据序列化形式,Thrifsource只采集thrift数据序列化后的数据

Exec source:

采集linux命令的返回结果传输给channel

type:source的类型:必须是exec。

command:要执行命令。

tail –f 若文件被删除即使重新创建同名文件也不会监听

tail -F 只要文件同名就可以继续监听

以上可以用在日志文件切割时的监听

JMS Source:

Java消息服务数据源,Java消息服务是一个与具体平台无关的API,这是支持jms规范的数据源采集;

Spooling Directory Source:通过文件夹里的新增的文件作为数据源的采集;

Kafka Source:从kafka服务中采集数据。

NetCat Source:绑定的端口(tcp、udp),将流经端口的每一个文本行数据作为Event输入

type:source的类型,必须是netcat。

bind:要监听的(本机的)主机名或者ip。此监听不是过滤发送方。一台电脑不是说只有一个IP。有多网卡的电脑,对应多个IP。

port:绑定的本地的端口。

HTTP Source:监听HTTP POST和 GET产生的数据的采集

Chanel

是一个数据存储池,中间通道,从source中接收数据再向sink目的地传输,如果sink写入失败会自动重写因此不会造成数据丢失。

Memory:用内存存储,但服务器宕机会丢失数据。

Typechannel的类型:必须为memory

capacity:channel中的最大event数目

transactionCapacity:channel中允许事务的最大event数目

File:使用文件存储数据不会丢失数据但会耗费io。

Typechannel的类型:必须为 file

checkpointDir :检查点的数据存储目录

dataDirs :数据的存储目录

transactionCapacity:channel中允许事务的最大event数目

SpillableMemory Channel:内存文件综合使用,先存入内存达到阀值后flush到文件中。

Typechannel的类型:必须为SPILLABLEMEMORY

memoryCapacity:内存的容量event数

overflowCapacity:数据存到文件的event阀值数

checkpointDir:检查点的数据存储目录

dataDirs:数据的存储目录

Jdbc:使用jdbc数据源来存储数据。

Kafka:使用kafka服务来存储数据。

Sink

各种类型的目的地,接收channel写入的数据并以指定的形式表现出来。Sink有很多种类型。

type:sink的类型 必须是hdfs。

hdfs.path:hdfs的上传路径。

hdfs.filePrefix:hdfs文件的前缀。默认是:FlumeData

hdfs.rollInterval:间隔多久产生新文件,默认是:30(秒) 0表示不以时间间隔为准。

hdfs.rollSize:文件到达多大再产生一个新文件,默认是:1024(bytes)0表示不以文件大小为准。

hdfs.rollCount:event达到多大再产生一个新文件,默认是:10(个)0表示不以event数目为准。

hdfs.batchSize:每次往hdfs里提交多少个event,默认为100

hdfs.fileType:hdfs文件的格式主要包括:SequenceFile,DataStream ,CompressedStream,如果使用了CompressedStream就要设置压缩方式。

hdfs.codeC:压缩方式:gzip,bzip2, lzo, lzop, snappy

注:%{host}可以使用header的key。以及%Y%m%d来表示时间,但关于时间的表示需要在header里有timestamp这个key。

Logger Sink将数据作为日志处理(根据flume中的设置的日志方式来显示)

要在控制台显示在运行agent的时候加入:-Dflume.root.logger=INFO,console。

type:sink的类型:必须是logger。

maxBytesToLog:打印body的最长的字节数 默认为16

Avro Sink:数据被转换成Avro Event,然后发送到指定的服务端口上。

type:sink的类型:必须是 avro。

hostname:指定发送数据的主机名或者ip

port:指定发送数据的端口

实例

1:监听一个文件的增加变化,采集数据并在控制台打印。

在这个例子中我使用exec source,memory chanel,logger sink。可以看我的agent结构图


以下是我创建的exec_source.conf

a1.sources=r1

a1.channels=c1

a1.sinks=k1

a1.sources.r1.type=exec

a1.sources.r1.command=tail -F/usr/local/success.log

a1.channels.c1.type=memory

a1.channels.c1.capacity=1000

a1.channels.c1.transactioncapacity=100

a1.sinks.k1.type=logger

a1.sources.r1.channels=c1

a1.sinks.k1.channel=c1

执行命令:

bin/flume-ngagent --conf conf/ --conf-file conf/exec_source.conf --name a1-Dflume.root.logger=INFO,console &

然后更改/usr/local/success.log文件中的内容后可以看到flume采集到了文件的变化并在控制台上打印出来。文件初始内容hello和how are you,剩下的i am fine和ok为新增加内容。



2:监控一个文件变化并将其发送到另一个服务器上然后打印

这个例子可以建立在上一个例子之上,但是需要对flume的结构做一些修改,我使用avro序列化数据再发送到指定的服务器上。详情看结构图。


实际上flume可以进行多个节点关联,本例中我只使用131向139发送数据

131,139上都必须启动agent

服务器131配置

以下是我创建的exec_source_avro_sink.conf

a1.sources=r1

a1.channels=c1

a1.sinks=k1

a1.sources.r1.type=exec

a1.sources.r1.command=tail -F/usr/local/success.log

a1.channels.c1.type=memory

a1.channels.c1.capacity=1000

a1.channels.c1.transactioncapacity=100

a1.sinks.k1.type=avro

a1.sinks.k1.hostname=192.168.79.139

a1.sinks.k1.port=42424

a1.sources.r1.channels=c1

a1.sinks.k1.channel=c1

执行命令启动agent

bin/flume-ng agent --conf conf/ --conf-fileconf/exec_source_avro_sink.conf --name a1 -Dflume.root.logger=INFO,console&

139服务器配置

执行命令拷贝flume到139

scp -r apache-flume-1.7.0-bin/root@192.168.79.139:/usr/local/

修改exec_source_avro_sink.conf

a1.sources=r1

a1.channels=c1

a1.sinks=k1

a1.sources.r1.type=avro

a1.sources.r1.bind=0.0.0.0

a1.sources.r1.port=42424

a1.channels.c1.type=memory

a1.channels.c1.capacity=1000

a1.channels.c1.transactioncapacity=100

a1.sinks.k1.type=logger


a1.sources.r1.channels=c1

a1.sinks.k1.channel=c1

执行命令启动agent

bin/flume-ng agent --conf conf/ --conf-fileconf/exec_source_avro_sink.conf --name a1 -Dflume.root.logger=INFO,console&

结果可以在139控制台上看到131中修改success.log的变化信息


3:avro-client实例

执行bin/flume-ng会提示有命令如下

helpdisplay this help text

agent run aFlume agent

avro-client run anavro Flume client

version show Flume version info

avro-clinet是avro客户端,可以把本地文件以avro序列化方式序列化后发送到指定的服务器端口。本例就是将131的一个文件一次性的发送到139中并打印。

Agent结构图如下

131启动的是一个avro-client,它会建立连接,发送数据,断开连接,它只是一个客户端。

启动一个avro客户端

bin/flume-ngavro-client --conf conf/ --host 192.168.79.139 --port 42424 --filename/usr/local/success.log --headerFile /usr/local/kv.log

--headerFile是用来区分是哪个服务器发送的数据,kv.log中的内容会被发送到139,可以作为标识来使用。

139的avro_client.conf如下

a1.sources=r1

a1.channels=c1

a1.sinks=k1

a1.sources.r1.type=avro

a1.sources.r1.bind=0.0.0.0

a1.sources.r1.port=42424

a1.channels.c1.type=memory

a1.channels.c1.capacity=1000

a1.channels.c1.transactioncapacity=100

a1.sinks.k1.type=logger

a1.sources.r1.channels=c1

a1.sinks.k1.channel=c1

启动agent

bin/flume-ngagent --conf conf/ --conf-file conf/avro_client.conf --name a1-Dflume.root.logger=INFO,console &

139控制台显示如下


可以看到headers的内容headers:{hostname=192.168.79.131}


注意:

1:Flume服务没有stop命令需要通过kill来杀掉进行,可以使用jps -m来确认是那个agent的number

[root@shb01 conf]# jps -m

3610 Jps -m

3512 Application --conf-fileconf/exec_source.conf --name a1

2:修改flume的配置文件后如avro_client.conf,flume会自动重启

3:logger sink默认只显示16个字节

4:flume是以event为单位进行数据传输的,其中headers是一个map容器map<string,string>

Event: { headers:{hostname=192.168.79.131}body: 31 61 1a }

5:flume支持多节点关联但是sink和source的类型要一致,比如avro-client发送数据那么接收方的source也必须是avro否则会警告。





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Flume笔记二之source,channel,sink https://www.cppentry.com/bencandy.php?fid=119&id=183415

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