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探秘Hadoop生态12：分布式日志收集系统Flume

2017-03-07 523

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在具体介绍本文内容之前，先给大家看一下Hadoop业务的整体开发流程： 
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从Hadoop的业务开发流程图中可以看出，在大数据的业务处理过程中，对于数据的采集是十分重要的一步，也是不可避免的一步，从而引出我们本文的主角—Flume。本文将围绕Flume的架构、Flume的应用(日志采集)进行详细的介绍。 
（一）Flume架构介绍 
1、Flume的概念 
这里写图片描述 
flume是分布式的日志收集系统，它将各个服务器中的数据收集起来并送到指定的地方去，比如说送到图中的HDFS，简单来说flume就是收集日志的。 
2、Event的概念 
在这里有必要先介绍一下flume中event的相关概念：flume的核心是把数据从数据源(source)收集过来，在将收集到的数据送到指定的目的地(sink)。为了保证输送的过程一定成功，在送到目的地(sink)之前，会先缓存数据(channel),待数据真正到达目的地(sink)后，flume在删除自己缓存的数据。 
在整个数据的传输的过程中，流动的是event，即事务保证是在event级别进行的。那么什么是event呢？—–event将传输的数据进行封装，是flume传输数据的基本单位，如果是文本文件，通常是一行记录，event也是事务的基本单位。event从source，流向channel，再到sink，本身为一个字节数组，并可携带headers(头信息)信息。event代表着一个数据的最小完整单元，从外部数据源来，向外部的目的地去。 
为了方便大家理解，给出一张event的数据流向图： 
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一个完整的event包括：event headers、event body、event信息(即文本文件中的单行记录)，如下所以： 
这里写图片描述
其中event信息就是flume收集到的日记记录。 
3、flume架构介绍 
flume之所以这么神奇，是源于它自身的一个设计，这个设计就是agent，agent本身是一个java进程，运行在日志收集节点—所谓日志收集节点就是服务器节点。 
agent里面包含3个核心的组件：source—->channel—–>sink,类似生产者、仓库、消费者的架构。 
source：source组件是专门用来收集数据的，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、sequence generator、syslog、http、legacy、自定义。 
channel：source组件把数据收集来以后，临时存放在channel中，即channel组件在agent中是专门用来存放临时数据的——对采集到的数据进行简单的缓存，可以存放在memory、jdbc、file等等。 
sink：sink组件是用于把数据发送到目的地的组件，目的地包括hdfs、logger、avro、thrift、ipc、file、null、hbase、solr、自定义。 
4、flume的运行机制 
flume的核心就是一个agent，这个agent对外有两个进行交互的地方，一个是接受数据的输入——source，一个是数据的输出sink，sink负责将数据发送到外部指定的目的地。source接收到数据之后，将数据发送给channel，chanel作为一个数据缓冲区会临时存放这些数据，随后sink会将channel中的数据发送到指定的地方—-例如HDFS等，注意：只有在sink将channel中的数据成功发送出去之后，channel才会将临时数据进行删除，这种机制保证了数据传输的可靠性与安全性。 
5、flume的广义用法 
flume之所以这么神奇—-其原因也在于flume可以支持多级flume的agent，即flume可以前后相继，例如sink可以将数据写到下一个agent的source中，这样的话就可以连成串了，可以整体处理了。flume还支持扇入(fan-in)、扇出(fan-out)。所谓扇入就是source可以接受多个输入，所谓扇出就是sink可以将数据输出多个目的地destination中。 
这里写图片描述 
（二）flume应用—日志采集 
对于flume的原理其实很容易理解，我们更应该掌握flume的具体使用方法，flume提供了大量内置的Source、Channel和Sink类型。而且不同类型的Source、Channel和Sink可以自由组合—–组合方式基于用户设置的配置文件，非常灵活。比如：Channel可以把事件暂存在内存里，也可以持久化到本地硬盘上。Sink可以把日志写入HDFS, HBase，甚至是另外一个Source等等。下面我将用具体的案例详述flume的具体用法。 
其实flume的用法很简单—-书写一个配置文件，在配置文件当中描述source、channel与sink的具体实现，而后运行一个agent实例，在运行agent实例的过程中会读取配置文件的内容，这样flume就会采集到数据。 
配置文件的编写原则： 
1>从整体上描述代理agent中sources、sinks、channels所涉及到的组件

    # Name the components on this agent
    a1.sources = r1
    a1.sinks = k1
    a1.channels = c1
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2>详细描述agent中每一个source、sink与channel的具体实现：即在描述source的时候，需要 
指定source到底是什么类型的，即这个source是接受文件的、还是接受http的、还是接受thrift 
的；对于sink也是同理，需要指定结果是输出到HDFS中，还是Hbase中啊等等；对于channel 
需要指定是内存啊，还是数据库啊，还是文件啊等等。

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

    # Describe the sink
    a1.sinks.k1.type = logger

    # Use a channel which buffers events in memory
    a1.channels.c1.type = memory
    a1.channels.c1.capacity = 1000
    a1.channels.c1.transactionCapacity = 100
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3>通过channel将source与sink连接起来

    # Bind the source and sink to the channel
    a1.sources.r1.channels = c1
    a1.sinks.k1.channel = c1
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启动agent的shell操作：

    flume-ng  agent -n a1  -c  ../conf   -f  ../conf/example.file  
    -Dflume.root.logger=DEBUG,console
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参数说明： -n 指定agent名称(与配置文件中代理的名字相同) 
-c 指定flume中配置文件的目录 
-f 指定配置文件 
-Dflume.root.logger=DEBUG,console 设置日志等级

具体案例： 
案例1： NetCat Source：监听一个指定的网络端口，即只要应用程序向这个端口里面写数据，这个source组件就可以获取到信息。 其中 Sink：logger Channel：memory 
flume官网中NetCat Source描述：

Property Name Default     Description
channels       –     
type           –     The component type name, needs to be netcat
bind           –  日志需要发送到的主机名或者Ip地址，该主机运行着netcat类型的source在监听          
port           –  日志需要发送到的端口号，该端口号要有netcat类型的source在监听
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a) 编写配置文件：

# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1

# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = netcat
a1.sources.r1.bind = 192.168.80.80
a1.sources.r1.port = 44444

# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = logger

# Use a channel which buffers events in memory
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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b) 启动flume agent a1 服务端

flume-ng  agent -n a1  -c ../conf  -f ../conf/netcat.conf   -Dflume.root.logger=DEBUG,console
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c) 使用telnet发送数据

telnet  192.168.80.80  44444  big data world！（windows中运行的）
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d) 在控制台上查看flume收集到的日志数据： 
这里写图片描述

案例2：NetCat Source：监听一个指定的网络端口，即只要应用程序向这个端口里面写数据，这个source组件就可以获取到信息。 其中 Sink：hdfs Channel：file (相比于案例1的两个变化) 
flume官网中HDFS Sink的描述： 
这里写图片描述
a) 编写配置文件：

# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1

# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = netcat
a1.sources.r1.bind = 192.168.80.80
a1.sources.r1.port = 44444

# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = hdfs
a1.sinks.k1.hdfs.path = hdfs://hadoop80:9000/dataoutput
a1.sinks.k1.hdfs.writeFormat = Text
a1.sinks.k1.hdfs.fileType = DataStream
a1.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 10
a1.sinks.k1.hdfs.rollSize = 0
a1.sinks.k1.hdfs.rollCount = 0
a1.sinks.k1.hdfs.filePrefix = %Y-%m-%d-%H-%M-%S
a1.sinks.k1.hdfs.useLocalTimeStamp = true

# Use a channel which buffers events in file
a1.channels.c1.type = file
a1.channels.c1.checkpointDir = /usr/flume/checkpoint
a1.channels.c1.dataDirs = /usr/flume/data

# Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1
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b) 启动flume agent a1 服务端

flume-ng  agent -n a1  -c ../conf  -f ../conf/netcat.conf   -Dflume.root.logger=DEBUG,console
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c) 使用telnet发送数据

telnet  192.168.80.80  44444  big data world！（windows中运行的）
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d) 在HDFS中查看flume收集到的日志数据： 
这里写图片描述 
案例3：Spooling Directory Source：监听一个指定的目录，即只要应用程序向这个指定的目录中添加新的文件，source组件就可以获取到该信息，并解析该文件的内容，然后写入到channle。写入完成后，标记该文件已完成或者删除该文件。其中 Sink：logger Channel：memory 
flume官网中Spooling Directory Source描述：

Property Name       Default      Description
channels              –  
type                  –          The component type name, needs to be spooldir.
spoolDir              –          Spooling Directory Source监听的目录
fileSuffix         .COMPLETED    文件内容写入到channel之后，标记该文件
deletePolicy       never         文件内容写入到channel之后的删除策略: never or immediate
fileHeader         false         Whether to add a header storing the absolute path filename.
ignorePattern      ^$           Regular expression specifying which files to ignore (skip)
interceptors          –          指定传输中event的head(头信息)，常用timestamp
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Spooling Directory Source的两个注意事项：

①If a file is written to after being placed into the spooling directory, Flume will print an error to its log file and stop processing.
即：拷贝到spool目录下的文件不可以再打开编辑
②If a file name is reused at a later time, Flume will print an error to its log file and stop processing.
即：不能将具有相同文件名字的文件拷贝到这个目录下
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a) 编写配置文件：

# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1

# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = spooldir
a1.sources.r1.spoolDir = /usr/local/datainput
a1.sources.r1.fileHeader = true
a1.sources.r1.interceptors = i1
a1.sources.r1.interceptors.i1.type = timestamp

# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = logger

# Use a channel which buffers events in memory
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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b) 启动flume agent a1 服务端

flume-ng  agent -n a1  -c ../conf  -f ../conf/spool.conf   -Dflume.root.logger=DEBUG,console
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c) 使用cp命令向Spooling Directory 中发送数据

 cp datafile  /usr/local/datainput   (注：datafile中的内容为：big data world！)
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d) 在控制台上查看flume收集到的日志数据： 
这里写图片描述
从控制台显示的结果可以看出event的头信息中包含了时间戳信息。 
同时我们查看一下Spooling Directory中的datafile信息—-文件内容写入到channel之后，该文件被标记了：

[root@hadoop80 datainput]# ls
datafile.COMPLETED
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案例4：Spooling Directory Source：监听一个指定的目录，即只要应用程序向这个指定的目录中添加新的文件，source组件就可以获取到该信息，并解析该文件的内容，然后写入到channle。写入完成后，标记该文件已完成或者删除该文件。 其中 Sink：hdfs Channel：file (相比于案例3的两个变化)

a) 编写配置文件：

# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1

# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = spooldir
a1.sources.r1.spoolDir = /usr/local/datainput
a1.sources.r1.fileHeader = true
a1.sources.r1.interceptors = i1
a1.sources.r1.interceptors.i1.type = timestamp

# Describe the sink
# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = hdfs
a1.sinks.k1.hdfs.path = hdfs://hadoop80:9000/dataoutput
a1.sinks.k1.hdfs.writeFormat = Text
a1.sinks.k1.hdfs.fileType = DataStream
a1.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 10
a1.sinks.k1.hdfs.rollSize = 0
a1.sinks.k1.hdfs.rollCount = 0
a1.sinks.k1.hdfs.filePrefix = %Y-%m-%d-%H-%M-%S
a1.sinks.k1.hdfs.useLocalTimeStamp = true

# Use a channel which buffers events in file
a1.channels.c1.type = file
a1.channels.c1.checkpointDir = /usr/flume/checkpoint
a1.channels.c1.dataDirs = /usr/flume/data

# Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1
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b) 启动flume agent a1 服务端

flume-ng  agent -n a1  -c ../conf  -f ../conf/spool.conf   -Dflume.root.logger=DEBUG,console
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c) 使用cp命令向Spooling Directory 中发送数据

 cp datafile  /usr/local/datainput   (注：datafile中的内容为：big data world！)
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d) 在控制台上可以参看sink的运行进度日志： 
这里写图片描述
d) 在HDFS中查看flume收集到的日志数据： 
这里写图片描述
这里写图片描述 
从案例1与案例2、案例3与案例4的对比中我们可以发现：flume的配置文件在编写的过程中是非常灵活的。

案例5：Exec Source：监听一个指定的命令，获取一条命令的结果作为它的数据源 
常用的是tail -F file指令，即只要应用程序向日志(文件)里面写数据，source组件就可以获取到日志(文件)中最新的内容 。 其中 Sink：hdfs Channel：file 
这个案列为了方便显示Exec Source的运行效果，结合Hive中的external table进行来说明。

a) 编写配置文件：

# 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 /usr/local/log.file

# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = hdfs
a1.sinks.k1.hdfs.path = hdfs://hadoop80:9000/dataoutput
a1.sinks.k1.hdfs.writeFormat = Text
a1.sinks.k1.hdfs.fileType = DataStream
a1.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 10
a1.sinks.k1.hdfs.rollSize = 0
a1.sinks.k1.hdfs.rollCount = 0
a1.sinks.k1.hdfs.filePrefix = %Y-%m-%d-%H-%M-%S
a1.sinks.k1.hdfs.useLocalTimeStamp = true

# Use a channel which buffers events in file
a1.channels.c1.type = file
a1.channels.c1.checkpointDir = /usr/flume/checkpoint
a1.channels.c1.dataDirs = /usr/flume/data

# Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1
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b)在hive中建立外部表—–hdfs://hadoop80:9000/dataoutput的目录，方便查看日志捕获内容

hive> create external table t1(infor  string)
    > row format delimited
    > fields terminated by '\t'
    > location '/dataoutput/';
OK
Time taken: 0.284 seconds
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c) 启动flume agent a1 服务端

flume-ng  agent -n a1  -c ../conf  -f ../conf/exec.conf   -Dflume.root.logger=DEBUG,console
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d) 使用echo命令向/usr/local/datainput 中发送数据

 echo  big data > log.file
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d) 在HDFS和Hive分别中查看flume收集到的日志数据： 
这里写图片描述

hive> select * from t1;
OK
big data
Time taken: 0.086 seconds
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e)使用echo命令向/usr/local/datainput 中在追加一条数据

echo big data world! >> log.file
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d) 在HDFS和Hive再次分别中查看flume收集到的日志数据： 
这里写图片描述
这里写图片描述

hive> select * from t1;
OK
big data
big data world!
Time taken: 0.511 seconds
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总结Exec source：Exec source和Spooling Directory Source是两种常用的日志采集的方式，其中Exec source可以实现对日志的实时采集，Spooling Directory Source在对日志的实时采集上稍有欠缺，尽管Exec source可以实现对日志的实时采集，但是当Flume不运行或者指令执行出错时，Exec source将无法收集到日志数据，日志会出现丢失，从而无法保证收集日志的完整性。

案例6：Avro Source：监听一个指定的Avro 端口，通过Avro 端口可以获取到Avro client发送过来的文件 。即只要应用程序通过Avro 端口发送文件，source组件就可以获取到该文件中的内容。 其中 Sink：hdfs Channel：file 
(注：Avro和Thrift都是一些序列化的网络端口–通过这些网络端口可以接受或者发送信息，Avro可以发送一个给定的文件给Flume，Avro 源使用AVRO RPC机制) 
Avro Source运行原理如下图： 
这里写图片描述 
flume官网中Avro Source的描述：

Property     Name   Default Description
channels      –  
type          –     The component type name, needs to be avro
bind          –     日志需要发送到的主机名或者ip，该主机运行着ARVO类型的source
port          –     日志需要发送到的端口号，该端口要有ARVO类型的source在监听
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1)编写配置文件

# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1

# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = avro
a1.sources.r1.bind = 192.168.80.80
a1.sources.r1.port = 4141

# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = hdfs
a1.sinks.k1.hdfs.path = hdfs://hadoop80:9000/dataoutput
a1.sinks.k1.hdfs.writeFormat = Text
a1.sinks.k1.hdfs.fileType = DataStream
a1.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 10
a1.sinks.k1.hdfs.rollSize = 0
a1.sinks.k1.hdfs.rollCount = 0
a1.sinks.k1.hdfs.filePrefix = %Y-%m-%d-%H-%M-%S
a1.sinks.k1.hdfs.useLocalTimeStamp = true

# Use a channel which buffers events in file
a1.channels.c1.type = file
a1.channels.c1.checkpointDir = /usr/flume/checkpoint
a1.channels.c1.dataDirs = /usr/flume/data

# Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1
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b) 启动flume agent a1 服务端

flume-ng  agent -n a1  -c ../conf  -f ../conf/avro.conf   -Dflume.root.logger=DEBUG,console
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c)使用avro-client发送文件

flume-ng avro-client -c  ../conf  -H 192.168.80.80  -p 4141 -F /usr/local/log.file
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注：log.file文件中的内容为：

[root@hadoop80 local]# more log.file
big data
big data world!
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d) 在HDFS中查看flume收集到的日志数据： 
这里写图片描述
这里写图片描述 
这里写图片描述

通过上面的几个案例，我们可以发现：flume配置文件的书写是相当灵活的—-不同类型的Source、Channel和Sink可以自由组合！

最后对上面用的几个flume source进行适当总结： 
① NetCat Source：监听一个指定的网络端口，即只要应用程序向这个端口里面写数据，这个source组件 
就可以获取到信息。 
②Spooling Directory Source：监听一个指定的目录，即只要应用程序向这个指定的目录中添加新的文 
件，source组件就可以获取到该信息，并解析该文件的内容，然后写入到channle。写入完成后，标记 
该文件已完成或者删除该文件。 
③Exec Source：监听一个指定的命令，获取一条命令的结果作为它的数据源 
常用的是tail -F file指令，即只要应用程序向日志(文件)里面写数据，source组件就可以获取到日志(文件)中最新的内容 。 
④Avro Source：监听一个指定的Avro 端口，通过Avro 端口可以获取到Avro client发送过来的文件 。即只要应用程序通过Avro 端口发送文件，source组件就可以获取到该文件中的内容。

如有问题，欢迎留言指正！

 

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探秘Hadoop生态10：Spark架构解析以及流式计算原理

导语 spark 已经成为广告、报表以及推荐系统等大数据计算场景中首选系统，因效率高，易用以及通用性越来越得到大家的青睐，我自己最近半年在接触spark以及spark streaming之后，对spark技术的使用有一些自己的经验积累以及心得体会，在此分享给大家。 本文依次从spark生态，原理，基本概念，spark streaming原理及实践，还有spark调优以及环境搭建等方面进行介绍，希望对大家有所帮助。 spark 生态及运行原理 Spark 特点 运行速度快 => Spark拥有DAG执行引擎，支持在内存中对数据进行迭代计算。官方提供的数据表明，如果数据由磁盘读取，速度是Hadoop MapReduce的10倍以上，如果数据从内存中读取，速度可以高达100多倍。 适用场景广泛 => 大数据分析统计，实时数据处理，图计算及机器学习 易用性 => 编写简单，支持80种以上的高级算子，支持多种语言，数据源丰富，可部署在多种集群中 容错性高。Spark引进了弹性分布式数据集RDD (Resilient Distributed Dataset) 的抽象，它是分布在一...
2017-03-08
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JStorm 2.2.1 版本正式发布

Jstorm 2.2.1 目前已正式发布，用户可以自行前往https://github.com/alibaba/jstorm/wiki/Downloads下载体验。 性能优化 对比2.1.1和去年的双十一版本0.9.8.1有200%~300%的提升。在高并发和低并发的多个测试场景(word count)中，是Flink性能的120%~200%，是Storm的300%~400%。 JStorm主要从以下几个方面对性能进行优化。 重构batch的实现方案 优化序列化和反序列过程，减少cpu和网络消耗 优化消息关键路径和metrics的cpu开销 优化网络接收和发送端的处理策略 增加disruptorQueue的异步batch操作 众多新特性支持 加入新的snapshot exactly once(只处理一次)框架。 对比原有的Trident解决方案有着
2017-03-08
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