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[经验分享] Apache Flume

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发表于 2015-11-27 16:44:55 | 显示全部楼层 |阅读模式
        这篇文章是关于Flume HDFSSink的,以Flume-1.3.1版为依据。Flume设计目标是:高效收集聚合大量的日志数据。Fluem是一个可靠的、可用的、分布式日志收集聚合系统。Flume体系结构基于流式数据流设计。其中Flume Sink主要承担将数据传输到下一跳或最终目的的任务。       DSC0000.png         HDFSSink用来将数据写入Hadoop分布式文件系统(HDFS)中。支持创建text和sequence文件。支持这2种文件类型的压缩。支持文件周期性滚动(就是关闭当前文件在建立一个新的),滚动可以基于时间、数据大小、事件数量。也支持通过event hearder属性timestamp或host分割数据。HDFS目录路径或文件名支持格式化封装,相应的封装串在HDFSSink生成目录或文件时被恰当的替换。使用HDFSSink需要首先安装hadoop,HDFSSink是通过hadoop jar和HDFS集群通信的。注意Hadoop版本需要支持sync().
                 以下是HDFS支持的封装串:                   DSC0001.png
      使用中的文件以".tmp"结尾,一旦文件关闭,这个扩展名将被移除。这样我们就可以排除没有完成的文件。时间相关的封装串都依赖于event的header中的timestamp属性。HDFSSink的属性如下: DSC0002.png
  配置示例:
  log-collector.sources=screen
  log-collector.sinks=screen
  log-collector.channels=screen

  # Describe the source
  略
  
  # Describe the sink
  log-collector.sinks.screen.type = hdfs
  #日志保存路径,这里按天存放
  log-collector.sinks.screen.hdfs.path=hdfs://nn.uusee.com:9000/user/flume/original/screen/%Y/%m/%d
  #文件前缀,也可以使用封装串
  log-collector.sinks.screen.hdfs.filePrefix=screen-%Y%m%d-%H0000000
  #使用LZO压缩算法,注意这里有一个bug,使用LzopCodec时文档没有说明
  log-collector.sinks.screen.hdfs.codeC=LzopCodec
  log-collector.sinks.screen.hdfs.fileType=CompressedStream
  #每10分钟滚动
  log-collector.sinks.screen.hdfs.rollInterval=600
  #不根据文件大小滚动
  log-collector.sinks.screen.hdfs.rollSize=0
  #不根据事件条数滚动
  log-collector.sinks.screen.hdfs.rollCount=0
  log-collector.sinks.screen.hdfs.writeFormat=Text
  #批量保存大小,需要和channel的匹配
  log-collector.sinks.screen.hdfs.batchSize=1000
  log-collector.sinks.screen.hdfs.threadsPoolSize=15
  #hadoop集群响应时间较长时需要配置
  log-collector.sinks.screen.hdfs.callTimeout=30000
  
  
  # Describe the channel
  log-collector.channels.screen.type = file
  log-collector.channels.screen.checkpointDir = /data0/flume-ng-channel/log/screen/checkpoint
  log-collector.channels.screen.dataDirs = /data0/flume-ng-channel/log/screen/data
  log-collector.channels.screen.capacity = 2000000
  log-collector.channels.screen.transactionCapacity = 1000
  
  # Bind the source and sink to the channel
  log-collector.sources.screen.channels = screen
  log-collector.sinks.screen.channel = screen

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