一.前述
Copy过来一段介绍Apache Flume 是一个从可以收集例如日志，事件等数据资源，并将这些数量庞大的数据从各项数据资源中集中起来存储的工具/服务，或者数集中机制。flume具有高可用，分布式，配置工具，其设计的原理也是基于将数据流，如日志数据从各种网站服务器上汇集起来存储到HDFS，HBase等集中存储器中。官网：http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html
二.架构
1.基本架构
介绍：
Source:（相当于一个来源）
从数据发生器接收数据,并将接收的数据以Flume的event格式传递给一个或者多个通道channal,Flume提供多种数据接收的方式,比如Avro,Thrift,twitter1%等
Channel:（相当于一个中转）
channal是一种短暂的存储容器,它将从source处接收到的event格式的数据缓存起来,直到它们被sinks消费掉,它在source和sink间起着一共桥梁的作用,channal是一个完整的事务,这一点保证了数据在收发的时候的一致性. 并且它可以和任意数量的source和sink链接. 支持的类型有: JDBC channel , File System channel , Memort channel等.
sink:（相当于最后的写出）
sink将数据存储到集中存储器比如Hbase和HDFS,它从channals消费数据(events)并将其传递给目标地. 目标地可能是另一个sink,也可能HDFS,HBase.
2.延伸架构
2.1利用AVRO中转
2.2一般多个来源时可以配置这样
ps:
1、上传
2、解压
3、修改conf/flume-env.sh 文件中的JDK目录
注意：JAVA_OPTS 配置 如果我们传输文件过大 报内存溢出时 需要修改这个配置项
4、验证安装是否成功 ./flume-ng version
5、配置环境变量
export FLUME_HOME=/home/apache-flume-1.6.0-bin
3.2 Source、Channel、Sink有哪些类型
Flume Source
Source类型 | 说明
Avro Source | 支持Avro协议（实际上是Avro RPC），内置支持
Thrift Source | 支持Thrift协议，内置支持
Exec Source | 基于Unix的command在标准输出上生产数据
JMS Source | 从JMS系统（消息、主题）中读取数据
Spooling Directory Source | 监控指定目录内数据变更
Twitter 1% firehose Source| 通过API持续下载Twitter数据，试验性质
Netcat Source | 监控某个端口，将流经端口的每一个文本行数据作为Event输入
Sequence Generator Source | 序列生成器数据源，生产序列数据
Syslog Sources | 读取syslog数据，产生Event，支持UDP和TCP两种协议
HTTP Source | 基于HTTP POST或GET方式的数据源，支持JSON、BLOB表示形式
Legacy Sources | 兼容老的Flume OG中Source（0.9.x版本）
Flume Channel
Channel类型 说明
Memory Channel | Event数据存储在内存中
JDBC Channel | Event数据存储在持久化存储中，当前Flume Channel内置支持Derby
File Channel | Event数据存储在磁盘文件中
Spillable Memory Channel | Event数据存储在内存中和磁盘上，当内存队列满了，会持久化到磁盘文件
Pseudo Transaction Channel | 测试用途
Custom Channel | 自定义Channel实现
Flume Sink
Sink类型 说明
HDFS Sink | 数据写入HDFS
Logger Sink | 数据写入日志文件
Avro Sink | 数据被转换成Avro Event，然后发送到配置的RPC端口上
Thrift Sink | 数据被转换成Thrift Event，然后发送到配置的RPC端口上
IRC Sink | 数据在IRC上进行回放
File Roll Sink | 存储数据到本地文件系统
Null Sink | 丢弃到所有数据
HBase Sink | 数据写入HBase数据库
Morphline Solr Sink | 数据发送到Solr搜索服务器（集群）
ElasticSearch Sink | 数据发送到Elastic Search搜索服务器（集群）
Kite Dataset Sink | 写数据到Kite Dataset，试验性质的
Custom Sink | 自定义Sink实现
案例1、 A simple example
http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html#a-simple-example
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 = 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
# Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1
############################################################
启动flume
flume-ng agent -n a1 -c conf -f simple.conf -Dflume.root.logger=INFO,console 指定配置目录
安装telnet
yum install telnet
退出 ctrl+] quit
Memory Chanel 配置
capacity：默认该通道中最大的可以存储的event数量是100，
trasactionCapacity：每次最大可以source中拿到或者送到sink中的event数量也是100
keep-alive：event添加到通道中或者移出的允许时间
byte**：即event的字节量的限制，只包括eventbody
案例2、两个flume做集群（第一个agent的sink作为第二个agent的source）
node01服务器中，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 = node1
a1.sources.r1.port = 44444
# Describe the sink
# a1.sinks.k1.type = logger
a1.sinks.k1.type = avro
a1.sinks.k1.hostname = node2
a1.sinks.k1.port = 60000
# 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
############################################################
node02服务器中，安装Flume（步骤略）
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 = node2
a1.sources.r1.port = 60000
# 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
############################################################
先启动node02的Flume
flume-ng agent -n a1 -c conf -f avro.conf -Dflume.root.logger=INFO,console
再启动node01的Flume
flume-ng agent -n a1 -c conf -f simple.conf2 -Dflume.root.logger=INFO,console
打开telnet 测试 node02控制台输出结果
案例3、Exec Source（监听一个文件）
http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html#exec-source
配置文件
############################################################
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1
# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = exec
a1.sources.r1.command = tail -F /home/flume.exec.log
# 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
############################################################
启动Flume
flume-ng agent -n a1 -c conf -f exec.conf -Dflume.root.logger=INFO,console
创建空文件演示 touch flume.exec.log
循环添加数据
for i in {1..50}; do echo "$i hi flume" >> flume.exec.log ; sleep 0.1; done
案例4、Spooling Directory Source（监听一个目录）
http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html#spooling-directory-source
配置文件
############################################################
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1
# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = spooldir
a1.sources.r1.spoolDir = /home/logs
a1.sources.r1.fileHeader = true
# 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
############################################################
启动Flume
flume-ng agent -n a1 -c conf -f spool.conf -Dflume.root.logger=INFO,console
拷贝文件演示
mkdir logs
cp flume.exec.log logs/
案例5、hdfs sink
http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html#hdfs-sink
配置文件
############################################################
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1
# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = spooldir
a1.sources.r1.spoolDir = /home/logs
a1.sources.r1.fileHeader = true
# Describe the sink
***只修改上一个spool sink的配置代码块 a1.sinks.k1.type = logger
a1.sinks.k1.type=hdfs
a1.sinks.k1.hdfs.path=hdfs://sxt/flume/%Y-%m-%d/%H%M
##每隔60s或者文件大小超过10M的时候产生新文件
# hdfs有多少条消息时新建文件，0不基于消息个数
a1.sinks.k1.hdfs.rollCount=0
# hdfs创建多长时间新建文件，0不基于时间
a1.sinks.k1.hdfs.rollInterval=60
# hdfs多大时新建文件，0不基于文件大小
a1.sinks.k1.hdfs.rollSize=10240
# 当目前被打开的临时文件在该参数指定的时间（秒）内，没有任何数据写入，则将该临时文件关闭并重命名成目标文件
a1.sinks.k1.hdfs.idleTimeout=3
a1.sinks.k1.hdfs.fileType=DataStream
a1.sinks.k1.hdfs.useLocalTimeStamp=true
## 每五分钟生成一个目录:
# 是否启用时间上的”舍弃”，这里的”舍弃”，类似于”四舍五入”，后面再介绍。如果启用，则会影响除了%t的其他所有时间表达式
a1.sinks.k1.hdfs.round=true
# 时间上进行“舍弃”的值；
a1.sinks.k1.hdfs.roundValue=5
# 时间上进行”舍弃”的单位，包含：second,minute,hour
a1.sinks.k1.hdfs.roundUnit=minute
# 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（将source,channel,sink关联）
############################################################
创建HDFS目录
hadoop fs -mkdir /flume
启动Flume
flume-ng agent -n a1 -c conf -f hdfs.conf -Dflume.root.logger=INFO,console
查看hdfs文件
hadoop fs -ls /flume/...
hadoop fs -get /flume/...
http://flume.apache.org/
安装
1、上传
2、解压
3、修改conf/flume-env.sh 文件中的JDK目录
注意：JAVA_OPTS 配置 如果我们传输文件过大 报内存溢出时 需要修改这个配置项
4、验证安装是否成功 ./flume-ng version
5、配置环境变量
export FLUME_HOME=/home/apache-flume-1.6.0-bin
Source、Channel、Sink有哪些类型
Flume Source
Source类型 | 说明
Avro Source | 支持Avro协议（实际上是Avro RPC），内置支持
Thrift Source | 支持Thrift协议，内置支持
Exec Source | 基于Unix的command在标准输出上生产数据
JMS Source | 从JMS系统（消息、主题）中读取数据
Spooling Directory Source | 监控指定目录内数据变更
Twitter 1% firehose Source| 通过API持续下载Twitter数据，试验性质
Netcat Source | 监控某个端口，将流经端口的每一个文本行数据作为Event输入
Sequence Generator Source | 序列生成器数据源，生产序列数据
Syslog Sources | 读取syslog数据，产生Event，支持UDP和TCP两种协议
HTTP Source | 基于HTTP POST或GET方式的数据源，支持JSON、BLOB表示形式
Legacy Sources | 兼容老的Flume OG中Source（0.9.x版本）
Flume Channel
Channel类型 说明
Memory Channel | Event数据存储在内存中
JDBC Channel | Event数据存储在持久化存储中，当前Flume Channel内置支持Derby
File Channel | Event数据存储在磁盘文件中
Spillable Memory Channel | Event数据存储在内存中和磁盘上，当内存队列满了，会持久化到磁盘文件
Pseudo Transaction Channel | 测试用途
Custom Channel | 自定义Channel实现
Flume Sink
Sink类型 说明
HDFS Sink | 数据写入HDFS
Logger Sink | 数据写入日志文件
Avro Sink | 数据被转换成Avro Event，然后发送到配置的RPC端口上
Thrift Sink | 数据被转换成Thrift Event，然后发送到配置的RPC端口上
IRC Sink | 数据在IRC上进行回放
File Roll Sink | 存储数据到本地文件系统
Null Sink | 丢弃到所有数据
HBase Sink | 数据写入HBase数据库
Morphline Solr Sink | 数据发送到Solr搜索服务器（集群）
ElasticSearch Sink | 数据发送到Elastic Search搜索服务器（集群）
Kite Dataset Sink | 写数据到Kite Dataset，试验性质的
Custom Sink | 自定义Sink实现
案例1、 A simple example
http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html#a-simple-example
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 = 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
# Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1
############################################################
启动flume
flume-ng agent -n a1 -c conf -f simple.conf -Dflume.root.logger=INFO,console
安装telnet
yum install telnet
退出 ctrl+] quit
Memory Chanel 配置
capacity：默认该通道中最大的可以存储的event数量是100，
trasactionCapacity：每次最大可以source中拿到或者送到sink中的event数量也是100
keep-alive：event添加到通道中或者移出的允许时间
byte**：即event的字节量的限制，只包括eventbody
案例2、两个flume做集群
node01服务器中，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 = node1
a1.sources.r1.port = 44444
# Describe the sink
# a1.sinks.k1.type = logger
a1.sinks.k1.type = avro
a1.sinks.k1.hostname = node2
a1.sinks.k1.port = 60000
# 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
############################################################
node02服务器中，安装Flume（步骤略）
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 = node2
a1.sources.r1.port = 60000
# 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
############################################################
先启动node02的Flume
flume-ng agent -n a1 -c conf -f avro.conf -Dflume.root.logger=INFO,console
再启动node01的Flume
flume-ng agent -n a1 -c conf -f simple.conf2 -Dflume.root.logger=INFO,console
打开telnet 测试 node02控制台输出结果
案例3、Exec Source
http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html#exec-source
配置文件
############################################################
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1
# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = exec
a1.sources.r1.command = tail -F /home/flume.exec.log
# 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
############################################################
启动Flume
flume-ng agent -n a1 -c conf -f exec.conf -Dflume.root.logger=INFO,console
创建空文件演示 touch flume.exec.log
循环添加数据
for i in {1..50}; do echo "$i hi flume" >> flume.exec.log ; sleep 0.1; done
案例4、Spooling Directory Source
http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html#spooling-directory-source
配置文件
############################################################
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1
# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = spooldir
a1.sources.r1.spoolDir = /home/logs
a1.sources.r1.fileHeader = true
# 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
############################################################
启动Flume
flume-ng agent -n a1 -c conf -f spool.conf -Dflume.root.logger=INFO,console
拷贝文件演示
mkdir logs
cp flume.exec.log logs/
案例5、hdfs sink
http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html#hdfs-sink
配置文件
############################################################
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1
# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = spooldir
a1.sources.r1.spoolDir = /home/logs
a1.sources.r1.fileHeader = true
# Describe the sink
***只修改上一个spool sink的配置代码块 a1.sinks.k1.type = logger
a1.sinks.k1.type=hdfs
a1.sinks.k1.hdfs.path=hdfs://sxt/flume/%Y-%m-%d/%H%M
##每隔60s或者文件大小超过10M的时候产生新文件
# hdfs有多少条消息时新建文件，0不基于消息个数
a1.sinks.k1.hdfs.rollCount=0
# hdfs创建多长时间新建文件，0不基于时间
a1.sinks.k1.hdfs.rollInterval=60
# hdfs多大时新建文件，0不基于文件大小
a1.sinks.k1.hdfs.rollSize=10240
# 当目前被打开的临时文件在该参数指定的时间（秒）内，没有任何数据写入，则将该临时文件关闭并重命名成目标文件
a1.sinks.k1.hdfs.idleTimeout=3
a1.sinks.k1.hdfs.fileType=DataStream
a1.sinks.k1.hdfs.useLocalTimeStamp=true
## 每五分钟生成一个目录:
# 是否启用时间上的”舍弃”，这里的”舍弃”，类似于”四舍五入”，后面再介绍。如果启用，则会影响除了%t的其他所有时间表达式
a1.sinks.k1.hdfs.round=true
# 时间上进行“舍弃”的值；
a1.sinks.k1.hdfs.roundValue=5
# 时间上进行”舍弃”的单位，包含：second,minute,hour
a1.sinks.k1.hdfs.roundUnit=minute
# 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
############################################################
创建HDFS目录
hadoop fs -mkdir /flume
启动Flume
flume-ng agent -n a1 -c conf -f hdfs.conf -Dflume.root.logger=INFO,console
查看hdfs文件
hadoop fs -ls /flume/...
hadoop fs -get /flume/...
作业：
1、flume如何收集java请求数据
2、项目当中如何来做？ 日志存放/log/目录下 以yyyyMMdd为子目录 分别存放每天的数据