分布式海量日志采集、聚合和传输系统：Cloudera Flume

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　　导读：本文介绍了分布式海量日志采集、聚合和传输系统Cloudera Flume相关内容，Flume是Cloudera提供的日志收集系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方。
　　关键词：FlumeCloudera 日志收集 分布式数据库
                                                                                 　　Flume是Cloudera提供的日志收集系统，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是一个分布式、可靠、和高可用的海量日志采集、聚合和传输的系统。
　　
　　
　　
　　
　　上图的Flume的Architecture，在Flume中，最重要的抽象是data flow(数据流)，data flow描述了数据从产生，传输、处理并最终写入目标的一条路径。在上图中，实线描述了data flow。
　　其中，Agent用于采集数据，agent是flume中产生数据流的地方，同时，agent会将产生的数据流传输到collector。对应的，collector用于对数据进行聚合，往往会产生一个更大的流。
　　Flume提供了从console(控制台)、RPC(Thrift-RPC)、text(文件)、tail(UNIX tail)、syslog(syslog日志系统，支持TCP和UDP等2种模式)，exec(命令执行)等数据源上收集数据的能力。同时，Flume的数据接受方，可以是console(控制台)、text(文件)、dfs(HDFS文件)、RPC(Thrift-RPC)和syslogTCP(TCP syslog日志系统)等。
　　其中，收集数据有2种主要工作模式，如下：
　　Push Sources：外部系统会主动地将数据推送到Flume中，如RPC、syslog。
　　Polling Sources：Flume到外部系统中获取数据，一般使用轮询的方式，如text和exec。
　　注意，在Flume中，agent和collector对应，而source和sink对应。Source和sink强调发送、接受方的特性(如数据格式、编码等)，而agent和collector关注功能。
　　Flume Master用于管理数据流的配置，如下图。
　　
　　
　　
　　
　　为了保证可扩展性，Flume采用了多Master的方式。为了保证配置数据的一致性，Flume引入了ZooKeeper，用于保存配置数据，ZooKeeper本身可保证配置数据的一致性和高可用，另外，在配置数据发生变化时，ZooKeeper可以通知Flume Master节点。
　　Flume Master间使用gossip协议同步数据。
　　下面简要分析Flume如何支持Reliability、Scalability、Manageability和Extensibility。
　　Reliability：Flume提供3中数据可靠性选项，包括End-to-end、Store on failure和Best effort。其中End-to-end使用了磁盘日志和接受端Ack的方式，保证Flume接受到的数据会最终到达目的。Store on failure在目的不可用的时候，数据会保持在本地硬盘。和End-to-end不同的是，如果是进程出现问题，Store on failure可能会丢失部分数据。Best effort不做任何QoS保证。
　　Scalability：Flume的3大组件：collector、master和storage tier都是可伸缩的。需要注意的是，Flume中对事件的处理不需要带状态，它的Scalability可以很容易实现。
　　Manageability：Flume利用ZooKeeper和gossip，保证配置数据的一致性、高可用。同时，多Master，保证Master可以管理大量的节点。
　　Extensibility：基于Java，用户可以为Flume添加各种新的功能，如通过继承Source，用户可以实现自己的数据接入方式，实现Sink的子类，用户可以将数据写往特定目标，同时，通过SinkDecorator，用户可以对数据进行一定的预处理。