数据采集-flume-实战

0，目标

通过flume采集日志写入HDFS，采集通道如下图所示，由两个flume组成一个从日志文件到HDFS的通道：

上面的第二个flume是多余的，下图所示的通道和上图所示效果一样且更简洁，上图是为了学习，搞的更复杂一点。

PS: FileChannel原理：

一，安装 1，下载

http://archive.apache.org/dist/flume/

2，解压即安装 3，删除一个jar包，这个包和hadoop中的包冲突

rm /module/flume/lib/guava-11.0.2.jar

删除之后要配置Hadoop_Home的环境变量

4，配置文件

将flume/conf下的flume-env.sh.template文件修改为flume-env.sh，并配置flume-env.sh文件

mv flume-env.sh.template flume-env.sh
vi flume-env.sh
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_212

二，项目经验之Flume组件选型

• 1）Source

Taildir Source相比Exec Source、Spooling Directory Source的优势 :

TailDir Source：断点续传、多目录。Flume1.6以前需要自己自定义Source记录每次读取文件位置，实现断点续传。不会丢数据，但是有可能会导致数据重复。

Exec Source可以实时搜集数据，但是在Flume不运行或者Shell命令出错的情况下，数据将会丢失。

Spooling Directory Source监控目录，支持断点续传。

batchSize设置最佳实际：Event 1K左右时，500-1000合适（默认为100）

• 2）Channel

采用Kafka Channel，省去了Sink，提高了效率。KafkaChannel数据存储在Kafka里面，所以数据是存储在磁盘中。

注意在Flume1.7以前，Kafka Channel很少有人使用，因为发现parseAsFlumeEvent这个配置起不了作用。也就是无论parseAsFlumeEvent配置为true还是false，都会转为Flume Event。这样的话，造成的结果是，会始终都把Flume的headers中的信息混合着内容一起写入Kafka的消息中。

三，编写配置文件读取日志写入Kafka

vim file-flume-kafka.conf

#为各组件命名
a1.sources = r1
a1.channels = c1

#描述source
a1.sources.r1.type = TAILDIR
a1.sources.r1.filegroups = f1
a1.sources.r1.filegroups.f1 = /export/applog/log/app.*
a1.sources.r1.positionFile = /export/soft/apache-flume-1.9.0-bin/taildir_position.json
#a1.sources.r1.interceptors =  i1
#a1.sources.r1.interceptors.i1.type = com.flume.interceptor.ETLInterceptor$Builder

#描述channel
a1.channels.c1.type = org.apache.flume.channel.kafka.KafkaChannel
a1.channels.c1.kafka.bootstrap.servers = node1:9092,node2:9092
a1.channels.c1.kafka.topic = topic_log
a1.channels.c1.parseAsFlumeEvent = false

#绑定source和channel以及sink和channel的关系
a1.sources.r1.channels = c1

四，启动flume，执行程序

bin/flume-ng agent --name a1 --conf-file conf/file-flume-kafka.conf &

这样启动，shell工具关闭后，进程会被杀死，采用nohup启动：

nohup  bin/flume-ng agent --name a1 --conf-file conf/file-flume-kafka.conf &

五，脚本启/停flume

#! /bin/bash

case $1 in
"start"){
        for i in node1  node2
        do
                echo " --------启动 $i 采集flume-------"
                ssh $i "nohup /opt/module/flume/bin/flume-ng agent --conf-file /opt/module/flume/conf/file-flume-kafka.conf --name a1 -Dflume.root.logger=INFO,LOGFILE >/opt/module/flume/log1.txt 2>&1  &"
        done
};;	
"stop"){
        for i in node1  node2
        do
                echo " --------停止 $i 采集flume-------"
                ssh $i "ps -ef | grep file-flume-kafka | grep -v grep |awk  '{print $2}' | xargs -n1 kill -9 "
        done

};;
esac

-Dflume.root.logger=INFO,LOGFILE >/opt/module/flume/log1.txt 2>&1
表示把日志存入/opt/module/flume/log1.txt
2>&1，2表示错误日志，2>&1代表的意思是错误日志也像前面的flume日志一样存放到log1.txt中

"ps -ef | grep file-flume-kafka | grep -v grep |awk ‘{print $2}’ | xargs -n1 kill -9 "
注意：1，flume的进程名是Application，但其他进程也可能是这个名字，所以使用进程名不准确，最好使用配置文件名称file-flume-kafka
2， ‘{print $2}’，要加转义符，原因是不加的话表示取命令行传进来的参数，加了之后才表示取切割后的第二个值，直接在命令行执行时不需要，在脚本里面就需要这样
3，xargs -n1 kill -9 表示取前面命令的结果，然后传参给kill -9

六，编写配置文件读取Kafka写入HDFS

vim kafka-flume-hdfs.conf

## 组件
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1

## source1
a1.sources.r1.type = org.apache.flume.source.kafka.KafkaSource
a1.sources.r1.batchSize = 5000
a1.sources.r1.batchDurationMillis = 2000
a1.sources.r1.kafka.bootstrap.servers = node1:9092,node2:9092,node3:9092
a1.sources.r1.kafka.topics=topic_log
#解决零点漂移问题，代码见另一篇博客【Flume实战-解决零点漂移-时间戳拦截器】
a1.sources.r1.interceptors = i1
a1.sources.r1.interceptors.i1.type = com.atguigu.flume.interceptor.TimeStampInterceptor$Builder

## channel1
a1.channels.c1.type = file
a1.channels.c1.checkpointDir = /export/module/flume/checkpoint/behavior1
a1.channels.c1.dataDirs = /export/module/flume/data/behavior1/


## sink1
a1.sinks.k1.type = hdfs
a1.sinks.k1.hdfs.path = /origin_data/log/topic_log/%Y-%m-%d
a1.sinks.k1.hdfs.filePrefix = log-
a1.sinks.k1.hdfs.round = false

#控制生成的小文件
#a1.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 10
#a1.sinks.k1.hdfs.rollSize = 134217728
a1.sinks.k1.hdfs.rollCount = 0

## 控制输出文件是原生文件。
a1.sinks.k1.hdfs.fileType = CompressedStream
a1.sinks.k1.hdfs.codeC = lzop

## 拼装
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel= c1

七，消费者flume启停脚本

#! /bin/bash

case $1 in
"start"){
        for i in node3
        do
                echo " --------启动 $i 消费flume-------"
                ssh $i "nohup /export/flume/bin/flume-ng agent --conf-file /opt/module/flume/conf/kafka-flume-hdfs.conf --name a1 -Dflume.root.logger=INFO,LOGFILE >/opt/module/flume/log2.txt   2>&1 &"
        done
};;
"stop"){
        for i in node3
        do
                echo " --------停止 $i 消费flume-------"
                ssh $i "ps -ef | grep kafka-flume-hdfs | grep -v grep |awk '{print $2}' | xargs -n1 kill"
        done

};;
esac

异常记录 1，kafka集群运行异常，有节点没启动； 2，Exception in thread “SinkRunner-PollingRunner-DefaultSinkProcessor“ java.lang.NoSuchMethodError: c

jar包冲突，flume lib下的jar和hadoop jar包冲突，删除flume的lib下的低版本guava-11.0.2.jar，换成Hadoop下的高版本guava-27.0-jre.jar。直接删除，然后把hadoop下的jar拷贝过来，或者配置HADOOP_HOME也可以。

项目经验 0，排查问题

注意查看日志，日志中的报错信息非常重要；
如果有拦截器，重点检查拦截器；
从后往前排查数据是否存在：FileChannel设置的中间文件目录中是否有数据、kafka中是否有数据、数据源是否有数据

1，零点漂移（阿里大数据之路） 2，小文件、压缩 3，不完整的日志过滤 4，按小时、分、秒滚动生成文件

如果数量特别大，短时间内会生成大量数据，则可以按小时滚动生成日志文件，可以使用hdfs.round/hdfs.roundValue/hdfs.roundUnit

5，内存优化 1）启动消费Flume抛出如下异常

ERROR hdfs.HDFSEventSink: process failed
java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded

2）解决方案步骤

• 修改/opt/module/flume/conf/flume-env.sh文件中增加如下配置

export JAVA_OPTS="-Xms100m -Xmx2000m -Dcom.sun.management.jmxremote"

3）Flume内存参数设置及优化

JVM heap一般设置为4G或更高
-Xmx与-Xms最好设置一致，减少内存抖动带来的性能影响，如果设置不一致容易导致频繁fullgc。
-Xms表示JVM Heap（堆内存）最小尺寸，初始分配；
-Xmx 表示JVM Heap(堆内存)最大允许的尺寸，按需分配。如果不设置一致，容易在初始化时，由于内存不够，频繁触发fullgc