日志抽取工具——flume的安装与使用教程

2、安装

解压，重命名，修改配置文件：

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

在企业中安装软件起始有两个地方比较常见：
/usr/local/
也可以安装在 /opt/installs

export FLUME_HOME=/opt/installs/flume
export PATH=$PATH:$FLUME_HOME/bin

source /etc/profile

修改一下flume的配置文件：

复制代码

cp flume-env.sh.template flume-env.sh

修改 JAVA_HOME 的路径为自己的 jdk 路径。

复制代码

export JAVA_HOME=/opt/installs/jdk

3、flume的数据模型

单一数据模型只有一个Agent

多数据流模型

1)多AGENT串行传输数据流模型

3)单AGENT 多路数据流模型

flume抽取数据的速度快吗？最大的速度有多快？最大速度也不能超过磁盘的读写速度，磁盘一秒钟最多写多少？ 100M/S

4、关于flume的使用

flume 的使用是编写 conf文件的，运行的时候指定该文件

常见的source和channel 以及sink有哪些？

常见的Source :

常见的channel：

常见的sink:

总结：Kafka 可以充当flume中的各个组件。三个组件可以两两组合在一起，所以使用场景非常的多。

5、案例展示

1）Avro+Memory+Logger【主要用于演示，没有实战意义】

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avro: 是监听某个端口是否有信息的工具
memory: 内存
logger: 控制台
即将演示一个场景：给服务器上的一个端口发送消息，消息经过内存，打印到控制台上。

先找source 中的avro看需要设置什么参数

复制代码

#编写s1的类型是什么
a1.sources.s1.type = avro
a1.sources.s1.bind = 192.168.32.128
a1.sources.s1.port = 4141
a1.sources.s1.channels = c1

找到channel中的memory类型，再设置一下

复制代码

a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 10000
#source 或者 sink 每个事务中存取 Event 的操作数量
a1.channels.c1.transactionCapacity = 10000

接着查找sink,sink的类型是logger

复制代码

a1.sinks.s2.channel = c1
a1.sinks.s2.type = logger

最终合并起来的文件就是：

复制代码

a1.sources = r1
a1.channels = c1
a1.sources.r1.type = avro
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sources.r1.bind = bigdata01
a1.sources.r1.port = 4141

a1.channels.c1.type = memory

a1.sinks = k1
a1.sinks.k1.type = logger
a1.sinks.k1.channel = c1

在flume文件夹下创建一个文件夹 myconf，用于存放我们写好的文件

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进入后创建  avro-memory-log.conf

将配置文件的内容拷贝进去

先启动flume-ng

flume-ng agent -c ../ -f avro-memory-log.conf -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

-c  后面跟上 配置文件的路径
-f  跟上自己编写的conf文件
-n  agent的名字
-Dflume.root.logger=INFO,console   INFO 日志输出级别  Debug,INFO,warn,error 等

接着向端口中发送数据：

flume-ng avro-client -c /opt/installs/flume/conf/ -H bigdata01 -p 4141 -F /home/hivedata/arr1.txt

给avro发消息，使用avro-client

flume是没有运行结束时间的，它一直监听某个Ip的端口，有消息就处理，没消息，就等着，反正不可能运行结束。

如果想停止，可以使用ctrl + c 终止flume。

2) Exec + Memory + HDFS

案例我写死了，告诉你了，到企业中怎么知道用什么呢？

取决于公司的业务，理论将 sources channel sink 可以任意组合

经过一个执行的命令，将数据通过内存，上传至hdfs

以下版本演示的是没有时间语义的案例：

接着我们演示hdfs文件中含有时间转义字符怎么办？

复制代码

tail -f  tomcat.log   查看这个文件，而且是不断的查看

linux中查看文件  cat more less tail 
tail -f 文件名    不断查看一个文件的内容，长用于查看日志文件

以下版本演示的是没有时间语义的案例：

复制代码

a1.sources = r1
a1.channels = c1
a1.sources.r1.type = exec
a1.sources.r1.command = tail -F /home/hivedata/arr1.txt
a1.sources.r1.channels = c1

a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 10000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 10000
a1.channels.c1.byteCapacityBufferPercentage = 20
a1.channels.c1.byteCapacity = 800000


a1.sinks = k1
a1.sinks.k1.type = hdfs
a1.sinks.k1.channel = c1
a1.sinks.k1.hdfs.path = /flume/event/

接着我们演示hdfs文件中含有时间转义字符怎么办？

复制代码

a1.sources = r1
a1.channels = c1
a1.sources.r1.type = exec
a1.sources.r1.command = tail -F /opt/data/c.txt

a1.sources.r1.channels = c1

a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 10000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 10000

a1.sinks = k1
a1.sinks.k1.type = hdfs
a1.sinks.k1.channel = c1
a1.sinks.k1.hdfs.path = /flume/events/%y-%m-%d/%H%M/
# round 用于控制含有时间转义符的文件夹的生成规则
a1.sinks.k1.hdfs.round = true
a1.sinks.k1.hdfs.roundValue = 10
a1.sinks.k1.hdfs.roundUnit = minute
# 使用本地时间，否则会报时间戳是null的异常
a1.sinks.k1.hdfs.useLocalTimeStamp=true0000000000000000000000000

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假如hdfs中使用了时间转义字符，配置文件中必须二选一：
1）useLocalTimeStamp=true
2）使用时间戳拦截器
为啥呀：
时间需要转义，没有时间无法翻译为具体的值  %d 就无法翻译为 日期

如何实现不断的向a.txt中存入数据的效果呢？

复制代码

echo "Hello World" >> a.txt

运行我们的脚本：

复制代码

flume-ng agent -c ./ -f exec-memory-hdfs.conf -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

3）Spool +File + HDFS

Spooling Directory

spool 这个效果是抽取一个文件夹的效果，文件夹中不断的产生新的文件，我将这些新的文件上传至hdfs。

复制代码

a1.channels = ch-1
a1.sources = src-1

a1.sources.src-1.type = spooldir
a1.sources.src-1.channels = ch-1
a1.sources.src-1.spoolDir = /home/scripts/
a1.sources.src-1.fileHeader = true

a1.channels.ch-1.type = file

a1.sinks = k1
a1.sinks.k1.type = hdfs
a1.sinks.k1.channel = ch-1
a1.sinks.k1.hdfs.path = /flume/

数据采集的意思：不管是一个文件还是一个文件夹，数据都是不断产生的，特别是生产环境下更是如此。

以上的采集只能采集到文件夹中是否有新的文件产生，不能采集变化的文件。

抽取一个文件夹中的所有文件，子文件夹中的文件是不抽取的，抽取过的文件，数据发生了变化，也不会再抽取一次。

假如你的channel是 file类型，必定会有临时文件产生，产生的文件在哪里？

总结：

复制代码

channel 一般常用的只要两个，一个是memory,一个是file ,最高效的是memory ，也是最常用的。

4） tailDir + Memory + HDFS $非常常用$

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tailDir 是用来监控多个文件夹下的多个文件的，只要文件内容发生变化，就会再次的进行数据的抽取

a1.sources = r1
a1.channels = c1
a1.sources.r1.type = TAILDIR
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sources.r1.filegroups = f1
# . 代表的意思是一个任意字符   * 代表前面的字符出现0到多次
a1.sources.r1.filegroups.f1 = /home/scripts/datas/.*txt.*


a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 10000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 10000

a1.sinks = k1
a1.sinks.k1.type = hdfs
a1.sinks.k1.channel = c1
a1.sinks.k1.hdfs.path = /flume3/logs

tailDir 可以采集一个不断变化的文件。 a.log 不断的有数据产生，就可以不断的上传至hdfs了。

复制代码

flume-ng agent -c ./ -f taildir_memory_hdfs.conf -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

数据不断的发生变化，每发生一次变化，就传递一次，源源不断的抽取出来。

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刚才为什么抽取了那么多个文件还没有抽取完？
由于我们刚才的一些数据非常的大，根据如下参数可以疯狂创建文件：
hdfs.rollInterval 30 当前文件写入达到该值时间后触发滚动创建新文件（0表示不按照时间来分割文件），单位：秒
hdfs.rollSize  1024 当前文件写入达到该大小后触发滚动创建新文件（0表示不根据文件大小来分割文件），单位：字节
hdfs.rollCount 10 当前文件写入Event达到该数量后触发滚动创建新文件（0表示不根据 Event 数量来分割文件）

再次抽取，发现不抽了，原因是有一个文件记录了以前抽取过的内容，将其删除：
rm -rf /root/.flume/taildir_position.json

修改1.txt 里面的内容，flume会再次抽取数据
echo "hello" >> 1.txt

日志抽取工具——flume的安装与使用教程

3、flume的数据模型

4、关于flume的使用

5、案例展示

1）Avro+Memory+Logger【主要用于演示，没有实战意义】

2) Exec + Memory + HDFS

3）Spool +File + HDFS

4） tailDir + Memory + HDFS 非常常用

4） tailDir + Memory + HDFS $非常常用$