大数据培训教程Flume组成架构

发布时间:2020年10月16日作者:atguigu浏览次数:705

1.1 Flume定义

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基于流式架构,灵活简单。

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1.2 Flume组成架构

Flume组成架构如图1-1,图1-2所示:

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图1-1 Flume组成架构

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图1-2 Flume组成架构详解

下面我们来详细介绍一下Flume架构中的组件。

1.2.1 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,是Flume数据传输的基本单元。

Agent主要有3个部分组成,Source、Channel、Sink。

1.2.2 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、thrift、exec、jms、spooling directory、netcat、sequence generator、syslog、http、legacy。大数据培训教程

1.2.3 Channel

Channel是位于Source和Sink之间的缓冲区。因此,Channel允许Source和Sink运作在不同的速率上。Channel是线程安全的,可以同时处理几个Source的写入操作和几个Sink的读取操作。

Flume自带两种Channel:Memory Channel和File Channel。

Memory Channel是内存中的队列。Memory Channel在不需要关心数据丢失的情景下适用。如果需要关心数据丢失,那么Memory Channel就不应该使用,因为程序死亡、机器宕机或者重启都会导致数据丢失。大数据培训教程

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。

1.2.4 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。

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。

Sink组件目的地包括hdfs、logger、avro、thrift、ipc、file、null、HBase、solr、自定义。

1.2.5 Event

传输单元,Flume数据传输的基本单元,以事件的形式将数据从源头送至目的地。

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