• Hadoop生态圈中的Flume数据日志采集工具

    Hadoop生态圈中的Flume数据日志采集工具

    一、数据采集的问题

    数据采集一般指的是将数据采集到大数据环境下进行持久化、海量化的保存，目的主要是为了我们后期的大数据处理（数据统计分析、数据挖掘等等）沉底数据基础。

    不同的来源的数据我们一般有不同的数据采集方式

    1、数据来源于我们的RDBMS关系型数据库：Sqoop数据迁移工具实现数据的采集

    2、数据来源于我们系统运行产生的日志文件：日志文件记录的数据量特别庞大，但是日志文件不属于大数据存储系统中东西，因此日志文件记录不了海量的数据，日志文件都会有一个定期清理规则。采集日志文件数据到大数据环境中。
    一般采集日志文件数据到大数据环境使用的就是Flume技术

    3、数据来源于其他网站：开发一个电影网站，电影网站应该具备哪些功能，哪些类型的电影能受用户的欢迎。分析竞品数据，这种情况竟品数据都是人家别人家网站的数据，但是我们需要分析，但是人家不给你数据，通过爬虫获取数据（一不留神就犯法）。

    4、数据来源于各种传感器设备：不需要我们管

    5、第三方提供、购买的第三方数据、开源数据集平台提供的（阿里云的天池数据集、kaggle数据集平台、飞浆数据集平台、各个地区的政府公开数据集平台）

    二、数据采集一般使用的技术

    sqoop技术：采集RDBMS的数据到大数据环境中

    Flume技术：采集系统/网站产生的日志文件数据、端口数据等等到大数据环境中

    爬虫技术：采集第三方的数据，爬虫一般是把采集的数据放到一个文件或者RDBMS数据库当中

    三、扩展：通过爬虫技术采集第三方网站数据

    爬虫技术就是通过读取网页/网站的界面结构，获取网页中嵌套的数据

    爬虫目前主要有两种类型的爬虫

    • 通过代码进行爬虫
      python写的
      • 优点：在于可以定制化爬虫内容
      • 缺点：
        1、编写代码，代码是非常复杂
        2、很多网站做了反爬虫校验，可能写了代码也无法爬取数据
    • 通过可视化爬虫工具爬虫
      • 优点：不需要写一行代码，只需要点点点就可以定制化数据爬虫，反爬虫问题不用担心
      • 缺点：1、无法随心所欲爬取数据，2、可能会收费
      • 八爪鱼爬虫工具、集搜客爬虫工具…

    四、Flume日志采集工具概述

    Flume也是Apache开源的顶尖项目，专门用来采集海量的日志数据到指定的目的地。

    Flume采集数据采用一种流式架构思想，只要数据源有数据，就可以源源不断的采集数据源的数据到目的地

    Flume的组成架构

    • Flume之所以可以实现采集不同数据源（不仅仅只包含日志文件数据）到指定的目的地，源于Flume的设计机构。
    • Agent：一个Flume采集数据的进程，一个Flume软件可以启动多个Flume采集进程Agent
    • Source：Flume的一个数据源组件，是Flume专门用来连接数据源的组件，一个Flume采集进程Agent中，Source组件可以有一个也可以有多个
    • Channel：Flume中一个类似于缓存池的组件，缓存池的主要作用就是用来临时保存source数据源采集的数据，目的地需要数据，从缓冲池中获取，防止数据源数据产生过快，而目的地消费数据过慢，导致程序崩溃的问题。一个Agent中，可以存在多个Channel组件
    • Sink：Flume中一个目的地（下沉地）组件，是Flume专门用来连接目的地的组件，一个Flume进程中，sink组件也可以有多个，但是一个sink只能从一个channel中获取数据。不能一个sink从不同channel拉取数据
    • event：Flume中数据传输单位。Flume采集数据源的数据时，会把数据源的数据封装为一个个的event。
    • 脚本文件xxx.conf：需要用户自己编写的，Flume采集数据时，数据源和目的地有很多种，因此如果我们采集数据时，我们必须自定义一个脚本文件，在脚本文件中需要定义采集的数据源的类型、channel管道的类型、sink的目的地的类型、以及source channel sink三者之间的关系。脚本文件定义成功之后，我们才能去根据脚本文件启动Flume采集进程Agent
    • 【注意】一个source只能连接一个数据源，一个sink只能连接一个目的地

    Flume的采集数据的工作流程

    • 首先我们先编写xx.conf脚本文件定义我们的采集的数据源、目的地、管道的类型，定义成功之后我们根据脚本启动Flume采集进程Agent。一旦当Flume采集进程启动成功，source就会去监听数据源的数据，一旦当数据源有数据产生，那么source组件会把数据源的数据封装为一个个的event，然后source把event数据单位传输到channel管道中缓存，然后sink组件会从channel中拉取指定个数的event，将event中数据发送给sink连接的目的地。

    Flume安装部署:三部曲

    • 1、上传解压

    • 2、配置环境变量

      • export FLUME_HOME=/opt/app/flume-1.11.0
export PATH=$PATH:$FLUME_HOME/bin

        • 1
        • 2

      • image-20230824180544742

    • 3、修改配置文件

      • conf/flume-env.sh
        • image-20230824180420016
      • bin/flume-ng
        flume运行需要Java环境，文件中需要指定Flume运行需要的内存容量
        • image-20230824180510710

    五、Flume采集数据的时候，核心是编写Flume的采集脚本xxx.conf

    Flume支持多种数据源、管道、目的地，我们采集数据的时候，并不是所有的数据源和目的地都要使用，而是使用我们需要的源头和目的地。但是Flume不知道你需要什么数据源、需要什么目的地。
    通过脚本文件指定我们采集的数据源、目的地、管道

    脚本文件主要由五部分组成：

    • 1、起别名
      • 我们可以根据采集脚本启动一个Flume进程Agent，一个Flume支持启动多个Agent,Flume要求每一个Agent必须有自己的一个别名，Flume启动的多个Agent的别名不能重复。
      • 同时Flume一个Agent进程中，可以有多个source、多个channel、多个sink，如何区分多个组件？
        我们还需要多Agent进程中的source、channel、sink起别名的
      • Agent、source、channel、sink起别名
    • 2、配置Source组件
      • 我们一个Flume进程中，可能存在1个或者多个数据源，每一个source组件需要连接一个数据源，但是数据源到底是谁，如何连接，我们需要配置。
    • 3、配置channel组件
      • 一个Agent中，可能存在一个或者多个channel，channel也有很多种类型的，因此我们需要配置我们channel的类型以及channel的容量。
    • 4、配置Sink组件
      • 一个Agent，可以同时将数据下沉到多个目的地，一个sink只能连接一个目的地，目的地到底是谁，如何连接，需要配置sink。
    • 5、组装source、channel、sink（核心）
      • 一个source的数据可以发送给多个channel，一个sink只能读取一个channel的数据。因此我们需要根据业务逻辑配置source、channel、sink的连接关系。

    六、Flume案例实操

    1、采集一个网络端口的数据到控制台

    1、分析案例的组件类型

    • source：网络端口 netcat
    • channel：基于内存的管道即可memory
    • sink：控制台–Flume的日志输出logger

    2、编写脚本文件portToConsole.conf

    # 1、配置agent、source、channel、sink的别名
demo.sources=s1
demo.channels=c1
demo.sinks=k1

# 2、配置source组件连接的数据源--不同数据源的配置项都不一样 监听netcat  type bind port
demo.sources.s1.type=netcat
demo.sources.s1.bind=localhost
demo.sources.s1.port=44444

# 3、配置channel组件的类型--不同类型的管道配置项也不一样 基于内存memory的管道
demo.channels.c1.type=memory
demo.channels.c1.capacity=1000
demo.channels.c1.transactionCapacity=200

# 4、配置sink组件连接的目的地--不同类型的sink配置项不一样  基于logger的下沉地
demo.sinks.k1.type=logger

# 5、配置source channel sink之间的连接  source 连接channel  sink也要连接channel
# 一个source的数据可以发送给多个channel 一个sink只能拉去一个channel的数据
demo.sources.s1.channels=c1
demo.sinks.k1.channel=c1

    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • 8
    • 9
    • 10
    • 11
    • 12
    • 13
    • 14
    • 15
    • 16
    • 17
    • 18
    • 19
    • 20
    • 21
    • 22

    3、根据脚本文件启动Flume采集程序

    • flume-ng agent -n agent的别名（必须和文件中别名保持一致） -f xxx.conf的路径 -Dflume.root.logger=INFO,console

    4、测试

    • 我们只需要给本地的44444端口发送数据，看看Flume的控制台能否把数据输出即可
    • 需要新建一个和Linux的连接窗口，然后使用
      telnet localhost 44444 命令连接本地的44444端口发送数据
    • telnet软件linux默认没有安装，需要使用yum安装一下
      yum install -y telnet
    • 必须先启动flume采集程序，再telnet连接网络端口发送数据

    2、采集一个文件的数据控制台

    1、案例需求

    • 现在有一个文件，文件源源不断的记录用户的访问日志信息，我们现在想通过Flume去监听这个文件，一旦当这个文件有新的用户数据产生，把数据采集到flume的控制台上

    2、案例分析

    • source：exec(将一个linux命令的输出当作数据源、自己写监听命令) 、taildir
    • channel：memory
    • sink：logger

    3、编写脚本文件

    # 1、起别名
demo01.sources=s1
demo01.channels=c1
demo01.sinks=k1

# 2、定义数据源 exec linux命令 监听一个文件 tail -f|-F 文件路径
demo01.sources.s1.type=exec
demo01.sources.s1.command=tail -F /root/a.log
# 3、定义管道
demo01.channels.c1.type=memory
demo01.channels.c1.capacity=1000
demo01.channels.c1.transactionCapacity=200

# 4、配置sink目的地 logger
demo01.sinks.k1.type=logger

# 5、关联组件
demo01.sources.s1.channels=c1
demo01.sinks.k1.channel=c1

    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • 8
    • 9
    • 10
    • 11
    • 12
    • 13
    • 14
    • 15
    • 16
    • 17
    • 18
    • 19

    4、启动

    flume-ng agent -n demo01 -f /root/fileToConsole.cong -Dflume.root.logger=INFO,console

echo "zs" >> a.log 

    • 1
    • 2
    • 3

    5、测试

    3、采集一个文件夹下的新文件数据到控制台

    1、案例需求

    • 有一个文件夹，文件夹下记录着网站产生的很多日志数据，而且日志文件不止一个，就想把文件夹下所有的文件数据采集到控制台，同时如果这个文件夹下有新的数据文件产生，也会把新文件的数据全部采集到控制台上。

    2、案例分析

    • source:Spooling Directory Source
    • channel:memory
    • sink:logger

    3、编写配置文件

    # 1、起别名
demo01.sources=s1
demo01.channels=c1
demo01.sinks=k1

# 2、定义数据源 Spooling Directory Source
demo01.sources.s1.type=spooldir
demo01.sources.s1.spoolDir=/root/demo
# 3、定义管道
demo01.channels.c1.type=memory
demo01.channels.c1.capacity=1000
demo01.channels.c1.transactionCapacity=200

# 4、配置sink目的地 logger
demo01.sinks.k1.type=logger

# 5、关联组件
demo01.sources.s1.channels=c1
demo01.sinks.k1.channel=c1

    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • 8
    • 9
    • 10
    • 11
    • 12
    • 13
    • 14
    • 15
    • 16
    • 17
    • 18
    • 19

    4、运行

    5、测试

    4、采集一个网络端口的数据到HDFS中

    1、案例需求

    • 监控一个网络端口产生的数据，一旦当端口产生新的数据，就把数据采集到HDFS上以文件的形式进行存放

    2、案例分析

    • source:网络端口netcat
    • channel:基于内存的管道 memory
    • sink:HDFS

    3、编写脚本文件

    # 1、配置agent、source、channel、sink的别名
demo.sources=s1
demo.channels=c1
demo.sinks=k1

# 2、配置source组件连接的数据源--不同数据源的配置项都不一样 监听netcat  type bind port
demo.sources.s1.type=netcat
demo.sources.s1.bind=localhost
demo.sources.s1.port=44444

# 3、配置channel组件的类型--不同类型的管道配置项也不一样 基于内存memory的管道
demo.channels.c1.type=memory
demo.channels.c1.capacity=1000
demo.channels.c1.transactionCapacity=200

# 4、配置sink组件连接的目的地--基于HDFS的
demo.sinks.k1.type=hdfs
# 配置采集到HDFS上的目录 数据在目录下以文件的形式进行存放 文件的格式 FlumeData.时间戳
demo.sinks.k1.hdfs.path=hdfs://single:9000/flume
# 目录下生成的文件的前缀 如果没有配置 默认就是FlumeData
demo.sinks.k1.hdfs.filePrefix=collect
# 指定生成的文件的后缀 默认是没有后缀的 生成的文件的格式collect.时间戳.txt
demo.sinks.k1.hdfs.fileSuffix=txt
# 目录下采集的数据并不是记录到一个文件中，文件是会滚动生成新的文件的 
# 滚动的规则有三种:1、基于时间 2、基于文件的容量滚动 3、基于文件的记录的event数量进行滚动
# 默认值: 时间30s  容量 1024b  event 10
# 时间滚动规则 如果值设置为0 那么就代表不基于时间生成新的文件
demo.sinks.k1.hdfs.rollInterval=60
# 文件容量的滚动规则 单位b 如果设置为0 代表不基于容量滚动生成新的文件
demo.sinks.k1.hdfs.rollSize=100
# event数量的滚动规则 一般设置为0 代表不急于event数量滚动生成新的文件
demo.sinks.k1.hdfs.rollCount=0
# 文件在HDFS上的默认的存储格式是SequenceFile文件格式
demo.sinks.k1.hdfs.fileType=DataStream
# 设置event的头部使用本地时间戳作为header
demo.sinks.k1.hdfs.useLocalTimeStamp=true

# 5、配置source channel sink之间的连接  source 连接channel  sink也要连接channel
# 一个source的数据可以发送给多个channel 一个sink只能拉去一个channel的数据
demo.sources.s1.channels=c1
demo.sinks.k1.channel=c1

    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • 8
    • 9
    • 10
    • 11
    • 12
    • 13
    • 14
    • 15
    • 16
    • 17
    • 18
    • 19
    • 20
    • 21
    • 22
    • 23
    • 24
    • 25
    • 26
    • 27
    • 28
    • 29
    • 30
    • 31
    • 32
    • 33
    • 34
    • 35
    • 36
    • 37
    • 38
    • 39
    • 40
    • 41

    4、启动采集进程（必须先启动HDFS）

    【注意】flume的依赖的guava和hadoop的guava有冲突，需要将flume的lib目录下的guava依赖删除，同时将hadoop的share/common/lib/guava依赖复制到flume的lib目录下

    5、多数据源和多目的地案例

    1、案例需求

    • 现在有三个数据源：1、网络端口 2、文件 3、文件夹
      想把这三个数据源的数据全部采集到HDFS的指定目录下，同时还要求把文件数据源的数据在控制台上同步进行展示

    2、案例分析

    • source：netcat exec spooldir
    • channel：两个基于内存的
    • sink：1、hdfs 2、logger
    • image-20230826200521043

    3、编写脚本文件

    # 1、起别名 三个数据源 两个管道 两个sink
more.sources=s1 s2 s3
more.channels=c1 c2
more.sinks=k1 k2

# 2、定义数据源 三个
# 定义s1数据源 s1连接的是网络端口
more.sources.s1.type=netcat
more.sources.s1.bind=localhost
more.sources.s1.port=44444
# 定义s2的数据源 s2连接的是文件 /root/more.log文件
more.sources.s2.type=exec
more.sources.s2.command=tail -F /root/more.log
# 定义s3的数据源 s3监控的是一个文件夹 /root/more
more.sources.s3.type=spooldir
more.sources.s3.spoolDir=/root/more

# 3、定义channel管道 两个 基于内存的
# 定义c1管道 c1管道需要接受三个数据源的数据
more.channels.c1.type=memory
more.channels.c1.capacity=20000
more.channels.c1.transactionCapacity=5000
# 定义c2管道 c2管道只需要接收一个数据源 s2的数据
more.channels.c2.type=memory
more.channels.c2.capacity=5000
more.channels.c2.transactionCapacity=500

# 4、定义sink 两个 HDFS logger
# 定义k1这个sink  基于hdfs
more.sinks.k1.type=hdfs
# hdfs支持生成动态目录--基于时间的 /more/2023-08-25
more.sinks.k1.hdfs.path=hdfs://single:9000/more/%Y-%m-%d
# 如果设置了动态目录，那么必须指定动态目录的滚动规则-多长时间生成一个新的目录
more.sinks.k1.hdfs.round=true
more.sinks.k1.hdfs.roundValue=24
more.sinks.k1.hdfs.roundUnit=hour

more.sinks.k1.hdfs.filePrefix=collect
more.sinks.k1.hdfs.fileSuffix=.txt
more.sinks.k1.hdfs.rollInterval=0
more.sinks.k1.hdfs.rollSize=134217728
more.sinks.k1.hdfs.rollCount=0
more.sinks.k1.hdfs.fileType=DataStream
more.sinks.k1.hdfs.useLocalTimeStamp=true
# 定义k2 logger
more.sinks.k2.type=logger

# 5、组合agent的组件
more.sources.s1.channels=c1
more.sources.s2.channels=c1 c2
more.sources.s3.channels=c1
more.sinks.k1.channel=c1
more.sinks.k2.channel=c2

    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • 8
    • 9
    • 10
    • 11
    • 12
    • 13
    • 14
    • 15
    • 16
    • 17
    • 18
    • 19
    • 20
    • 21
    • 22
    • 23
    • 24
    • 25
    • 26
    • 27
    • 28
    • 29
    • 30
    • 31
    • 32
    • 33
    • 34
    • 35
    • 36
    • 37
    • 38
    • 39
    • 40
    • 41
    • 42
    • 43
    • 44
    • 45
    • 46
    • 47
    • 48
    • 49
    • 50
    • 51
    • 52
    • 53

    6、多Flume进程组合的案例

    1、案例需求

    • 三个Flume进程，其中第一个Flume采集端口的数据，第二个Flume采集文件的数据，要求第一个Flume进程和第二个Flume进程将采集到的数据发送给第三个Flume进程，第三个Flume进程将接受到的数据采集到控制台上。
    • image-20230826215500469

    2、案例分析

    • first agent
      • source :netcat
      • channel:memory
      • sink:avro
    • second agent
      • source:exec
      • channel:memory
      • sink:avro
    • third agent
      • source:avro
      • channel:memory
      • sink:logger

    3、编写脚本文件

    • 第一个脚本监听端口到avro的

      • first.sources=s1
first.channels=c1
first.sinks=k1

first.sources.s1.type=netcat
first.sources.s1.bind=localhost
first.sources.s1.port=44444

first.channels.c1.type=memory
first.channels.c1.capacity=1000
first.channels.c1.transactionCapacity=500

first.sinks.k1.type=avro
first.sinks.k1.hostname=localhost
first.sinks.k1.port=60000

first.sources.s1.channels=c1
first.sinks.k1.channel=c1

        • 1
        • 2
        • 3
        • 4
        • 5
        • 6
        • 7
        • 8
        • 9
        • 10
        • 11
        • 12
        • 13
        • 14
        • 15
        • 16
        • 17
        • 18

    • 第二脚本文件监听文件数据到avro的

      • second.sources=s1
second.channels=c1
second.sinks=k1

second.sources.s1.type=exec
second.sources.s1.command=tail -F /root/second.txt

second.channels.c1.type=memory
second.channels.c1.capacity=1000
second.channels.c1.transactionCapacity=500

second.sinks.k1.type=avro
second.sinks.k1.hostname=localhost
second.sinks.k1.port=60000

second.sources.s1.channels=c1
second.sinks.k1.channel=c1

        • 1
        • 2
        • 3
        • 4
        • 5
        • 6
        • 7
        • 8
        • 9
        • 10
        • 11
        • 12
        • 13
        • 14
        • 15
        • 16
        • 17

    • 第三个脚本文件监听avro汇总的数据到logger的

      • third.sources=s1
third.channels=c1
third.sinks=k1

# avro类型当作source 需要bind和port参数  如果当作sink使用 需要hostname port
third.sources.s1.type=avro
third.sources.s1.bind=localhost
third.sources.s1.port=60000

third.channels.c1.type=memory
third.channels.c1.capacity=1000
third.channels.c1.transactionCapacity=500

third.sinks.k1.type=logger

third.sources.s1.channels=c1
third.sinks.k1.channel=c1

        • 1
        • 2
        • 3
        • 4
        • 5
        • 6
        • 7
        • 8
        • 9
        • 10
        • 11
        • 12
        • 13
        • 14
        • 15
        • 16
        • 17

    4、启动脚本程序

    • 先启动第三个脚本，再启动第一个和第二脚本

      • flume-ng agent -n third -f /root/third.conf -Dflume.root.logger=INFO,console
flume-ng agent -n first -f /root/first.conf -Dflume.root.logger=INFO,console
flume-ng agent -n second -f /root/second.conf -Dflume.root.logger=INFO,console

        • 1
        • 2
        • 3
  • 相关阅读:
    【Python数值积分】
    【超全面】Linux嵌入式干货学习系列教程
    1：开启慢查询日志 与 找到慢SQL
    提升“架构思维”？这本书值得一读！
    什么？MySQL 8.0 会同时修改两个ib_logfilesN 文件？
    最优闭回路问题
    挑战100天 AI In LeetCode Day01（1）
    23种设计模式
    Docker中使用Tomcat并部署war工程
    关系型数据库的一些概念
  • 原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_57367513/article/details/132847287