
数据采集组件:Flume基础用法和Kafka集成
一、Flume简介
1、基础描述
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支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据;
特点:分布式、高可用、基于流式架构,通常用来收集、聚合、搬运不同数据源的大量日志到数据仓库。
2、架构模型
Agent包括三个核心组成,Source、Channel、Sink。Source负责接收数据源,并兼容多种类型,Channel是数据的缓冲区,Sink处理数据输出的方式和目的地。
Event是Flume定义的一个数据流传输的基本单元,将数据从源头送至目的地。
Flume可以设置多级Agent连接的方式传输Event数据,从最初的source开始到最终sink传送的目的存储系统,如果数量过多会影响传输速率,并且传输过程中单节点故障也会影响整个传输通道。
Flume支持多路复用数据流到一个或多个目的地,这种模式可以将相同数据复制到多个channel中,或者将不同数据分发到不同的channel中,并且sink可以选择传送到不同的目的地。
Agent1理解为路由节点负责Channel的Event均衡到多个Sink组件,每个Sink组件分別连接到独立的Agent上,实现负载均衡和错误恢复的功能。
Flume的使用组合方式做数据聚合,每台服务器部署一个flume节点采集日志数据,再汇聚传输到存储系统,例如HDFS、Hbase等组件,高效且稳定的解决集群数据的采集。
二、安装过程
1、安装包
apache-flume-1.7.0-bin.tar.gz
2、解压命名
3、配置文件
配置路径:/opt/flume1.7/conf
4、修改配置
添加JDK依赖
5、环境测试
安装netcat工具
创建任务配置
添加基础任务配置
注意:a1表示agent名称。
开启flume监听端口
使用netcat工具向55555端口发送数据
查看flume控制面
三、应用案例
1、案例描述
基于flume在各个集群服务进行数据采集,然后数据传到kafka服务,再考虑数据的消费策略。
采集:基于flume组件的便捷采集能力,如果直接使用kafka会产生大量的埋点动作不好维护。
消费:基于kafka容器的数据临时存储能力,避免系统高度活跃期间采集数据过大冲垮数据采集通道,并且可以基于kafka做数据隔离并针对化处理。
2、创建kafka配置
3、修改sink配置
4、创建kafka的Topic
上述配置文件中名称:kafkatest,下面执行创建命令之后查看topic信息。
5、启动Kakfa消费
这里指定topic是kafkatest。
6、启动flume配置
四、源代码地址
本文转载自公众号:知了一笑
