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Flume(1)-概述与组成架构

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大数据

一. 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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二. 优点

1. 可以和任意集中式存储进程集成。

2. 输入的的数据速率大于写入目的存储的速率,flume会进行缓冲,减小hdfs的压力。

3. flume中的事务基于channel,使用了两个事务模型(sender + receiver),确保消息被可靠发送。

Flume使用两个独立的事务分别负责从soucrce到channel,以及从channel到sink的事件传递。一旦事务中所有的数据全部成功提交到channel,那么source才认为该数据读取完成。同理,只有成功被sink写出去的数据,才会从channel中移除。

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三. 组成架构

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。

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。

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。

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。

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。

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。  Event由可选的header和载有数据的一个byte array 构成。Header是容纳了key-value字符串对的HashMap。

 

原文出处:https://www.cnblogs.com/duoduotouhenying/p/10210000.html  

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