flume应该思考的问题
问题导读 1.flume的配置你是如何理解的？ 2.flume与kafka整合，kafka可以做哪些组件？ 3.flume与kafka的区别是什么？ flume是比较常用的大数据技术，那么学习flume，我们还需要思考flume，这样理解才能在遇到问题的时候，更容易解决，使用起来更加的得心应手。下面介绍了flume的相关内容及个人的理解。 flume应用 一般来讲，我们接触flume可能更早一些。flume如何安装可参考 让你快速认识flume及安装和使用flume1.5传输数据(日志)到hadoop2.2 http://www.aboutyun.com/forum.php?mod=viewthread&tid=7949 如果你安装测试过flume，可以知道flume可以传递数据到另外的地方。比如我们可以传递本地文件到hadoop文件，比如搜集日志到hadoop，然后通过mapreduce或则spark处理。这也是比较常见的。 flume解析 flume有哪些内容，我们刚开始学习的时候，几乎都是复制黏贴的方式。对于它们几乎不怎么理解，或则只是停留在表面的理解。所以导致我们产生异常或则错误的时候，就不知道怎么解决了。 这里解析下flume，可以知道我们在干什么，我们遇到错误的时候，能够知道哪里出现了问题。 channel的作用 flume传递数据，包含三个组件：source，channel，sink. 那么如果我们来开发flume，我们会如何开发。好像channel这个不是必须的。因为有了数据源source和数据传递目标sink，应该就可以了。为何还需要channel。感觉channel是多此一举。 从正常的角度来说channel确实是不需要的。但是有一个前提，source和sink要保持同步。也就说，source发送一条数据，sink需要立即消费和保存一条数据。 下图是正常flume
下图是去掉channel的flume。如果一旦数据源频率过快，sink来不及消费保存数据，那么就会造成丢失数据。
如何定制flume 一个灵活的程序，都是可以配置的，最常见的是xml格式文件，当然也可以是其它格式，普通txt也是可以的。所以我们看到无论是那种开源技术，都是可以配置的。甚至对于刚入门的初学者来说，就认为配置文件是必须的。 所以我们这里所说的定制，是对flume的的定义。那么flume该如何定制。 那就是通过对应source、channel、sink的定义。 这里我们只接贴出配置文件
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agent1表示代理名称
agent1.sources=source1
agent1.sinks=sink1
agent1.channels=channel1
#配置source1
agent1.sources.source1.type=spooldir
agent1.sources.source1.spoolDir=/usr/aboutyunlog
agent1.sources.source1.channels=channel1
agent1.sources.source1.fileHeader = false
#配置sink1
agent1.sinks.sink1.type=hdfs
agent1.sinks.sink1.hdfs.path=hdfs://master:8020/aboutyunlog
agent1.sinks.sink1.hdfs.fileType=DataStream
agent1.sinks.sink1.hdfs.writeFormat=TEXT
agent1.sinks.sink1.hdfs.rollInterval=4
agent1.sinks.sink1.channel=channel1
#配置channel1
agent1.channels.channel1.type=file
agent1.channels.channel1.checkpointDir=/usr/aboutyun_tmp123
agent1.channels.channel1.dataDirs=/usr/aboutyun_tmp这里解析下上面的配置：首先是对flume的agent的配置。对于代理取了一个名字agent1。 agent1里面包含三个组件，这三个组件也分别取一个名字：source1，sink1，channel1 agent1表示代理名称 agent1.sources=source1 agent1.sinks=sink1 agent1.channels=channel1 我们为什么给他们取名字，是为了方便下面我们给他们定义。不取名字会带来什么后果。如下图，如果多个channel或则sink，我们就无法区分和定义了。
取名之后，我们分别对他们定义。
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#配置source1
agent1.sources.source1.type=spooldir
agent1.sources.source1.spoolDir=/usr/aboutyunlog
agent1.sources.source1.channels=channel1
agent1.sources.source1.fileHeader = false先来解析一条 agent1.sources.source1.type=spooldir 上面是说agent1的数据源，source1的类型是spooldir。上面看上去很复杂，但是其实就定义了那么几项： spoolDir，channels，fileHeader 分别是目录，使用哪个channel，及是否添加Header等信息。 sink同样的道理
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#配置sink1
agent1.sinks.sink1.type=hdfs
agent1.sinks.sink1.hdfs.path=hdfs://master:8020/aboutyunlog
agent1.sinks.sink1.hdfs.fileType=DataStream
agent1.sinks.sink1.hdfs.writeFormat=TEXT
agent1.sinks.sink1.hdfs.rollInterval=4
agent1.sinks.sink1.channel=channel1配置了sink1的类型，hdfs路径，file类型，格式，滚动时间，使用channel等。 通过上面，我们或许就明白了，flume的各种配置。也能轻易读懂别人是如何配置的。 flume与kafka整合 flume与kafka整合应该是用的比较多的，而且这也是一个难点。这里只是简单说下。 1.kafka作为数据源 kafka作为数据源其实kafka消费者，从kafka topic读取消息。如果你有多个kafka数据源运行，你可以配置他们为同一个Consumer Group。它们只能读取topics的一个分区. 这里只介绍下一些必须的属性，更多可参考官网 属性名称： type值为 org.apache.flume.source.kafka.KafkaSource kafka.bootstrap.servers值为kafka作为数据源的broker的列表。格式为host:端口例如localhost:9092 kafka.consumer.group.id：这个不是必须的。默认为flume。 kafka.topics：kafka消费者从topics 列表读取消息 kafka.topics.regex：定义了一组topic.比 kafka.topics有更高的优先级.是对kafka.topics的重写。 过时的属性 topic，groupId，zookeeperConnect分别替换为 kafka.topics，kafka.consumer.group.id，kafka.bootstrap.servers 链接 kafka cluster 下面举两个例子 多个topic的配置
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tier1.sources.source1.type = org.apache.flume.source.kafka.KafkaSource
tier1.sources.source1.channels = channel1
tier1.sources.source1.batchSize = 5000
tier1.sources.source1.batchDurationMillis = 2000
tier1.sources.source1.kafka.bootstrap.servers = localhost:9092
tier1.sources.source1.kafka.topics = test1, test2
tier1.sources.source1.kafka.consumer.group.id = custom.g.id使用正则订阅topic
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tier1.sources.source1.type = org.apache.flume.source.kafka.KafkaSource
tier1.sources.source1.channels = channel1
tier1.sources.source1.kafka.bootstrap.servers = localhost:9092
tier1.sources.source1.kafka.topics.regex = ^topic[0-9]$
# the default kafka.consumer.group.id=flume is used当然还有使用认证的订阅，大家可以参考官网 http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html 2.Kafka作为Sink 也就是说flume将数据发送到kakfa的topic。支持的kafka的版本为Kafka 0.9.x，0.8.x不在支持。 属性介绍 type必须设置为org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink kafka.bootstrap.servers：连接的broker 列表 kafka.topic：默认default-flume-topic，发布数据所到的topic 过时的属性 brokerList替换为kafka.bootstrap.servers topic替换为kafka.topic batchSize替换为kafka.flumeBatchSize requiredAcks替换为kafka.producer.acks 配置例子
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a1.sinks.k1.channel = c1
a1.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink
a1.sinks.k1.kafka.topic = mytopic
a1.sinks.k1.kafka.bootstrap.servers = localhost:9092
a1.sinks.k1.kafka.flumeBatchSize = 20
a1.sinks.k1.kafka.producer.acks = 1
a1.sinks.k1.kafka.producer.linger.ms = 1
a1.sinks.ki.kafka.producer.compression.type = snappy3.kafka作为channel events存储在kafka集群，kafka提供高可用和副本，因此如果客户端或则kafka broker崩溃的话，可以立即使用其它sinks。Kafka channel可以用于多种场景。1.Flume source 和sink--为events提供可靠及高可用的channel 2.lume source 和过滤器，没有sink.--为其它应用程序，允许写flume events到kafka topic 3. Flume sink, 和没有source--它是低延迟，容错的方式去发送events，从kafka到Flume sinks 比如HDFS, HBase or Solr flume整合需要的kafka的版本为 0.9 及以后版本。channel 配置发生了变化，比以前的flume 版本。 flume兼容以前版本，但是过时的属性会有警告。 属性 type值为org.apache.flume.channel.kafka.KafkaChannel kafka.bootstrap.servers值为hostname:port，可以是brokers list的一部分。但是值得注意的至少两个，这样可以高可用。 kafka.topic默认为flume-channel 过时的属性 brokerList替换为hostname:port topic替换为kafka.topic groupId替换为 kafka.consumer.group.id readSmallestOffset替换为 kafka.consumer.auto.offset.reset 例子：
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a1.channels.channel1.type = org.apache.flume.channel.kafka.KafkaChannel
a1.channels.channel1.kafka.bootstrap.servers = kafka-1:9092,kafka-2:9092,kafka-3:9092
a1.channels.channel1.kafka.topic = channel1
a1.channels.channel1.kafka.consumer.group.id = flume-consumer除了上面kafka与flume整合，很多人对于kafka和flume有些混淆，下面内容，贴出来分享给大家 网上有一些好的内容，拿出来分享给大家
Kafka 与 Flume 很多功能确实是重复的。以下是评估两个系统的一些建议： Kafka 是一个通用型系统。你可以有许多的生产者和消费者分享多个主题。相反地，Flume 被设计成特定用途的工作，特定地向 HDFS 和 HBase 发送出去。Flume 为了更好地为 HDFS 服务而做了特定的优化，并且与 Hadoop 的安全体系整合在了一起。基于这样的结论，Hadoop 开发商 Cloudera 推荐如果数据需要被多个应用程序消费的话，推荐使用 Kafka，如果数据只是面向 Hadoop 的，可以使用 Flume。 Flume 拥有许多配置的来源 (sources) 和存储池 (sinks)。然后，Kafka 拥有的是非常小的生产者和消费者环境体系，Kafka 社区并不是非常支持这样。如果你的数据来源已经确定，不需要额外的编码，那你可以使用 Flume 提供的 sources 和 sinks，反之，如果你需要准备自己的生产者和消费者，那你需要使用 Kafka。 Flume 可以在拦截器里面实时处理数据。这个特性对于过滤数据非常有用。Kafka 需要一个外部系统帮助处理数据。 无论是 Kafka 或是 Flume，两个系统都可以保证不丢失数据。然后，Flume 不会复制事件。相应地，即使我们正在使用一个可以信赖的文件通道，如果 Flume agent 所在的这个节点宕机了，你会失去所有的事件访问能力直到你修复这个受损的节点。使用 Kafka 的管道特性不会有这样的问题。 Flume 和 Kafka 可以一起工作的。如果你需要把流式数据从 Kafka 转移到 Hadoop，可以使用 Flume 代理 (agent)，将 kafka 当作一个来源 (source)，这样可以从 Kafka 读取数据到 Hadoop。你不需要去开发自己的消费者，你可以使用 Flume 与 Hadoop、HBase 相结合的特性，使用 Cloudera Manager 平台监控消费者，并且通过增加过滤器的方式处理数据。