Flume架构原理详解

阳光穿透心脏的1/2处 2023-02-20 12:13 26阅读 0赞

### 目录 ###

*   *  一、概念理解
     *   *  （1）Flume简介
         *  （2）Flume特点
         *   *  （1）可靠性
             *  （2）可恢复性
             *  （3）可扩展性
             *  （4）可管理性
             *  （5）功能可扩展性
     *  二、Flume中核心架构组件
     *   *  （1）Agent
         *  （2）source
         *  （2）Channel
         *  （3）Sink
     *  三、Flume拦截器、数据流以及可靠性
     *   *  （1）Flume拦截器
         *  （2）Flume数据流
         *  （3）Flume可靠性
     *  四、Flume使用场景
     *   *  （1）多个agent顺序连接
         *  （2）多Agent的复杂流
         *  （3）多路复用流

## 一、概念理解 ##

### （1）Flume简介 ###

Apache Flume是一个分布式，可靠且可用的系统，用于有效地收集，聚合大量日志数据并将其从许多不同的源移动到集中式数据存储中。Apache 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，社交媒体生成的数据，电子邮件消息以及几乎所有可能的数据源。Apache Flume是Apache Software Foundation的顶级项目。

### （2）Flume特点 ###

#### （1）可靠性 ####

当节点出现故障时，日志能够被传送到其他节点上而不会丢失。Flume提供了三种级别的可靠性保障，从强到弱依次分别为：

*  **end-to-end**：收到数据agent首先将event写到磁盘上，当数据传送成功后，再删除；如果数据发送失败，可以重新发送
 *  **Store on failure**：这也是scribe采用的策略，当数据接收方crash时，将数据写到本地，待恢复后，继续发送
 *  **Best effort**：数据发送到接收方后，不会进行确认

#### （2）可恢复性 ####

事件在通道中上演，该通道管理从故障中恢复。Flume支持持久的文件通道，该通道由本地文件系统支持。还有一个内存通道可以将事件简单地存储在内存队列中，这样速度更快，但是当代理进程死亡时，仍保留在内存通道中的任何事件都无法恢复。

#### （3）可扩展性 ####

Flume采用了三层架构，分别为agent，collector和storage，每一层均可以水平扩展。  
其中，所有agent和collector由master统一管理，这使得系统容易监控和维护，且master允许有多个（使用ZooKeeper进行管理和负载均衡），这就避免了单点故障问题。

#### （4）可管理性 ####

*  所有agent和colletor由master统一管理，这使得系统便于维护。
 *  多master情况，Flume利用ZooKeeper和gossip，保证动态配置数据的一致性。
 *  用户可以在master上查看各个数据源或者数据流执行情况，且可以对各个数据源配置和动态加载。
 *  Flume提供了web 和shell script command两种形式对数据流进行管理。

#### （5）功能可扩展性 ####

*  用户可以根据需要添加自己的agent，collector或者storage。
 *  Flume自带了很多组件，包括各种agent（file， syslog等），collector和storage（file，HDFS等）。

## 二、Flume中核心架构组件 ##

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTM2NjQ5OQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
结合上图，Flume的一些核心组件

*  **Web Server**：数据产生的源头。
 *  **Agent**：Flume的核心就是Agent 。Agent是一个Java进程，包含组件Source、 Channel、 Sink，且运行在日志收集端，通过Agent接收日志，然后暂存起来，再发送到目的地。（Agent使用JVM 运行Flume。每台机器运行多个agent，但是在一个agent中只能包含一个source。）
 *  **Source**：Agent核心组件之一，Source（源）用于从Web Server收集数据，然后发送到Channel（通道）。
 *  **Channel**：Agent核心组件之一，Channel（通道）可以用来从Source接收数据，然后发送到Sink，Channel存放临时数据，有点类似队列一样。
 *  **Sink**：Agent核心组件之一，Sink（接收器）用来把数据发送的目标地点，如上图放到HDFS中。
 *  **Event**：整个数据传输过程中，流动的对象都是实现了org.apache.flume.Event接口的对象。Event也是事务保证的级别。
 *  **Flow**：Event从源点到达目的点的迁移的抽象

### （1）Agent ###

Flume 运行的核心是 Agent。Flume以agent为最小的独立运行单位。一个agent就是一个JVM。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。通过这些组件， Event 可以从一个地方流向另一个地方。

### （2）source ###

Source是数据的收集端，负责将数据捕获后进行特殊的格式化，将数据封装到事件（event） 里，然后将事件推入Channel中。 Flume提供了很多内置的Source， 支持 Avro， log4j， syslog 和 http post(body为json格式)。可以让应用程序同已有的Source直接打交道，如AvroSource，SyslogTcpSource。 如果内置的Source无法满足需要， Flume还支持自定义Source。

source类型：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTM2NjQ5OQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

### （2）Channel ###

Channel是连接Source和Sink的组件，大家可以将它看做一个数据的缓冲区（数据队列），它可以将事件暂存到内存中也可以持久化到本地磁盘上， 直到Sink处理完该事件。

Channel类型：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTM2NjQ5OQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

### （3）Sink ###

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类型：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTM2NjQ5OQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]

## 三、Flume拦截器、数据流以及可靠性 ##

### （1）Flume拦截器 ###

当我们需要对数据进行过滤时，除了我们在Source、 Channel和Sink进行代码修改之外， Flume为我们提供了拦截器，拦截器也是chain形式的。拦截器的位置在Source和Channel之间，当我们为Source指定拦截器后，我们在拦截器中会得到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。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTM2NjQ5OQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]

### （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。为了保证输送一定成功，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，删除自己缓存的数据。
 *  Flume 传输的数据的基本单位是 Event，如果是文本文件，通常是一行记录，这也是事务的基本单位。 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Flume强大之处。如图：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTM2NjQ5OQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]

### （3）Flume可靠性 ###

Flume 使用事务性的方式保证传送Event整个过程的可靠性。 Sink 必须在Event 被存入 Channel 后，或者，已经被传达到下一站agent里，又或者，已经被存入外部数据目的地之后，才能把 Event 从 Channel 中 remove 掉。这样数据流里的 event 无论是在一个 agent 里还是多个 agent 之间流转，都能保证可靠，因为以上的事务保证了 event 会被成功存储起来。比如 Flume支持在本地保存一份文件 channel 作为备份，而memory channel 将event存在内存 queue 里，速度快，但丢失的话无法恢复。

## 四、Flume使用场景 ##

### （1）多个agent顺序连接 ###

可以将多个Agent顺序连接起来，将最初的数据源经过收集，存储到最终的存储系统中。这是最简单的情况，一般情况下，应该控制这种顺序连接的Agent 的数量，因为数据流经的路径变长了，如果不考虑failover的话，出现故障将影响整个Flow上的Agent收集服务。  
![在这里插入图片描述][20200626202708491.png]  
这个例子里面为了能让数据流在多个Agent之间传输，前一个Agent的sink必须和后一个Agent的source都需要设置为avro类型并且指向相同的hostname（或者IP）和端口。

### （2）多Agent的复杂流 ###

这种情况应用的场景比较多，比如要收集Web网站的用户行为日志， Web网站为了可用性使用的负载集群模式，每个节点都产生用户行为日志，可以为每个节点都配置一个Agent来单独收集日志数据，然后多个Agent将数据最终汇聚到一个用来存储数据存储系统，如HDFS上。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTM2NjQ5OQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]  
可以通过使用 Avro Sink 配置多个第一层 Agent（Agent1、Agent2、Agent3），所有第一层Agent的Sink都指向下一级同一个Agent（Agent4）的 Avro Source上（同样你也可以使用 thrift 协议的 Source 和 Sink 来代替）。Agent4 上的 Source 将 Event 合并到一个 channel 中，该 channel中的Event最终由HDFS Sink 消费发送到最终目的地。

### （3）多路复用流 ###

Flume支持多路复用数据流到一个或多个目的地。这是通过使用一个流的\[多路复用器\]（multiplexer ）来实现的，它可以 复制 或者 选择 数据流到一个或多个channel上。

很容易理解， **复制** 就是每个channel的数据都是完全一样的，每一个channel上都有完整的数据流集合。 **选择** 就是通过自定义一个分配机制，把数据流拆分到多个channel上。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTM2NjQ5OQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]  
上图的例子展示了从Agent foo扇出流到多个channel中。这种扇出的机制可以是复制或者选择。当配置为复制的时候，每个Event都被发送到3个channel上。当配置为选择的时候，当Event的某个属性与配置的值相匹配时会被发送到对应的channel。

例如Event的属性txnType是customer时，Event被发送到channel1和channel3，如果txnType的值是vendor时，Event被发送到channel2，其他值一律发送到channel3，这种规则是可以通过配置来实现的。

参考文章：

*  [https://flume.liyifeng.org/\#flume-sources][https_flume.liyifeng.org_flume-sources]（中文官方文档）
 *  [https://flume.apache.org/releases/content/1.9.0/FlumeUserGuide.html\#architecture][https_flume.apache.org_releases_content_1.9.0_FlumeUserGuide.html_architecture]（官方文档）
 *  [https://www.cnblogs.com/zhangyinhua/p/7803486.html][https_www.cnblogs.com_zhangyinhua_p_7803486.html]（推荐阅读）
 *  [https://yq.aliyun.com/articles/369857][https_yq.aliyun.com_articles_369857]
 *  [https://www.iteye.com/blog/qianshangding-2259404][https_www.iteye.com_blog_qianshangding-2259404]

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