Flume版本：1.5.2

前言

今天，给大家分享一下Flume的基础知识。本篇文章主要是对Flume的基本概念及架构进行一些说明。

一、简介

Apache Flume是一个分布式，可靠且可用的系统，可以有效地从许多不同的源收集，聚合和移动大量日志数据到集中式数据存储。

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任何可能的数据源。

二、优势Flume可以将应用产生的数据存储到任何集中存储器中，比如HDFS，Hive，HBase。当收集数据的速度超过将写入数据的时候，也就是当收集信息遇到峰值时，这时候收集的信息非常大，甚至超过了系统的写入数据能力，这时候，Flume会在数据生产者和数据收容器间做出调整，保证其能够在两者之间提供一共平稳的数据。Flume的Channel是基于事务，保证了数据在传送和接收时的一致性。Flume是可靠的，容错性高的，可升级的，易管理的，并且可定制的。支持各种接入资源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。可以被水平扩展。三、组成架构

Flume组成架构如下图所示：

Flume组成架构

以Web Server为例，当作数据源，Source接收数据源，流向Channel作为临时缓冲，Sink不断地抽取Channel里面的数据，并将数据发送到存储（比如：HDFS文件系统）、索引系统，或者被发送到另一个Flume Agent。

Flume组成架构详解如下图所示：

架构详解

该图分为三个部分：数据输入端（例如Web Server）、Flume流式处理（Agent）、数据输出端（例如HDFS、Kafka、File等）。

接下来说一说Flume相关的基本概念。

Agent

Agent是一个JVM进程，它以事件的形式将数据从源头送至目的地。Agent主要有三个部分组成：Source、Channel、Sink。

Event

Flume数据传输的基本单元，带有一个可选的消息头。如果是文本文件，通常是一行记录。Event从Source，流向Channel，再到Sink，Sink将数据写入目的地。

Source

Source是负责接收数据到Flume Agent的组件。Source组件可以处理各种类型、各种格式的日志数据，包括Avro Source、Exce Source、Spooling Directory Source、NetCat Source、Syslog Sources、Thrift Source、Sequence Generator Source、HTTP Source、Kafka Source等。

Channel

Channel主要提供一个队列的功能，是位于Source和Sink之间的缓冲区。Source到Channel是完全事务性的，一旦事务中的所有事件全部传递到Channel且提交成功，那么Source就将其标记为完成。如果因为某种原因事件传递失败，那么事务将会回滚。

Flume对于Channel，则提供了Memory Channel、File Channel、JDBC Channel、Kafka Channel以及自定义Channel等。

Memory Channel是内存中的队列。Memory Channel在不需要关心数据丢失的情境下适用。如果需要关心数据丢失，那么就不应该使用Memory Channel。因为程序死亡或机器宕机都会导致数据丢失。File Channel将所有事件写到磁盘。因此在程序关闭或机器宕机的情况下不会丢失数据。

Sink

Sink不断地轮询Channel中的事件且批量地移除它们，并将这些事件批量写入到存储或索引系统、或者被发送到另一个Flume Agent。

Channel到Sink是完全事务性的。在从Channel批量删除数据之前，每个Sink用Channel启动一个事务，批量事件一旦成功写出到存储系统或下一个Flume Agent，Sink就利用Channel提交事务。事务一旦被提交，该Channel从自己的内部缓冲区删除事件。

Flume Sink包括HDFS Sink、Logger Sink、Avro Sink、Thrift Sink、File Roll Sink、Null Sink、Hive Sink、HBase Sink、Elasticsearch Sink、Kafka Sink以及自定义Sink。

Flume支持事务，分为Put事务与Take事务

Put事务：

从Source到Channel的事件传输过程叫Put事务。通过doPut将批数据先写入临时缓冲区putList；再通过doCommit将批数据提交给Channel，会检查channel内存队列是否足够合并，如果Channel内存队列空间不足，则回滚数据。

Take事务：

从Channel拉取事件数据到Sink的过程叫Take事务。通过doTake先将数据取到临时缓冲区takeList；再通过doCommit将事件数据发送到Sink。如果数据全部发送数据成功，则清除临时缓冲区takeList。如果数据发送过程中出现异常，rollback将临时缓冲区takeList中的数据归还给channel内存序列。

四、拓扑结构

本章节简要介绍一下Flume的拓扑结构，其中有多种Flume Agent的组合方式。

1. 多Agent连接

为了连接多个agent，前一个Agent的Sink和当前Agent的Source需要是avro类型，Sink指向Source的主机名（或IP地址）和端口。如下图所示：

多Agent连接

2. 单Source，多Channel、Sink

单Source，多Channel、Sink

单个Source，可以并行配置多个Channel，Sink与Channel一一对应，通过不同的Sink将数据发送到不同的地方，比如HDFS或JMS，甚至也可以发送到下一个Agent。

Source接收到的数据可以复制为三份，分别发送到Channel1、2、3，只不过后面的Sink不同。这种场景比如：读取一个日志文件，一份要交给Hadoop离线处理，一份相同的交给Spark实时处理。

也可以选择性地控制Source端数据，这样叫做拦截器。比如日志数据，类型有启动日志、报错日志、点击流日志。拦截器可通过判断数据的header，来分析数据的类型，然后分类型的发往不同的地方（Channel1、2、3）。

3. 负载均衡模式

负载均衡模式

上图使用多个Sink进行负载均衡。一个Agent有三个Sink，三个Sink分别指向不同的Agent。这种结构在大数据领域中经常使用，适用于大容量的数据。将很大的数据拆成多个Agent来处理。当然这两种Agent的配置不太一样。第一层Agent需要的内存（比如10G）要远大于第二层Agent的内存（比如2G）。

将大规模数据进行负载均衡，传输到HDFS进行存储。

4. 聚合模式

聚合模式

这种模式的设计针对的是集群。比如，正常的大数据服务不可能是单个服务器，几乎都是集群。那么每个集群都会产生日志文件，为了将每个日志文件进行收集，就采用这种聚合模式。

这可以通过使用avro sink配置多个第一层agents在Flume中实现，所有这些agnet都指向单个agent的avro source（同样，您可以在这种情况下使用thrift sources/sinks/clients）。第二层agent上的resource将接收的事件合并到单个channel中，该channel由sink消费到其最终目的地。

五、总结

本文主要对Flume的组成架构进行描述，以及罗列了Flume常用的拓扑结构。更多资料请参考官方文档：

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