专栏首页PPV课数据科学社区【工具】你一定需要 六款大数据采集平台的架构分析

【工具】你一定需要 六款大数据采集平台的架构分析

随着大数据越来越被重视,数据采集的挑战变的尤为突出。今天为大家介绍几款数据采集平台:

  • Apache Flume
  • Fluentd
  • Logstash
  • Chukwa
  • Scribe
  • Splunk Forwarder

大数据平台与数据采集

任何完整的大数据平台,一般包括以下的几个过程:

  • 数据采集
  • 数据存储
  • 数据处理
  • 数据展现(可视化,报表和监控)

其中,数据采集是所有数据系统必不可少的,随着大数据越来越被重视,数据采集的挑战也变的尤为突出。这其中包括:

  • 数据源多种多样
  • 数据量大,变化快
  • 如何保证数据采集的可靠性的性能
  • 如何避免重复数据
  • 如何保证数据的质量

我们今天就来看看当前可用的六款数据采集的产品,重点关注它们是如何做到高可靠,高性能和高扩展。

1、Apache Flume

官网:https://flume.apache.org/

Flume 是Apache旗下的一款开源、高可靠、高扩展、容易管理、支持客户扩展的数据采集系统。 Flume使用JRuby来构建,所以依赖Java运行环境。

Flume最初是由Cloudera的工程师设计用于合并日志数据的系统,后来逐渐发展用于处理流数据事件。

Flume设计成一个分布式的管道架构,可以看作在数据源和目的地之间有一个Agent的网络,支持数据路由。

每一个agent都由Source,Channel和Sink组成。

Source

Source负责接收输入数据,并将数据写入管道。Flume的Source支持HTTP,JMS,RPC,NetCat,Exec,Spooling Directory。其中Spooling支持监视一个目录或者文件,解析其中新生成的事件。

Channel

Channel 存储,缓存从source到Sink的中间数据。可使用不同的配置来做Channel,例如内存,文件,JDBC等。使用内存性能高但不持久,有可能丢数据。使用文件更可靠,但性能不如内存。

Sink

Sink负责从管道中读出数据并发给下一个Agent或者最终的目的地。Sink支持的不同目的地种类包括:HDFS,HBASE,Solr,ElasticSearch,File,Logger或者其它的Flume Agent。

Flume在source和sink端都使用了transaction机制保证在数据传输中没有数据丢失。

Source上的数据可以复制到不同的通道上。每一个Channel也可以连接不同数量的Sink。这样连接不同配置的Agent就可以组成一个复杂的数据收集网络。通过对agent的配置,可以组成一个路由复杂的数据传输网络。

配置如上图所示的agent结构,Flume支持设置sink的Failover和Load Balance,这样就可以保证即使有一个agent失效的情况下,整个系统仍能正常收集数据。

Flume中传输的内容定义为事件(Event),事件由Headers(包含元数据,Meta Data)和Payload组成。

Flume提供SDK,可以支持用户定制开发:

Flume客户端负责在事件产生的源头把事件发送给Flume的Agent。客户端通常和产生数据源的应用在同一个进程空间。常见的Flume客户端有Avro,log4J,syslog和HTTP Post。另外ExecSource支持指定一个本地进程的输出作为Flume的输入。当然很有可能,以上的这些客户端都不能满足需求,用户可以定制的客户端,和已有的FLume的Source进行通信,或者定制实现一种新的Source类型。

同时,用户可以使用Flume的SDK定制Source和Sink。似乎不支持定制的Channel。

2、Fluentd

官网:http://docs.fluentd.org/articles/quickstart

Fluentd是另一个开源的数据收集框架。Fluentd使用C/Ruby开发,使用JSON文件来统一日志数据。它的可插拔架构,支持各种不同种类和格式的数据源和数据输出。最后它也同时提供了高可靠和很好的扩展性。Treasure Data, Inc 对该产品提供支持和维护。

Fluentd的部署和Flume非常相似:

Fluentd的架构设计和Flume如出一辙:

Fluentd的Input/Buffer/Output非常类似于Flume的Source/Channel/Sink。

Input

Input负责接收数据或者主动抓取数据。支持syslog,http,file tail等。

Buffer

Buffer负责数据获取的性能和可靠性,也有文件或内存等不同类型的Buffer可以配置。

Output

Output负责输出数据到目的地例如文件,AWS S3或者其它的Fluentd。

Fluentd的配置非常方便,如下图:

Fluentd的技术栈如下图:

FLuentd和其插件都是由Ruby开发,MessgaePack提供了JSON的序列化和异步的并行通信RPC机制。

Cool.io是基于libev的事件驱动框架。

FLuentd的扩展性非常好,客户可以自己定制(Ruby)Input/Buffer/Output。

Fluentd从各方面看都很像Flume,区别是使用Ruby开发,Footprint会小一些,但是也带来了跨平台的问题,并不能支持Windows平台。另外采用JSON统一数据/日志格式是它的另一个特点。相对去Flumed,配置也相对简单一些。

3、Logstash

https://github.com/elastic/logstash

Logstash是著名的开源数据栈ELK (ElasticSearch, Logstash, Kibana)中的那个L。

Logstash用JRuby开发,所有运行时依赖JVM。

Logstash的部署架构如下图,当然这只是一种部署的选项。

一个典型的Logstash的配置如下,包括了Input,filter的Output的设置。

几乎在大部分的情况下ELK作为一个栈是被同时使用的。所有当你的数据系统使用ElasticSearch的情况下,logstash是首选。

4、Chukwa

官网:https://chukwa.apache.org/

Apache Chukwa是apache旗下另一个开源的数据收集平台,它远没有其他几个有名。Chukwa基于Hadoop的HDFS和Map Reduce来构建(显而易见,它用Java来实现),提供扩展性和可靠性。Chukwa同时提供对数据的展示,分析和监视。很奇怪的是它的上一次github的更新事7年前。可见该项目应该已经不活跃了。

Chukwa的部署架构如下:

Chukwa的主要单元有:Agent,Collector,DataSink,ArchiveBuilder,Demux等等,看上去相当复杂。由于该项目已经不活跃,我们就不细看了。

5、Scribe

代码托管:https://github.com/facebookarchive/scribe

Scribe是Facebook开发的数据(日志)收集系统。已经多年不维护,同样的,就不多说了。

6、Splunk Forwarder

官网:http://www.splunk.com/

以上的所有系统都是开源的。在商业化的大数据平台产品中,Splunk提供完整的数据采金,数据存储,数据分析和处理,以及数据展现的能力。

Splunk是一个分布式的机器数据平台,主要有三个角色:

Search Head负责数据的搜索和处理,提供搜索时的信息抽取。

Indexer负责数据的存储和索引

Forwarder,负责数据的收集,清洗,变形,并发送给Indexer

Splunk内置了对Syslog,TCP/UDP,Spooling的支持,同时,用户可以通过开发Script Input和Modular Input的方式来获取特定的数据。在Splunk提供的软件仓库里有很多成熟的数据采集应用,例如AWS,数据库(DBConnect)等等,可以方便的从云或者是数据库中获取数据进入Splunk的数据平台做分析。

这里要注意的是,Search Head和Indexer都支持Cluster的配置,也就是高可用,高扩展的,但是Splunk现在还没有针对Farwarder的Cluster的功能。也就是说如果有一台Farwarder的机器出了故障,数据收集也会随之中断,并不能把正在运行的数据采集任务Failover到其它的Farwarder上。

总结

我们简单讨论了几种流行的数据收集平台,它们大都提供高可靠和高扩展的数据收集。大多平台都抽象出了输入,输出和中间的缓冲的架构。利用分布式的网络连接,大多数平台都能实现一定程度的扩展性和高可靠性。

其中Flume,Fluentd是两个被使用较多的产品。如果你用ElasticSearch,Logstash也许是首选,因为ELK栈提供了很好的集成。Chukwa和Scribe由于项目的不活跃,不推荐使用。

Splunk作为一个优秀的商业产品,它的数据采集还存在一定的限制,相信Splunk很快会开发出更好的数据收集的解决方案。

来源:36大数据

1、回复“数据分析师”查看数据分析师系列文章

2、回复“案例”查看大数据案例系列文章

3、回复“征信”查看相关征信的系列文章

4、回复“可视化”查看可视化专题系列文章

5、回复“SPPS”查看SPSS系列文章

6、回复“答案”查看hadoop面试题题目及答案

7、回复“爱情”查看大数据与爱情的故事

8、回复“笑话”查看大数据系列笑话

9、回复“大数据1、大数据2、大数据3、大数据4”查看大数据历史机遇连载

PPV课大数据ID: ppvke123 (长按可复制)

本公众号专注大数据和数据科学领域,分享领域知识和相关技术文章,探索大数据商业价值,培养和挖掘大数据专业人才,欢迎大家关注!

本文分享自微信公众号 - PPV课数据科学社区(ppvke123)

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2016-01-14

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

  • 【热点】大数据商业化 我的隐私成了谁的财富

    PPV课大数据 智慧购物、智慧医疗、智慧交通、智慧物联网……来势汹汹的大数据为超过6亿的中国网民描绘了一幅幅美好的生活蓝图。然而,任何技术都是一把双刃剑。在大数...

    小莹莹
  • 不要担心没数据!史上最全数据集网站汇总

    本文将为您提供一个网站 资源列表,从中你可以使用数据来完成你自己的数据项目,甚至创造你自己的产品。

    小莹莹
  • 【干货】数据分析师的完整知识结构

    作为数据分析师,无论最初的职业定位方向是技术还是业务,最终发到一定阶段后都会承担数据管理的角色。因此,一个具有较高层次的数据分析师需要具备完整的知识结构。 1、...

    小莹莹
  • 压缩,数据自治权以及去中心化网络

    本文是来自Stanford Compression Workshop 2019的演讲,演讲者是Okay的首席战略官Jonathan Dotan。演讲的主题是在去...

    用户1324186
  • 灰色地带中的隐私之墙,怎么攻?怎么守?

    去年年初,网上流传这样一个段子,一位已婚男性用户向支付宝发出“抱怨”,称后者发布的2017账单暴露了他过去一年的开房记录,以致于家庭被迫走在毁灭的边缘(图片如下...

    镁客网
  • 干货 | 每天TB级数据处理,携程大数据高并发应用架构涅槃

    互联网二次革命的移动互联网时代,如何吸引用户、留住用户并深入挖掘用户价值,在激烈的竞争中脱颖而出,是各大电商的重要课题。通过各类大数据对用户进行研究,以数据驱动...

    携程技术
  • 【CDAS 2017】互联网大数据分论坛:智慧互联网,数据展未来

    作者 CDA 数据分析师 前言 2017年7月29日,由CDA数据分析师主办,以“跨界互联 数据未来”为主题的CDAS 2017第四届中国数据分析师行业峰会...

    CDA数据分析师
  • 数据产品设计专题(2)- 数据产品设计方法论之框架体系

           数据产品设计与业务产品设计差异还是比较大的,根据过往的经验,引入5w+1h分析方法,形成数据产品设计思维框架,解决数据产品经理,面相数据产品设计,...

    数据饕餮
  • 4个步骤3分钟,快速入门大数据分析

    一、明确数据分析的目的   1、如果数据分析的目的是要对比页面改版前后的优劣,则衡量的指标应该从页面的点击率,跳出率等维度出发,电商类应用还要观察订单转化率,...

    BestSDK
  • 大数据领域人才现状:75%岗位空缺

    大数据现在很热,企业、个人都在谈论,每个人对大数据有着自己不同的看法和观点,但是笔者通过日常与朋友们聊天,发现很多朋友对大数据仍然具有一些观念上...

    小莹莹

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券