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日志采集工具Flume

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凹谷
发布2020-04-11 10:39:13
6960
发布2020-04-11 10:39:13
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失败是最佳的营养,腐烂的树叶是树成长最佳的肥料一样,我们不仅要反思自己的过错,更要分享自己的过错,敢于分享自己过错的人才是了不起的人。

Flume是一个分布式、可靠、和高可用的海量日志采集、聚合和传输的系统。支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据;同时,Flume提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接受方(比如文本、HDFS、Hbase等)的能力。Flume的数据流由事件(Event)贯穿始终。事件是Flume的基本数据单位,它携带日志数据(字节数组形式)并且携带有头信息,这些Event由Agent外部的Source生成,当Source捕获事件后会进行特定的格式化,然后Source会把事件推入(单个或多个)Channel中。你可以把Channel看作是一个缓冲区,它将保存事件直到Sink处理完该事件。Sink负责持久化日志或者把事件推向另一个Source。

Flume的一些核心概念:

1. Agent:使用JVM 运行Flume。每台机器运行一个agent,但是可以在一个agent中包含多个sources和sinks。

2. Client:生产数据,运行在一个独立的线程。

3. Source:从Client收集数据,传递给Channel。

4. Sink :从Channel收集数据,运行在一个独立线程。

5. Channel :连接 sources 和 sinks ,这个有点像一个队列。

6. Events:可以是日志记录、 avro 对象等。

Flume以agent为最小的独立运行单位。一个agent就是一个JVM。单agent由Source、Sink和Channel三大组件构成,如下图:

  值得注意的是,Flume提供了大量内置的Source、Channel和Sink类型。不同类型的Source,Channel和Sink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,甚至是另外一个Source等等。Flume支持用户建立多级流,也就是说,多个agent可以协同工作,并且支持Fan-in、Fan-out、Contextual Routing、Backup Routes,这也正是NB之处。如下图所示:

日志收集实际应用案例:

Flume:日志收集

HDFS/HBase:日志存储

Hive:日志分析

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2019-05-08,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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