Flume实战案例

1． 日志的采集和汇总

1.1． 案例场景

A、B两台日志服务机器实时生产日志主要类型为access.log、nginx.log、web.log

现在要求：

把A、B 机器中的access.log、nginx.log、web.log 采集汇总到C机器上然后统一收集到hdfs中。

但是在hdfs中要求的目录为：

/source/logs/access/20160101/

/source/logs/web/20160101/**

1.2． 场景分析

1.3． 数据流程处理分析

1.4． 功能实现

①在服务器A和服务器B上

创建配置文件 exec_source_avro_sink.conf

Name the components on this agent

a1.sources = r1 r2 r3

a1.sinks = k1

a1.channels = c1

Describe/configure the source

a1.sources.r1.type = exec

a1.sources.r1.command = tail -F /root/data/access.log

a1.sources.r1.interceptors = i1

a1.sources.r1.interceptors.i1.type = static

static拦截器的功能就是往采集到的数据的header中插入自## 己定义的key-value对

a1.sources.r1.interceptors.i1.key = type

a1.sources.r1.interceptors.i1.value = access

a1.sources.r2.type = exec

a1.sources.r2.command = tail -F /root/data/nginx.log

a1.sources.r2.interceptors = i2

a1.sources.r2.interceptors.i2.type = static

a1.sources.r2.interceptors.i2.key = type

a1.sources.r2.interceptors.i2.value = nginx

a1.sources.r3.type = exec

a1.sources.r3.command = tail -F /root/data/web.log

a1.sources.r3.interceptors = i3

a1.sources.r3.interceptors.i3.type = static

a1.sources.r3.interceptors.i3.key = type

a1.sources.r3.interceptors.i3.value = web

Describe the sink

a1.sinks.k1.type = avro

a1.sinks.k1.hostname = 192.168.200.101

a1.sinks.k1.port = 41414

Use a channel which buffers events in memory

a1.channels.c1.type = memory

a1.channels.c1.capacity = 20000

a1.channels.c1.transactionCapacity = 10000

Bind the source and sink to the channel

a1.sources.r1.channels = c1

a1.sources.r2.channels = c1

a1.sources.r3.channels = c1

a1.sinks.k1.channel = c1

②在服务器C上创建配置文件 avro_source_hdfs_sink.conf 文件内容为

#定义agent名， source、channel、sink的名称

a1.sources = r1

a1.sinks = k1

a1.channels = c1

#定义source

a1.sources.r1.type = avro

a1.sources.r1.bind = mini2

a1.sources.r1.port =41414

#添加时间拦截器

a1.sources.r1.interceptors = i1

a1.sources.r1.interceptors.i1.type =

org.apache.flume.interceptor.TimestampInterceptor$Builder

#定义channels

a1.channels.c1.type = memory

a1.channels.c1.capacity = 20000

a1.channels.c1.transactionCapacity = 10000

#定义sink

a1.sinks.k1.type = hdfs

a1.sinks.k1.hdfs.path=hdfs://192.168.200.101:9000/source/logs/%{type}/%Y%m%d

a1.sinks.k1.hdfs.filePrefix =events

a1.sinks.k1.hdfs.fileType = DataStream

a1.sinks.k1.hdfs.writeFormat = Text

#时间类型

a1.sinks.k1.hdfs.useLocalTimeStamp = true

#生成的文件不按条数生成

a1.sinks.k1.hdfs.rollCount = 0

#生成的文件按时间生成

a1.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 30

#生成的文件按大小生成

a1.sinks.k1.hdfs.rollSize = 10485760

#批量写入hdfs的个数

a1.sinks.k1.hdfs.batchSize = 10000

flume操作hdfs的线程数（包括新建，写入等）

a1.sinks.k1.hdfs.threadsPoolSize=10

#操作hdfs超时时间

a1.sinks.k1.hdfs.callTimeout=30000

#组装source、channel、sink

a1.sources.r1.channels = c1

a1.sinks.k1.channel = c1

③配置完成之后，在服务器A和B上的/root/data有数据文件access.log、nginx.log、web.log。先启动服务器C上的flume，启动命令

在flume安装目录下执行 ：

bin/flume-ng agent -c conf -f conf/avro_source_hdfs_sink.conf -name a1 -Dflume.root.logger=DEBUG,console

然后在启动服务器上的A和B，启动命令

在flume安装目录下执行 ：

bin/flume-ng agent -c conf -f conf/exec_source_avro_sink.conf -name a1 -Dflume.root.logger=DEBUG,console

2． Flume自定义拦截器（了解）

2.1． 案例背景介绍

Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume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（可定制）的能力。Flume有各种自带的拦截器，比如：TimestampInterceptor、HostInterceptor、RegexExtractorInterceptor等，通过使用不同的拦截器，实现不同的功能。但是以上的这些拦截器，不能改变原有日志数据的内容或者对日志信息添加一定的处理逻辑，当一条日志信息有几十个甚至上百个字段的时候，在传统的Flume处理下，收集到的日志还是会有对应这么多的字段，也不能对你想要的字段进行对应的处理。

2.2． 自定义拦截器

根据实际业务的需求，为了更好的满足数据在应用层的处理，通过自定义Flume拦截器，过滤掉不需要的字段，并对指定字段加密处理，将源数据进行预处理。减少了数据的传输量，降低了存储的开销。

2.3． 功能实现

本技术方案核心包括二部分：

l 编写 java 代码，自定义拦截器

内容包括：

1. 定义一个类CustomParameterInterceptor实现Interceptor接口。
2. 在CustomParameterInterceptor类中定义变量，这些变量是需要到 Flume的配置文件中进行配置使用的。每一行字段间的分隔符(fields_separator)、通过分隔符分隔后，所需要列字段的下标（indexs）、多个下标使用的分隔符（indexs_separator)、多个下标使用的分隔符（indexs_separator)。
3. 添加CustomParameterInterceptor的有参构造方法。并对相应的变量进行处理。将配置文件中传过来的unicode编码进行转换为字符串。
4. 写具体的要处理的逻辑intercept()方法，一个是单个处理的，一个是批量处理。
5. 接口中定义了一个内部接口Builder，在configure方法中，进行一些参数配置。并给出，在flume的conf中没配置一些参数时，给出其默认值。通过其builder方法，返回一个CustomParameterInterceptor对象。
6. 定义一个静态类，类中封装MD5加密方法
   
7. 通过以上步骤，自定义拦截器的代码开发已完成，然后打包成jar， 放到Flume的根目录下的lib中
   l 修改Flume的配置信息
   新增配置文件spool-interceptor-hdfs.conf，内容为：
   a1.channels = c1
   a1.sources = r1
   a1.sinks = s1
   #channel
   a1.channels.c1.type = memory
   a1.channels.c1.capacity=100000
   a1.channels.c1.transactionCapacity=50000
   #source
   a1.sources.r1.channels = c1
   a1.sources.r1.type = spooldir
   a1.sources.r1.spoolDir = /root/data/
   a1.sources.r1.batchSize= 50
   a1.sources.r1.inputCharset = UTF-8
   a1.sources.r1.interceptors =i1 i2
   a1.sources.r1.interceptors.i1.type =cn.itcast.interceptor.CustomParameterInterceptor$Builder
   a1.sources.r1.interceptors.i1.fields_separator=\u0009
   a1.sources.r1.interceptors.i1.indexs =0,1,3,5,6
   a1.sources.r1.interceptors.i1.indexs_separator =\u002c
   a1.sources.r1.interceptors.i1.encrypted_field_index =0
   a1.sources.r1.interceptors.i2.type = org.apache.flume.interceptor.TimestampInterceptor$Builder
   #sink
   a1.sinks.s1.channel = c1
   a1.sinks.s1.type = hdfs
   a1.sinks.s1.hdfs.path =hdfs://192.168.200.101:9000/flume/%Y%m%d
   a1.sinks.s1.hdfs.filePrefix = event
   a1.sinks.s1.hdfs.fileSuffix = .log
   a1.sinks.s1.hdfs.rollSize = 10485760
   a1.sinks.s1.hdfs.rollInterval =20
   a1.sinks.s1.hdfs.rollCount = 0
   a1.sinks.s1.hdfs.batchSize = 1500
   a1.sinks.s1.hdfs.round = true
   a1.sinks.s1.hdfs.roundUnit = minute
   a1.sinks.s1.hdfs.threadsPoolSize = 25
   a1.sinks.s1.hdfs.useLocalTimeStamp = true
   a1.sinks.s1.hdfs.minBlockReplicas = 1
   a1.sinks.s1.hdfs.fileType =DataStream
   a1.sinks.s1.hdfs.writeFormat = Text
   a1.sinks.s1.hdfs.callTimeout = 60000
   a1.sinks.s1.hdfs.idleTimeout =60
   启动：
   bin/flume-ng agent -c conf -f conf/spool-interceptor-hdfs.conf -name a1 -Dflume.root.logger=DEBUG,console