Flume的基本架构以及使用案例-电子发烧友网

在大数据时代背景下，如何采集出有用的信息已经是大数据发展的关键因素之一，数据采集可以说是大数据产业的基石。Flume作为开源的数据采集系统，受到了业界的认可与广泛应用。本文将带你了解Flume的基本架构以及使用案例等。

Flume简介

1.1 Flume是什么？

Flume是Apache Software Foundation的顶级项目。它是一个分布式，可靠且可用的系统，主要用于高效地收集，聚合大量日志数据并将其从不同的源移动到集中式数据存储中。

Flume的使用不仅限于日志数据聚合。由于数据源是可定制的，因此Flume可用于传输大量事件数据，包括但不限于网络流量数据，社交媒体数据，电子邮件消息以及几乎所有可能的数据源。

1.2 Flume外部结构

数据发生器产生的数据被所在服务器上的agent收集，之后数据收容器从各个agent上汇集数据并将采集到的数据存入到HDFS或者HBase中。同时，Flume还有如下特点：

使用Flume，我们可以将多个服务器中获取的数据迅速的移交给Hadoop中；
支持各种接入数据的类型以及接出数据类型；
支持多路径流量，多管道接入流量，多管道接出流量，上下文路由等；
支持水平扩展。

Flume的一些核心概念

Client：客户端，生产数据，运行在一个独立的线程。

Event：事件，是一个数据单元，由消息头和消息体组成。

Agent：一个独立的Flume进程，包含组件Source、 Channel、 Sink。

Source：数据的收集端，负责将数据捕获后进行特殊的格式化，将数据封装到Event里，然后推入Channel中。

Channel：中转Event的一个临时存储，保存由Source组件传递过来的Event。

Sink：从Channel中读取并移除Event，将Event传递到下一个Agent。

2.1 Flume Agent结构

Flume内部有一个或者多个Agent，它是Flume 运行的核心。然而对于每一个Agent来说，它就是一个独立的守护进程(JVM)，它从客户端或者其他的 Agent接收数据，然后迅速的传给下一个目的节点Sink，或者Agent。

Flume以Agent为最小的独立运行单位。它是一个完整的数据收集工具，含有三个核心组件，分别是Source、 Channel、 Sink。其工作流程为：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，在送到目的地之前，会先缓存数据(Channel)，待数据真正到达目的地(Sink)后，Flume再删除缓存的数据。

2.2 Source

Source 负责数据的产生或搜集，并将数据捕获后进行特殊的格式化，封装到Event，然后再推入Channel。一般是对接一些RPC的程序或者是其他的Flume节点的Sink，从数据发生器接收数据，并将接收的数据以Event格式传递给一个或者多个通道Channel，Flume提供多种数据接收的方式，比如avro、thrift、netcat、sequence generator、syslog、http等，如果内置的Source无法满足需要， Flume还支持自定义。

2.3Channel

Channel 是一种短暂的存储容器，负责数据的存储持久化，可以持久化到jdbc，file，memory，将从Source接收到的Event格式的数据缓存起来，直到它们被Sink消费掉，可以把Channel看成是一个队列，队列的优点是先进先出，放好后尾部一个个Event出来，Flume比较看重数据的传输，因此几乎没有数据的解析预处理。仅仅是数据的产生，封装成Event然后传输。数据只有存储在下一个存储位置，数据才会从当前的Channel中删除。这个过程是通过事务来控制的，这样就保证了数据的可靠性。

不过Flume的持久化也是有容量限制的，比如内存如果超过一定的量，不够分配，也一样会爆掉。

2.4 Sink

Sink负责数据的转发，将数据存储到集中存储器比如Hbase和HDFS，它从Channel消费数据并将其传递给目标地。目标地可能是另一个Sink，也可能是hdfs、logger、avro、thrift、file、Hbase、solr或者自定义等。

Sink从Channel中取出事件，然后将数据发到别处，可以向文件系统、数据库、 hadoop存数据，也可以是其他agent的Source。在日志数据较少时，可以将数据存储在文件系统中，并且设定一定的时间间隔保存数据。

Sink支持设置存储数据位置，在日志数据较少时，可以将数据存储在文件系中，并且设定一定的时间间隔保存数据。在日志数据较多时，可以将相应的日志数据存储到Hadoop中，便于日后进行相应的数据分析。

2.5 Event

Flume使用Event对象作为传递数据的格式，特点如下：

① 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。

② Event也是事务的基本单位。

③ 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。

④ 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。

一个完整的Event包括：headers、body、Event信息(即文本文件中的单行记录)。其中body是一个字节数组，包含了实际的内容，如下图所示：

Flume拦截器、数据流以及可靠性

3.1 Flume拦截器

当我们需要对数据进行过滤时，除了在Source、 Channel和Sink进行代码修改之外， Flume为我们提供了拦截器，位于Source和Channel之间，在日志进入到Source之前，对日志进行一些包装、清洗过滤等动作。

当我们为Source指定拦截器后，会在其中得到Event，根据需求我们可以对Event进行保留还是抛弃，抛弃的数据不会进入Channel中。

3.2 Flume数据流

Flume 的核心是把数据从数据源收集过来，再送到目的地。为了保证输送成功，在送到目的地之前，会先缓存数据，待数据真正到达目的地后，删除缓存的数据。

Flume 传输数据的基本单位是 Event，如果是文本文件，通常是一行记录。Event 从 Source，流向 Channel，再到Sink，本身为一个byte数组，并可携带 headers 信息。Event 代表着一个数据流的最小完整单元，从外部数据源来，向外部的目的地去。

值得注意的是，Flume提供了大量内置的Source、Channel和Sink类型。不同类型之间可以自由组合。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或其它Source等。Flume支持用户建立多级流，也就是说，多个agent可以协同工作，这也是Flume强大之处。

3.3 Flume可靠性

Flume可以通过以下方式保证其可靠性：

① Flume保证单次跳转可靠性的方式：传送完成后，该事件才会从通道中移除；

② Flume使用事务性的方法来保证事件交互的可靠性；

③ Flume可以将数据可暂存，当目标不可访问后，数据会暂存在Channel中，等目标可访问之后，再进行传输；

④ 数据处理过程中，如果因为网络中断或者其他原因，在某一步被迫结束了，这个数据会在下一次重新传输；

⑤ Source和Sink封装在一个事务的存储和检索中，即事件的放置或者提供由一个事务通过通道来分别提供，保证了事件集在流中可靠地进行端到端的传递。

Flume使用场景****

Flume在英文中的意思是水道，它更像是可以随意组装的消防水管，下面根据官方文档，展示几种Flow。

4.1 单个agent采集数据

单个Agent收集数据源，存储到最终的外部系统中，这是最简单的情况。

4.2 多个agent顺序连接