• 大数据采集工具Flume

    Flume

    一.概述

    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 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或者Kafka，最主要的，flume是实时采集的
    在这里插入图片描述

    1.基础架构

    在这里插入图片描述

    • Agent

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

    • 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

    doPut:将数据写进临时缓冲区putList
    doCommit:检查channel内存队列是否足够合并
    doRollback:内存队列不足，回滚数据

    • 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

    • 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

    doTake:先将数据取到临时缓冲区takeList
    doCommit:提交到Sink，成功提交清空takeList
    doRollback:发送出现异常，将takeList数据归还给内存队列

    • 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
    在这里插入图片描述

    2.拓扑结构

    简单串联

    这种模式是将多个 flume 顺序连接起来了，从最初的 source 开始到最终 sink 传送的目的存储系统。此模式不建议桥接过多的 flume 数量， flume 数量过多不仅会影响传输速率，而且一旦传输过程中某个节点 flume 宕机，会影响整个传输系统

    在这里插入图片描述

    复制和多路复用

    单 source，多 channel、sink，Flume 支持将事件流向一个或者多个目的地。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，sink 可以选择传送到不同的目的地

    在这里插入图片描述

    负载均衡和故障转移

    Flume支持使用将多个sink逻辑上分到一个sink组，sink组配合不同的SinkProcessor可以实现负载均衡和错误恢复的功能

    在这里插入图片描述

    聚合

    这种模式是我们最常见的，也非常实用，日常 web 应用通常分布在上百个服务器，大者甚至上千个、上万个服务器。产生的日志，处理起来也非常麻烦。用 flume 的这种组合方式能很好的解决这一问题，每台服务器部署一个 flume 采集日志，传送到一个集中收集日志

    在这里插入图片描述

    3.Agent内部原理

    在这里插入图片描述

    注意，一个sink最多对应一个channel，而一个channel可以对应更多sink

    Sinkprocessor有三种，第一种defaultsinkprocessor，一个channel只能绑定一个sink，第二种loadbalancingsinkprocessor，负载均衡，多个sink轮流查看channel，第三种failoversinkprocessor，故障转移，对多个sink可以配置优先级，若优先级高的sink挂掉后，转移到优先级低的sink

    二.安装Flume

    官网下载安装包

    http://archive.apache.org/dist/flume/1.9.0/

    在这里插入图片描述

    解压

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

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    改名

    mv ./apache-flume-1.9.0-bin/ ./flume-1.9

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    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/lib/guava-11.0.2.jar

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    三.入门案例

    1.监控端口

    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

    在这里插入图片描述

    实现步骤

    （1）安装 netcat 工具

    sudo yum install -y nc

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    （2）判断 44444 端口是否被占用

    sudo netstat -nlp | grep 44444

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    （3）创建 Flume Agent 配置文件 flume-netcat-logger.conf
    （4）在 flume 目录下创建 job 文件夹并进入 job 文件夹
    （5）在 job 文件夹下创建 Flume Agent 配置文件 flume-netcat-logger.conf

    [gzhu@hadoop102 flume-1.9]$ mkdir job
[gzhu@hadoop102 flume-1.9]$ cd job/
[gzhu@hadoop102 job]$ vim flume-netcat-logger.conf

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    （6）在 flume-netcat-logger.conf 文件中添加如下内容

    # Name the components on this agent
# a1就是表示当前agent，单台机器里flume下a1要唯一
a1.sources = r1 # r1表示a1的输入源
a1.sinks = k1 # k1表示a1的输出目的地
a1.channels = c1 # c1表示a1的缓冲区channel

# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = netcat  # source的类型
a1.sources.r1.bind = localhost
a1.sources.r1.port = 44444

# Describe the sink sink的类型 logger打印到控制台
a1.sinks.k1.type = logger

# Use a channel which buffers events in memory
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000 # channel最多放1000个event
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100 # 一个事务的做多放100个event

# Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1 # 一个source可以绑定多个channel
a1.sinks.k1.channel = c1 # 一个sink最多绑定一个channel

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    （7）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

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    参数说明：
    -c：表示配置文件存储在 conf/目录
    -n：表示给 agent 起名为 a1
    -f：flume 本次启动读取的配置文件是在 job 文件夹下的 flume-telnet.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

    （8）使用 netcat 工具向本机的 44444 端口发送内容

     nc localhost 44444

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    在这里插入图片描述

    （9）在 Flume 监听页面观察接收数据情况

    在这里插入图片描述

    2.实时监控单个追加文件

    需求

    实时监控日志，并上传到 HDFS 中
    在这里插入图片描述

    实现步骤

    （1）Flume 要想将数据输出到 HDFS，依赖 Hadoop 相关 jar 包，上传到/opt/module/flume-1.9/lib，以下jar包可在Hadoop的依赖下找到

    在这里插入图片描述

    实现source是exec，代表执行一条命令，sink就是HDFS了

    （2）检查/etc/profile.d/my_env.sh 文件，确认 Hadoop 和 Java 环境变量配置正确

    #JAVA_HOME
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_212
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

#HADOOP_HOME
export HADOOP_HOME=/opt/module/hadoop-3.1.3
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin
export HADOOP_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoop
export HADOOP_CLASSPATH=`hadoop classpath`

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    （2）创建 flume-file-hdfs.conf 文件

    [gzhu@hadoop102 job]$ vim flume-file-hdfs.conf

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    注：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 Hive日志在 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

    添加如下内容

    # Name the components on this agent
a2.sources = r2
a2.sinks = k2
a2.channels = c2

# Describe/configure the source
a2.sources.r2.type = exec # 执行命令 tail -f 循环读取日志文件 默认最后10行 可能会重复数据
a2.sources.r2.command = tail -F /opt/module/flume-1.9/exec.log

# Describe the sink
a2.sinks.k2.type = hdfs
a2.sinks.k2.hdfs.path = hdfs://hadoop102:8020/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   1小时1次
a2.sinks.k2.hdfs.roundValue = 1
#重新定义时间单位
a2.sinks.k2.hdfs.roundUnit = hour
#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
#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

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    （4）在flume-1.9文件下创建exec.log

    （5）运行 Flume

    [gzhu@hadoop102 flume-1.9]$ bin/flume-ng agent --conf conf/ --name  a2 --conf-file job/flume-file-hdfs.conf

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    （5）开启 Hadoop
    在这里插入图片描述

    （6）往文件中追加数据

    [gzhu@hadoop102 flume-1.9]$ echo spark >> exec.log
[gzhu@hadoop102 flume-1.9]$ echo hive >> exec.log

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    （7）在 HDFS 上查看文件
    在这里插入图片描述

    3.读取目录新文件到HDFS

    需求

    使用Flume监听整个目录上传到HDFS

    在这里插入图片描述

    实现source是spooldir，sink是hdfs

    实现步骤

    （1）创建配置文件 flume-dir-hdfs.conf

    创建一个文件

    [gzhu@hadoop102 job]$ vim flume-dir-hdfs.conf

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    添加如下内容

    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-1.9/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://hadoop102:8020/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

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    （2）启动监控文件夹命令

    [gzhu@hadoop102 flume-1.9]$ bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a3 --conf-file job/flume-dir-hdfs.conf

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    说明：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

    （3）向 upload 文件夹中添加文件

    在/opt/module/flume-1.9 目录下创建 upload 文件夹

    [gzhu@hadoop102 flume-1.9]$ mkdir upload

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    向 upload 文件夹中添加文件

    [gzhu@hadoop102 upload]$ touch gzhu.log
[gzhu@hadoop102 upload]$ touch gzhu.tmp
[gzhu@hadoop102 upload]$ touch gzhu.txt

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    （4）查看 HDFS 上的数据

    在这里插入图片描述

    注意，当我们监控这个目录时，文件一放进去，就立马被上传到了HDFS，并且已经上传了的文件会被标记成.COMPLETED，这样才不会导致重复上传，这样我们不能修改文件了，因为即使修改了，由于有后缀也不会上传了

    在这里插入图片描述

    4.实时监控多个追加文件

    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

    实现source是taildir（可以断点续传），实现sink是hdfs

    /opt/module/flume-1.9/job

vim flume-taildir-hdfs.conf

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    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-1.9/tail_dir.json
a3.sources.r3.filegroups = f1 f2
a3.sources.r3.filegroups.f1 = /opt/module/flume-1.9/files/.*file.*
a3.sources.r3.filegroups.f2 = /opt/module/flume-1.9/files2/.*log.*
# Describe the sink
a3.sinks.k3.type = hdfs
a3.sinks.k3.hdfs.path = hdfs://hadoop102:8020/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`在这里插入代码片`
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

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    bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a3 --conf-file job/flume-taildir-hdfs.conf

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    在/opt/module/flume-1.9 目录下创建 files 文件夹

    mkdir files

mkdir files2

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    进入文件夹并创建文件，通过echo进行数据的追加

    cd file1

touch file1.txt

echo hello >> file1

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    tail_dir.json记录了每个文件追加到了哪个位置，因此可以准确的追加数据，但是，万一inode或者file有一个变化，那么就代表只是一个新的文件，flume认为该文件从来没有被上传过HDFS
    在这里插入图片描述

    注意点

    1.监控的多个文件，这些文件的追加内容会进入一个文件里（滚动时间范围内）

    2.假如我们监控Hive的日志，当天Hive的日志文件名字是hive.log，此时新增加的数据会被上传，但是当新的一天开始时，当天的hive.log会更名，会加上昨天的日期，例如，hive.log.2022-7-7，这样flume会认为这是一个新的文件，于是就导致了重复上传了

    我们就写死，只监控hive.log这个文件，但是也有问题，比如，在晚上11.30机器挂掉了，而我们第二天才修复，那么此时昨天那半小时的数据已经监控不到了，因为已经改名了，不是hive.log了，所以这样会丢数据

    解决办法有两种，第一种是找管控日志的人协商，生成日志时就带有日期，这样一天生成一本日志就好了。第二种办法就是修改flume的源码，只负责检测inode，这样文件改名后由于inode没变也不会重新上传了

    四.进阶案例

    1.Chanel Selector

    1.1 replicating

    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，这是replicating
    在这里插入图片描述

    很明显，我们使用了3个agent，因此需要3个flume配置文件，我们统一将这个三个配置文件放在job目录下的group1文件夹下

    第一个配置文件 flume-file-flume.conf

    配置 1 个接收日志文件的 source 和两个 channel、两个 sink，分别输送给 flume-flume-hdfs 和 flume-flume-dir

    vim flume-file-flume.conf

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    # 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/flume-1.9/files/exec.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

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    第二个配置文件 flume-flume-hdfs.conf

    配置上级 Flume 输出的 Source，输出是到 HDFS 的 Sink

    vim flume-flume-hdfs.conf

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    # 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://hadoop102:8020/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

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    第三个配置文件 flume-flume-dir.conf

    配置上级 Flume 输出的 Source，输出是到本地目录的 Sink

    vim flume-flume-dir.conf

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    # 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/flume-1.9/data
# 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

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    提示：输出的本地目录必须是已经存在的目录，如果该目录不存在，并不会创建新的目录

    执行配置文件

    先启动服务端，再启动客户端

    bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a3 --conf-file job/group1/flume-flume-dir.conf

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    bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a2 --conf-file job/group1/flume-flume-hdfs.conf

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    bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a1 --conf-file job/group1/flume-file-flume.conf

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    向exec.log追加数据

    echo My Name is Jack ! >> exec.log

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    1.2 multiplexing

    我们来看下官方的案例，一个source连接了4个channel，当我们选择器是multiplexing时，首先判断event中的头信息，我们知道，一个event是由头信息和body组成的，而头信息是一个K-V结构，那么下面这段代码应该清楚了，判断state，如果是CZ，发送c1这个channel，如果是US，发往c2和c3，否则发往c4，那现在问题来了，怎么向一个event里头信息里添加state-V这个数据呢？用拦截器

    a1.sources = r1
a1.channels = c1 c2 c3 c4
a1.sources.r1.selector.type = multiplexing
a1.sources.r1.selector.header = state        #以每个Event的header中的state这个属性的值作为选择channel的依据
a1.sources.r1.selector.mapping.CZ = c1       #如果state=CZ，则选择c1这个channel
a1.sources.r1.selector.mapping.US = c2 c3    #如果state=US，则选择c2 和 c3 这两个channel
a1.sources.r1.selector.default = c4          #默认使用c4这个channel

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    拦截器

    我们想要实现拦截器，需要自定义实现拦截器类

    <dependency>
  <groupId>org.apache.flumegroupId>
  <artifactId>flume-ng-coreartifactId>
  <version>1.9.0version>
dependency>

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    // 注意 Interceptor 接口是flume下的
public class TypeInterceptor implements Interceptor {
    private List<Event> addList;

    public void initialize() {
        addList = new ArrayList<Event>();
    }
    // 单个事件处理方法
    public Event intercept(Event event) {
        // 头信息是个map结构，我们首先获取头信息结构
        Map<String, String> headers = event.getHeaders();
        // body默认是字节数组 我们转成字符串就行了
        String body = new String(event.getBody());
        // 我们拿到body也就是发送过来的数据了，再进行加工就可以了
        // 我们这里假设  将点击行为 和 支付行为分开 将来我们区分的时候，就是根据某一个key的不同value值进行区分的！
        if(body.contains("click")){
            // key随便起名字
            headers.put("type","click");
        }else {
            headers.put("type","pay");
        }
        // event进行了加工，添加了头信息 返回就好了
        return event;
    }
    // 多个事件的处理
    public List<Event> intercept(List<Event> list) {
        // 先清空我们定义的集合 因为不同批次的事件肯定不能再发一遍 清空 保证集合中只有本批次的事件
        addList.clear();

        list.forEach(event -> {
            // 单个事件的处理逻辑和上面是一样的，直接调用方法就好了
            Event intercept = intercept(event);
            addList.add(intercept);
        });

        return addList;
    }

    public void close() {

    }

    // 这里我们要特别注意 官网的案例要求我们必须有一个Builder
    public static class Builder implements Interceptor.Builder{

        @Override
        public Interceptor build() {
            return new TypeInterceptor();
        }

        @Override
        public void configure(Context context) {

        }
    }
}

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    打包，将jar包放到flume的lib下

    我们只需要将上面复制的案例改成多路复用就行了
    在这里插入图片描述

    # 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
# 区别就在这里
a1.sources.r1.interceptors = i1
a1.sources.r1.interceptors.i1.type = com.gzhu.interceptor.TypeInterceptor$Builder
a1.sources.r1.selector.type = multiplexing
a1.sources.r1.selector.header = type
a1.sources.r1.selector.mapping.click = c1
a1.sources.r1.selector.mapping.pay = c2
# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = avro
a1.sinks.k1.hostname = hadoop103
a1.sinks.k1.port = 4141
a1.sinks.k2.type=avro
a1.sinks.k2.hostname = hadoop104
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

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    2.Sink Processors

    你可以把多个sink分成一个组， 这时候Sink组逻辑处理器（Flume Sink Processors）可以对这同一个组里的几个sink进行负载均衡或者其中一个sink发生故障后将输出Event的任务转移到其他的sink上

    Sinkprocessor有三种，第一种defaultsinkprocessor，一个channel只能绑定一个sink，第二种loadbalancingsinkprocessor，负载均衡，多个sink轮流查看channel，第三种failoversinkprocessor，故障转移，对多个sink可以配置优先级，若优先级高的sink挂掉后，转移到优先级低的sink

    2.1 failoversinkprocessor

    我们假设flume-2的优先级高，它挂掉后将数据送到flume-3
    在这里插入图片描述
    在/opt/module/flume-1.9/job 目录下创建 group2 文件夹

    第一个配置文件 flume-file-flume.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 = exec
a1.sources.r1.command = tail -F /opt/module/flume-1.9/files/exec.log
a1.sources.r1.shell = /bin/bash -c

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

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    第二个配置文件 flume-flume-console1.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

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    第三个配置文件 flume-flume-console2.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

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    执行配置文件

    bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a3 --conf-file job/group2/flume-flume-console2.conf -Dflume.root.logger=INFO,console

bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a2 --conf-file job/group2/flume-flume-console1.conf -Dflume.root.logger=INFO,console

bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a1 --conf-file job/group2/flume-file-flume.conf

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    向exec.log追加数据

    echo zhang >> exec.log

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    可以看到数据到了console2，也就是4142端口，10>5，优先级高
    在这里插入图片描述

    断开4142，再追加数据

    在这里插入图片描述
    数据到了console1，也就是4141端口
    在这里插入图片描述

    2.2 load_balance

    负载均衡Sink 选择器提供了在多个sink上进行负载均衡流量的功能。 它维护一个活动sink列表的索引来实现负载的分配。 默认支持了轮询（round_robin）和随机（random）两种选择机制分配负载。 默认是轮询，可以通过配置来更改。也可以从 AbstractSinkSelector 继承写一个自定义的选择器

    工作时，此选择器使用其配置的选择机制选择下一个sink并调用它。 如果所选sink无法正常工作，则处理器通过其配置的选择机制选择下一个可用sink。 此实现不会将失败的Sink列入黑名单，而是继续乐观地尝试每个可用的Sink

    如果所有sink调用都失败了，选择器会将故障抛给sink的运行器

    如果backoff设置为true则启用了退避机制，失败的sink会被放入黑名单，达到一定的超时时间后会自动从黑名单移除。 如从黑名单出来后sink仍然失败，则再次进入黑名单而且超时时间会翻倍，以避免在无响应的sink上浪费过长时间。 如果没有启用退避机制，在禁用此功能的情况下，发生sink传输失败后，会将本次负载传给下一个sink继续尝试，因此这种情况下是不均衡的

    我们只需要将上面flume-file-flume.conf改一点参数就可以了

    a1.sinkgroups = g1
a1.sinkgroups.g1.sinks = k1 k2
a1.sinkgroups.g1.processor.type = load_balance
a1.sinkgroups.g1.processor.backoff = true
a1.sinkgroups.g1.processor.selector = random # 也可以round_robin

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    a1.sinkgroups.g1.processor.backoff = true

    失败的sink是否成倍地增加退避它的时间。 如果设置为false，负载均衡在某一个sink发生异常后，下一次选择sink的时候仍然会将失败的这个sink加入候选队列； 如果设置为true，某个sink连续发生异常时会成倍地增加它的退避时间，在退避的时间内是无法参与负载均衡竞争的。退避机制只统计1个小时（可以设置）发生的异常，超过1个小时没有发生异常就会重新计算

    3.聚合

    采集多台服务器的日志文件，聚合到HDFS
    在这里插入图片描述

    由于涉及了多台机器，首先要分发 Flume

    xsync /opt/module/flume-1.9

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    [gzhu@hadoop102 job]$ mkdir group3

[gzhu@hadoop103 job]$ mkdir group3

[gzhu@hadoop104 job]$ mkdir group3

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    hadoop102编写配置文件

    [gzhu@hadoop102 job]$ cd group3

vim flume1-exec-flume.conf

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    # 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/tmp/exec.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

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    hadoop103编写配置文件

    vim flume2-exec-flume.conf

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    # Name the components on this agent
a2.sources = r1
a2.sinks = k1
a2.channels = c1
# Describe/configure the source
a2.sources.r1.type = exec
a2.sources.r1.command = tail -F /opt/module/tmp/input.log
a2.sources.r1.shell = /bin/bash -c
# Describe the sink
a2.sinks.k1.type = avro
a2.sinks.k1.hostname = hadoop104
a2.sinks.k1.port = 4141

# 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

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    hadoop104收集

    vim flume3-flume-hdfs.conf

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    # 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

a3.sinks.k1.type = hdfs
a3.sinks.k1.hdfs.path = hdfs://hadoop102:8020/flume4/upload/%Y%m%d/%H
#上传文件的前缀
a3.sinks.k1.hdfs.filePrefix = upload- 
#是否按照时间滚动文件夹
a3.sinks.k1.hdfs.round = true
#多少时间单位创建一个新的文件夹
a3.sinks.k1.hdfs.roundValue = 1
#重新定义时间单位
a3.sinks.k1.hdfs.roundUnit = hour
#是否使用本地时间戳
a3.sinks.k1.hdfs.useLocalTimeStamp = true
#积攒多少个 Event 才 flush 到 HDFS 一次
a3.sinks.k1.hdfs.batchSize = 100
#设置文件类型，可支持压缩
a3.sinks.k1.hdfs.fileType = DataStream
#多久生成一个新的文件
a3.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 60
#设置每个文件的滚动大小大概是 128M
a3.sinks.k1.hdfs.rollSize = 134217700
#文件的滚动与 Event 数量无关
a3.sinks.k1.hdfs.rollCount = 0


# 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

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    分别启动

    [gzhu@hadoop104 flume-1.9]$ bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a3 --conf-file job/group3/flume3-flume-hdfs.conf 


[gzhu@hadoop103 flume-1.9]$ bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a2 --conf-file job/group3/flume2-exec-flume.conf


[gzhu@hadoop102 flume-1.9]$ bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a1 --conf-file job/group3/flume1-exec-flume.conf

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    测试

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    五.Flume数据流监控

    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

    ==安装 ganglia ==

    （1）规划

    hadoop102: web gmetad gmod
hadoop103: gmod
hadoop104: gmod

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    （2）在 102 103 104 分别安装 epel-release

    [gzhu@hadoop102 flume-1.9]$ sudo yum -y install epel-release

    （3）在 102 安装

    [gzhu@hadoop102 flume-1.9]$ sudo yum -y install ganglia-gmetad
    [gzhu@hadoop102 flume-1.9]$ sudo yum -y install ganglia-web
    [gzhu@hadoop102 flume-1.9]$ sudo yum -y install ganglia-gmond

    （4）在 103 和 104 安装
    [gzhu@hadoop102 flume-1.9]$ sudo yum -y install ganglia-gmond

    （5）在 102 修改配置文件/etc/httpd/conf.d/ganglia.conf

    [gzhu@hadoop102 flume-1.9]$ sudo vim /etc/httpd/conf.d/ganglia.conf

    # Ganglia monitoring system php web frontend
#
Alias /ganglia /usr/share/ganglia
<Location /ganglia>
 # Require local
 # 通过 windows 访问 ganglia,需要配置 Linux 对应的主机(windows)ip 地址
 Require ip windows主机ipv4，ipconfig查看
 # Require ip 10.1.2.3
 # Require host example.org
</Location>

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    （6）在 102 修改配置文件/etc/ganglia/gmetad.conf

    [gzhu@hadoop102 flume-1.9]$ sudo vim /etc/ganglia/gmetad.conf

    修改为：

    data_source “my cluster” hadoop102

    在这里插入图片描述
    （7）在 102 103 104 修改配置文件/etc/ganglia/gmond.conf

    [gzhu@hadoop102 flume-1.9]$ sudo vim /etc/ganglia/gmond.conf

    修改为： 修改三个地方 name host bind

    cluster {
 name = "my cluster"   # 修改1
 owner = "unspecified"
 latlong = "unspecified"
 url = "unspecified"
}
udp_send_channel {
 #bind_hostname = yes # Highly recommended, soon to be default.
 # This option tells gmond to use a source 
address
 # that resolves to the machine's hostname. 
Without
 # this, the metrics may appear to come from 
any
 # interface and the DNS names associated with
 # those IPs will be used to create the RRDs.
 # mcast_join = 239.2.11.71
 # 数据发送给 hadoop102
 host = hadoop102  # 修改2 注意每台机器不同
 port = 8649
 ttl = 1
}

udp_recv_channel {
 # mcast_join = 239.2.11.71
 port = 8649
# 接收来自任意连接的数据
 bind = 0.0.0.0  # 修改3
 retry_bind = true
 # Size of the UDP buffer. If you are handling lots of metrics 
you really
 # should bump it up to e.g. 10MB or even higher.
 # buffer = 10485760
}

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    （8）在 102 修改配置文件/etc/selinux/config

    [gzhu@hadoop102 flume-1.9]$ sudo vim /etc/selinux/config

    修改为：

    # This file controls the state of SELinux on the system.
# SELINUX= can take one of these three values:
# enforcing - SELinux security policy is enforced.
# permissive - SELinux prints warnings instead of enforcing.
# disabled - No SELinux policy is loaded.
SELINUX=disabled
# SELINUXTYPE= can take one of these two values:
# targeted - Targeted processes are protected,
# mls - Multi Level Security protection.
SELINUXTYPE=targeted

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    临时生效

    sudo setenforce 0

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    （9）启动 ganglia （1）在 102 103 104 启动

    [gzhu@hadoop102 flume-1.9]$ sudo systemctl start gmond

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    在 102 启动

    sudo systemctl start httpd
sudo systemctl start gmetad

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    （10）打开网页浏览 ganglia 页面
    http://hadoop102/ganglia

    如果完成以上操作依然出现权限不足错误，请修改/var/lib/ganglia 目录的权限：

    [gzhu@hadoop102 flume-1.9]$ sudo chmod -R 777 /var/lib/ganglia

    在这里插入图片描述
    启动 Flume 任务 时加上参数

    bin/flume-ng agent \
-c conf/ \
-n a1 \ 
-f job/flume-netcat-logger.conf \ 
-Dflume.root.logger=INFO,console \ 
-Dflume.monitoring.type=ganglia \ 
-Dflume.monitoring.hosts=hadoop102:8649

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  • 原文地址：https://blog.csdn.net/ks_1998/article/details/125574442