使用Flume NG构建数据收集系统(第一部分 Flume介绍)
发布日期:2021-11-04 22:04:15 浏览次数:5 分类:技术文章

本文共 2444 字,大约阅读时间需要 8 分钟。

Flume是什么

  • 收集、聚合事件流数据的分布式框架
  • 通常用于log数据
  • 采用ad-hoc方案,明显优点如下:
    • 可靠的、可伸缩、可管理、可定制、高性能
    • 声明式配置,可以动态更新配置
    • 提供上下文路由功能
    • 支持负载均衡和故障转移
    • 功能丰富
    • 完全的可扩展
核心概念

  • Event
  • Client
  • Agent
    • Sources、Channels、Sinks
    • 其他组件:Interceptors、Channel Selectors、Sink Processor
核心概念:Event

Event是Flume数据传输的基本单元。flume以事件的形式将数据从源头传送到最终的目的。Event由可选的hearders和载有数据的一个byte array构成。

  • 载有的数据对flume是不透明的
  • Headers是容纳了key-value字符串对的无序集合,key在集合内是唯一的。
  • Headers可以在上下文路由中使用扩展
public interface Event {    public Map
getHeaders(); public void setHeaders(Map
headers); public byte[] getBody(); public void setBody(byte[] body);}

核心概念:Client

Clinet是一个将原始log包装成events并且发送它们到一个或多个agent的实体。

  • 例如
    • Flume log4j Appender
    • 可以使用Client SDK (org.apache.flume.api)定制特定的Client
  • 目的是从数据源系统中解耦Flume
  • 在flume的拓扑结构中不是必须的

核心概念:Agent

一个Agent包含Sources, Channels, Sinks和其他组件,它利用这些组件将events从一个节点传输到另一个节点或最终目的。

  • agent是flume流的基础部分。
  • flume为这些组件提供了配置、生命周期管理、监控支持。

核心概念:Source

Source负责接收events或通过特殊机制产生events,并将events批量的放到一个或多个Channels。有event驱动和轮询2种类型的Source

  • 不同类型的Source:
    • 和众所周知的系统集成的Sources: Syslog, Netcat
    • 自动生成事件的Sources: Exec, SEQ
    • 用于Agent和Agent之间通信的IPC Sources: Avro
  • Source必须至少和一个channel关联
核心概念:Channel

Channel位于Source和Sink之间,用于缓存进来的events,当Sink成功的将events发送到下一跳的channel或最终目的,events从Channel移除。

  • 不同的Channels提供的持久化水平也是不一样的:
    • Memory Channel: volatile
    • File Channel: 基于WAL(预写式日志Write-Ahead Logging)实现
    • JDBC Channel: 基于嵌入Database实现
  • Channels支持事务
  • 提供较弱的顺序保证
  • 可以和任何数量的Source和Sink工作

核心概念:Sink

Sink负责将events传输到下一跳或最终目的,成功完成后将events从channel移除。

  • 不同类型的Sinks:
    • 存储events到最终目的的终端Sink. 比如: HDFS, HBase
    • 自动消耗的Sinks. 比如: Null Sink
    • 用于Agent间通信的IPC sink: Avro
  • 必须作用与一个确切的channel
Flow可靠性

                      

               

  • 可靠性基于:
    • Agent间事务的交换
    • Flow中,Channel的持久特性
  • 可用性:
    • 内建的Load balancing支持
    • 内建的Failover支持

核心概念:Interceptor

用于Source的一组Interceptor,按照预设的顺序在必要地方装饰和过滤events。

  • 内建的Interceptors允许增加event的headers比如:时间戳、主机名、静态标记等等
  • 定制的interceptors可以通过内省event payload(读取原始日志),在必要的地方创建一个特定的headers。
核心概念:Channel Selector

Channel Selector允许Source基于预设的标准,从所有Channel中,选择一个或多个Channel

  • 内建的Channel Selectors:
    • 复制Replicating: event被复制到相关的channel
    • 复用Multiplexing: 基于hearder,event被路由到特定的channel
核心概念:Sink Processor

多个Sink可以构成一个Sink Group。一个Sink Processor负责从一个指定的Sink Group中激活一个Sink。Sink Processor可以通过组中所有Sink实现负载均衡;也可以在一个Sink失败时转移到另一个。

  • Flume通过Sink Processor实现负载均衡(Load Balancing)和故障转移(failover)
  • 内建的Sink Processors:
    • Load Balancing Sink Processor – 使用RANDOM, ROUND_ROBIN或定制的选择算法
    • Failover Sink Processor 
    • Default Sink Processor(单Sink)
  • 所有的Sink都是采取轮询(polling)的方式从Channel上获取events。这个动作是通过Sink Runner激活的
  • Sink Processor充当Sink的一个代理
总结

转载地址:https://blog.csdn.net/xiaochawan/article/details/8986489 如侵犯您的版权,请留言回复原文章的地址,我们会给您删除此文章,给您带来不便请您谅解!

上一篇:Flume1.3.1配置-日志节点
下一篇:什么是oozie

发表评论

最新留言

第一次来,支持一个
[***.219.124.196]2024年04月25日 02时13分42秒