本帖最后由 我是楠楠 于 2018-9-5 15:24 编辑
【郑州校区】大数据离线阶段Day4之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/nginx/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 传智播客·黑马程序员郑州校区地址 河南省郑州市 高新区长椿路11号大学科技园（西区）东门8号楼三层 | 
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