Flume NG是一个分布式、可靠、可用的系统，它能够将不同数据源的海量日志数据进行高效收集、聚合、移动，最后存储到一个中心化数据存储系统中。由原来的Flume OG到现在的Flume NG，进行了架构重构，并且现在NG版本完全不兼容原来的OG版本。经过架构重构后，Flume NG更像是一个轻量的小工具，非常简单，容易适应各种方式日志收集，并支持failover和负载均衡。
架构设计要点
Flume的架构主要有一下几个核心概念：
- Event：一个数据单元，带有一个可选的消息头
- Flow：Event从源点到达目的点的迁移的抽象
- Client：操作位于源点处的Event，将其发送到Flume Agent
- Agent：一个独立的Flume进程，包含组件Source、Channel、Sink
- Source：用来消费传递到该组件的Event
- Channel：中转Event的一个临时存储，保存有Source组件传递过来的Event
- Sink：从Channel中读取并移除Event，将Event传递到Flow Pipeline中的下一个Agent（如果有的话）
Flume NG架构，如图所示：
外部系统产生日志，直接通过Flume的Agent的Source组件将事件（如日志行）发送到中间临时的channel组件，最后传递给Sink组件，HDFS Sink组件可以直接把数据存储到HDFS集群上。
一个最基本Flow的配置，格式如下：
# list the sources, sinks and channels for the agent <Agent>.sources = <Source1> <Source2> <Agent>.sinks = <Sink1> <Sink2> <Agent>.channels = <Channel1> <Channel2> # set channel for source <Agent>.sources.<Source1>.channels = <Channel1> <Channel2> ... <Agent>.sources.<Source2>.channels = <Channel1> <Channel2> ... # set channel for sink <Agent>.sinks.<Sink1>.channel = <Channel1> <Agent>.sinks.<Sink2>.channel = <Channel2>
尖括号里面的，我们可以根据实际需求或业务来修改名称。下面详细说明：
表示配置一个Agent的名称，一个Agent肯定有一个名称。与是Agent的Source组件的名称，消费传递过来的Event。与是Agent的Channel组件的名称。与是Agent的Sink组件的名称，从Channel中消费（移除）Event。
上面配置内容中，第一组中配置Source、Sink、Channel，它们的值可以有1个或者多个；第二组中配置Source将把数据存储（Put）到哪一个Channel中，可以存储到1个或多个Channel中，同一个Source将数据存储到多个Channel中，实际上是Replication；第三组中配置Sink从哪一个Channel中取（Task）数据，一个Sink只能从一个Channel中取数据。
下面，根据官网文档，我们展示几种Flow Pipeline，各自适应于什么样的应用场景：
- 多个Agent顺序连接
可以将多个Agent顺序连接起来，将最初的数据源经过收集，存储到最终的存储系统中。这是最简单的情况，一般情况下，应该控制这种顺序连接的Agent的数量，因为数据流经的路径变长了，如果不考虑failover的话，出现故障将影响整个Flow上的Agent收集服务。
- 多个Agent的数据汇聚到同一个Agent
这种情况应用的场景比较多，比如要收集Web网站的用户行为日志，Web网站为了可用性使用的负载均衡的集群模式，每个节点都产生用户行为日志，可以为每个节点都配置一个Agent来单独收集日志数据，然后多个Agent将数据最终汇聚到一个用来存储数据存储系统，如HDFS上。
- 多路（Multiplexing）Agent
这种模式，有两种方式，一种是用来复制（Replication），另一种是用来分流（Multiplexing）。Replication方式，可以将最前端的数据源复制多份，分别传递到多个channel中，每个channel接收到的数据都是相同的，配置格式，如下所示：
# List the sources, sinks and channels for the agent <Agent>.sources = <Source1> <Agent>.sinks = <Sink1> <Sink2> <Agent>.channels = <Channel1> <Channel2> # set list of channels for source (separated by space) <Agent>.sources.<Source1>.channels = <Channel1> <Channel2> # set channel for sinks <Agent>.sinks.<Sink1>.channel = <Channel1> <Agent>.sinks.<Sink2>.channel = <Channel2> <Agent>.sources.<Source1>.selector.type = replicating
上面指定了selector的type的值为replication，其他的配置没有指定，使用的Replication方式，Source1会将数据分别存储到Channel1和Channel2，这两个channel里面存储的数据是相同的，然后数据被传递到Sink1和Sink2。
Multiplexing方式，selector可以根据header的值来确定数据传递到哪一个channel，配置格式，如下所示：
# Mapping for multiplexing selector <Agent>.sources.<Source1>.selector.type = multiplexing <Agent>.sources.<Source1>.selector.header = <someHeader> <Agent>.sources.<Source1>.selector.mapping.<Value1> = <Channel1> <Agent>.sources.<Source1>.selector.mapping.<Value2> = <Channel1> <Channel2> <Agent>.sources.<Source1>.selector.mapping.<Value3> = <Channel2> #... <Agent>.sources.<Source1>.selector.default = <Channel2>
上面selector的type的值为multiplexing，同时配置selector的header信息，还配置了多个selector的mapping的值，即header的值：如果header的值为Value1、Value2，数据从Source1路由到Channel1；如果header的值为Value2、Value3，数据从Source1路由到Channel2。
- 实现load balance功能
Load balancing Sink Processor能够实现load balance功能，上图Agent1是一个路由节点，负责将Channel暂存的Event均衡到对应的多个Sink组件上，而每个Sink组件分别连接到一个独立的Agent上，示例配置，如下所示：
a1.sinkgroups = g1 a1.sinkgroups.g1.sinks = k1 k2 k3 a1.sinkgroups.g1.processor.type = load_balance a1.sinkgroups.g1.processor.backoff = true a1.sinkgroups.g1.processor.selector = round_robin a1.sinkgroups.g1.processor.selector.maxTimeOut=10000
- 实现failover能
Failover Sink Processor能够实现failover功能，具体流程类似load balance，但是内部处理机制与load balance完全不同：Failover Sink Processor维护一个优先级Sink组件列表，只要有一个Sink组件可用，Event就被传递到下一个组件。如果一个Sink能够成功处理Event，则会加入到一个Pool中，否则会被移出Pool并计算失败次数，设置一个惩罚因子，示例配置如下所示：
a1.sinkgroups = g1 a1.sinkgroups.g1.sinks = k1 k2 k3 a1.sinkgroups.g1.processor.type = failover a1.sinkgroups.g1.processor.priority.k1 = 5 a1.sinkgroups.g1.processor.priority.k2 = 7 a1.sinkgroups.g1.processor.priority.k3 = 6 a1.sinkgroups.g1.processor.maxpenalty = 20000
基本功能
我们看一下，Flume NG都支持哪些功能（目前最新版本是1.5.0.1），了解它的功能集合，能够让我们在应用中更好地选择使用哪一种方案。说明Flume NG的功能，实际还是围绕着Agent的三个组件Source、Channel、Sink来看它能够支持哪些技术或协议。我们不再对各个组件支持的协议详细配置进行说明，通过列表的方式分别对三个组件进行概要说明：
- Flume Source
| Source类型 | 说明 |
| Avro Source | 支持Avro协议（实际上是Avro RPC），内置支持 |
| Thrift Source | 支持Thrift协议，内置支持 |
| Exec Source | 基于Unix的command在标准输出上生产数据 |
| JMS Source | 从JMS系统（消息、主题）中读取数据，ActiveMQ已经测试过 |
| Spooling Directory Source | 监控指定目录内数据变更 |
| Twitter 1% firehose Source | 通过API持续下载Twitter数据，试验性质 |
| Netcat Source | 监控某个端口，将流经端口的每一个文本行数据作为Event输入 |
| Sequence Generator Source | 序列生成器数据源，生产序列数据 |
| Syslog Sources | 读取syslog数据，产生Event，支持UDP和TCP两种协议 |
| HTTP Source | 基于HTTP POST或GET方式的数据源，支持JSON、BLOB表示形式 |
| Legacy Sources | 兼容老的Flume OG中Source（0.9.x版本） |
- Flume Channel
| Channel类型 | 说明 |
| Memory Channel | Event数据存储在内存中 |
| JDBC Channel | Event数据存储在持久化存储中，当前Flume Channel内置支持Derby |
| File Channel | Event数据存储在磁盘文件中 |
| Spillable Memory Channel | Event数据存储在内存中和磁盘上，当内存队列满了，会持久化到磁盘文件（当前试验性的，不建议生产环境使用） |
| Pseudo Transaction Channel | 测试用途 |
| Custom Channel | 自定义Channel实现 |
- Flume Sink
| Sink类型 | 说明 |
| HDFS Sink | 数据写入HDFS |
| Logger Sink | 数据写入日志文件 |
| Avro Sink | 数据被转换成Avro Event，然后发送到配置的RPC端口上 |
| Thrift Sink | 数据被转换成Thrift Event，然后发送到配置的RPC端口上 |
| IRC Sink | 数据在IRC上进行回放 |
| File Roll Sink | 存储数据到本地文件系统 |
| Null Sink | 丢弃到所有数据 |
| HBase Sink | 数据写入HBase数据库 |
| Morphline Solr Sink | 数据发送到Solr搜索服务器（集群） |
| ElasticSearch Sink | 数据发送到Elastic Search搜索服务器（集群） |
| Kite Dataset Sink | 写数据到Kite Dataset，试验性质的 |
| Custom Sink | 自定义Sink实现 |
另外还有Channel Selector、Sink Processor、Event Serializer、Interceptor等组件，可以参考官网提供的用户手册。
应用实践
安装Flume NG非常简单，我们使用最新的1.5.0.1版本，执行如下命令：
cd /usr/local wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/flume/1.5.0.1/apache-flume-1.5.0.1-bin.tar.gz tar xvzf apache-flume-1.5.0.1-bin.tar.gz cd apache-flume-1.5.0.1-bin
如果需要使用到Hadoop集群，保证Hadoop相关的环境变量都已经正确配置，并且Hadoop集群可用。下面，通过一些实际的配置实例，来了解Flume的使用。为了简单期间，channel我们使用Memory类型的channel。
- Avro Source+Memory Channel+Logger Sink
使用apache-flume-1.5.0.1自带的例子，使用Avro Source接收外部数据源，Logger作为sink，即通过Avro RPC调用，将数据缓存在channel中，然后通过Logger打印出调用发送的数据。
配置Agent，修改配置文件conf/flume-conf.properties，内容如下：
# Define a memory channel called ch1 on agent1 agent1.channels.ch1.type = memory # Define an Avro source called avro-source1 on agent1 and tell it # to bind to 0.0.0.0:41414. Connect it to channel ch1. agent1.sources.avro-source1.channels = ch1 agent1.sources.avro-source1.type = avro agent1.sources.avro-source1.bind = 0.0.0.0 agent1.sources.avro-source1.port = 41414 # Define a logger sink that simply logs all events it receives # and connect it to the other end of the same channel. agent1.sinks.log-sink1.channel = ch1 agent1.sinks.log-sink1.type = logger # Finally, now that we've defined all of our components, tell # agent1 which ones we want to activate. agent1.channels = ch1 agent1.channels.ch1.capacity = 1000 agent1.sources = avro-source1 agent1.sinks = log-sink1
首先，启动Agent进程：
bin/flume-ng agent -c ./conf/ -f conf/flume-conf.properties -Dflume.root.logger=DEBUG,console -n agent1
然后，启动Avro Client，发送数据：
bin/flume-ng avro-client -c ./conf/ -H 0.0.0.0 -p 41414 -F /usr/local/programs/logs/sync.log -Dflume.root.logger=DEBUG,console
- Avro Source+Memory Channel+HDFS Sink
配置Agent，修改配置文件conf/flume-conf-hdfs.properties，内容如下：
# Define a source, channel, sink agent1.sources = avro-source1 agent1.channels = ch1 agent1.sinks = hdfs-sink # Configure channel agent1.channels.ch1.type = memory agent1.channels.ch1.capacity = 1000000 agent1.channels.ch1.transactionCapacity = 500000 # Define an Avro source called avro-source1 on agent1 and tell it # to bind to 0.0.0.0:41414. Connect it to channel ch1. agent1.sources.avro-source1.channels = ch1 agent1.sources.avro-source1.type = avro agent1.sources.avro-source1.bind = 0.0.0.0 agent1.sources.avro-source1.port = 41414 # Define a logger sink that simply logs all events it receives # and connect it to the other end of the same channel. agent1.sinks.hdfs-sink1.channel = ch1 agent1.sinks.hdfs-sink1.type = hdfs agent1.sinks.hdfs-sink1.hdfs.path = hdfs://h1:8020/data/flume/ agent1.sinks.hdfs-sink1.hdfs.filePrefix = sync_file agent1.sinks.hdfs-sink1.hdfs.fileSuffix = .log agent1.sinks.hdfs-sink1.hdfs.rollSize = 1048576 agent1.sinks.hdfs-sink1.rollInterval = 0 agent1.sinks.hdfs-sink1.hdfs.rollCount = 0 agent1.sinks.hdfs-sink1.hdfs.batchSize = 1500 agent1.sinks.hdfs-sink1.hdfs.round = true agent1.sinks.hdfs-sink1.hdfs.roundUnit = minute agent1.sinks.hdfs-sink1.hdfs.threadsPoolSize = 25 agent1.sinks.hdfs-sink1.hdfs.useLocalTimeStamp = true agent1.sinks.hdfs-sink1.hdfs.minBlockReplicas = 1 agent1.sinks.hdfs-sink1.fileType = SequenceFile agent1.sinks.hdfs-sink1.writeFormat = TEXT
首先，启动Agent：
bin/flume-ng agent -c ./conf/ -f conf/flume-conf-hdfs.properties -Dflume.root.logger=INFO,console -n agent1
然后，启动Avro Client，发送数据：
bin/flume-ng avro-client -c ./conf/ -H 0.0.0.0 -p 41414 -F /usr/local/programs/logs/sync.log -Dflume.root.logger=DEBUG,console
可以查看同步到HDFS上的数据：
hdfs dfs -ls /data/flume
结果示例，如下所示：
-rw-r--r-- 3 shirdrn supergroup 1377617 2014-09-16 14:35 /data/flume/sync_file.1410849320761.log -rw-r--r-- 3 shirdrn supergroup 1378137 2014-09-16 14:35 /data/flume/sync_file.1410849320762.log -rw-r--r-- 3 shirdrn supergroup 259148 2014-09-16 14:35 /data/flume/sync_file.1410849320763.log
- Spooling Directory Source+Memory Channel+HDFS Sink
配置Agent，修改配置文件flume-conf-spool.properties，内容如下：
# Define source, channel, sink
agent1.sources = spool-source1
agent1.channels = ch1
agent1.sinks = hdfs-sink1
# Configure channel
agent1.channels.ch1.type = memory
agent1.channels.ch1.capacity = 1000000
agent1.channels.ch1.transactionCapacity = 500000
# Define and configure an Spool directory source
agent1.sources.spool-source1.channels = ch1
agent1.sources.spool-source1.type = spooldir
agent1.sources.spool-source1.spoolDir = /home/shirdrn/data/
agent1.sources.spool-source1.ignorePattern = event(_\d{4}\-\d{2}\-\d{2}_\d{2}_\d{2})?\.log(\.COMPLETED)?
agent1.sources.spool-source1.batchSize = 50
agent1.sources.spool-source1.inputCharset = UTF-8
# Define and configure a hdfs sink
agent1.sinks.hdfs-sink1.channel = ch1
agent1.sinks.hdfs-sink1.type = hdfs
agent1.sinks.hdfs-sink1.hdfs.path = hdfs://h1:8020/data/flume/
agent1.sinks.hdfs-sink1.hdfs.filePrefix = event_%y-%m-%d_%H_%M_%S
agent1.sinks.hdfs-sink1.hdfs.fileSuffix = .log
agent1.sinks.hdfs-sink1.hdfs.rollSize = 1048576
agent1.sinks.hdfs-sink1.hdfs.rollCount = 0
agent1.sinks.hdfs-sink1.hdfs.batchSize = 1500
agent1.sinks.hdfs-sink1.hdfs.round = true
agent1.sinks.hdfs-sink1.hdfs.roundUnit = minute
agent1.sinks.hdfs-sink1.hdfs.threadsPoolSize = 25
agent1.sinks.hdfs-sink1.hdfs.useLocalTimeStamp = true
agent1.sinks.hdfs-sink1.hdfs.minBlockReplicas = 1
agent1.sinks.hdfs-sink1.fileType = SequenceFile
agent1.sinks.hdfs-sink1.writeFormat = TEXT
agent1.sinks.hdfs-sink1.rollInterval = 0
启动Agent进程，执行如下命令：
bin/flume-ng agent -c ./conf/ -f conf/flume-conf-spool.properties -Dflume.root.logger=INFO,console -n agent1
可以查看HDFS上同步过来的数据：
hdfs dfs -ls /data/flume
结果示例，如下所示：
-rw-r--r-- 3 shirdrn supergroup 1072265 2014-09-17 10:52 /data/flume/event_14-09-17_10_52_00.1410922355094.log -rw-r--r-- 3 shirdrn supergroup 1072265 2014-09-17 10:52 /data/flume/event_14-09-17_10_52_00.1410922355095.log -rw-r--r-- 3 shirdrn supergroup 1072265 2014-09-17 10:52 /data/flume/event_14-09-17_10_52_00.1410922355096.log -rw-r--r-- 3 shirdrn supergroup 1072265 2014-09-17 10:52 /data/flume/event_14-09-17_10_52_00.1410922355097.log -rw-r--r-- 3 shirdrn supergroup 1530 2014-09-17 10:53 /data/flume/event_14-09-17_10_52_00.1410922355098.log -rw-r--r-- 3 shirdrn supergroup 1072265 2014-09-17 10:53 /data/flume/event_14-09-17_10_53_00.1410922380386.log -rw-r--r-- 3 shirdrn supergroup 1072265 2014-09-17 10:53 /data/flume/event_14-09-17_10_53_00.1410922380387.log -rw-r--r-- 3 shirdrn supergroup 1072265 2014-09-17 10:53 /data/flume/event_14-09-17_10_53_00.1410922380388.log -rw-r--r-- 3 shirdrn supergroup 1072265 2014-09-17 10:53 /data/flume/event_14-09-17_10_53_00.1410922380389.log -rw-r--r-- 3 shirdrn supergroup 1072265 2014-09-17 10:53 /data/flume/event_14-09-17_10_53_00.1410922380390.log
- Exec Source+Memory Channel+File Roll Sink
配置Agent，修改配置文件flume-conf-file.properties，内容如下：
# Define source, channel, sink agent1.sources = tail-source1 agent1.channels = ch1 agent1.sinks = file-sink1 # Configure channel agent1.channels.ch1.type = memory agent1.channels.ch1.capacity = 1000000 agent1.channels.ch1.transactionCapacity = 500000 # Define and configure an Exec source agent1.sources.tail-source1.channels = ch1 agent1.sources.tail-source1.type = exec agent1.sources.tail-source1.command = tail -F /home/shirdrn/data/event.log agent1.sources.tail-source1.shell = /bin/sh -c agent1.sources.tail-source1.batchSize = 50 # Define and configure a File roll sink # and connect it to the other end of the same channel. agent1.sinks.file-sink1.channel = ch1 agent1.sinks.file-sink1.type = file_roll agent1.sinks.file-sink1.batchSize = 100 agent1.sinks.file-sink1.serializer = TEXT agent1.sinks.file-sink1.sink.directory = /home/shirdrn/sink_data
启动Agent进程，执行如下命令：
bin/flume-ng agent -c ./conf/ -f conf/flume-conf-file.properties -Dflume.root.logger=INFO,console -n agent1
可以查看File Roll Sink对应的本地文件系统目录/home/shirdrn/sink_data下，示例如下所示：
-rw-rw-r-- 1 shirdrn shirdrn 13944825 Sep 17 11:36 1410924990039-1 -rw-rw-r-- 1 shirdrn shirdrn 11288870 Sep 17 11:37 1410924990039-2 -rw-rw-r-- 1 shirdrn shirdrn 0 Sep 17 11:37 1410924990039-3 -rw-rw-r-- 1 shirdrn shirdrn 20517500 Sep 17 11:38 1410924990039-4 -rw-rw-r-- 1 shirdrn shirdrn 16343250 Sep 17 11:38 1410924990039-5
有关Flume NG更多配置及其说明，请参考官方用户手册，非常详细。
参考链接
- http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html
- https://blogs.apache.org/flume/entry/flume_ng_architecture
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哥，你这文章的日期不太对啊。。。。
什么意思？
生怕flume agent在实时收集时down掉
所以写了一个脚本来重启
请问,这个agent有原生的自愈功能吗?
实时收集过程中，最好使用file类型的channel，即使Flume挂掉了，也不会丢失数据，当然也不会重复，只需重启agent即可。另外，Flume支持failover功能，这个特性很好，比如agent1->agent2 + agent3，agent2和agent3“对等”，如果agent2挂了，agent1的sink无法连接到agent2的source，如果agent3正常，整体还会正常实时收集。
请问有flume集群的介绍吗
其实上面我描述的，就算是一个Flume分层架构的实例了。看看，如果有时间，我可以写一篇Flume分层架构应用实践的文章。
如果agent1节点挂了怎么办？有什么容错机制吗？
Flume内置没有很好地容错机制，不过你可以自己开发一个Source组件， 使它具备容错功能，就是实现这个可能相对复杂一些。
agent使用filechannel的时候出现ERROR channel.ChannelProcessor: Error while writing to required channel: FileChannel c1 java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
然后我agent进程干掉重启，多次出现这种情况，最后收到的数据比元数据（一百万条）还要多一百多条，这是什么情况，一般filechannel 内存溢出的问题如何解决，有什么参数可调；还有就是agent中的”ChannelSize”:”526999″,”EventTakeSuccessCount”:”95200″，在filechannel中堆积了大量数据，这可能就是内存溢出的原因吧，可是一直没有解决思路，请楼主赐教
详细，攒
你好：
Avro Source+Memory Channel+Logger Sink
想问一下这个的日志文件在哪里存储啊。
我是这方面的小白，请问一下应用到真是环境里边怎么部署，多多指教
既然是Logger Sink，需要配置Logger的appender，和你配置log4j类似，可以输出到文件，或者控制台。
是直接输出在控制台了，怎么保存到日志文件呢。
我想在线上应用flume日志服务器。具体环境如下：
有7台应用服务器一台存储服务器，flume需要做的就是7台应用服务器上的日志实时传输到存储服务器上去，我的想法是，每台应用服务器作为Agent 存储服务器做File/HDFS 具体怎么连接/配置我就有点迷糊了，能否给点建议，现在还没有理清楚flume整体怎么运行的了。感谢！！！
file类型的Logger Sink，应该在log4j配置文件中指定。或者，使用file_roll sink。
两种方法：第一，7台机器都配置一个hdfs sink，直接写到HDFS，注意路径，之后再在HDFS上做合并。第二，增加一台机器，安装flume agent，7台机器上同步到这一台上做汇聚，再由这一台写入到HDFS。
webserver | |
webserver agent client | source sink |
webserver ————–| |—HDFS
webserver | channel |
webserver | Agent|
————————–
是不是这样的部署。
但是我不清楚他们之间怎么调度的，是通过IP+端口号吗？
flume这边的配置按您说的可以完成 但是在spark streaming 这边，为什么我收不到flume送过来的数据？？ 请教
多路（Multiplexing）Agent这个中，那个someheader怎么配置，是数据里的什么吗？？？
这个官方文档描述的确实不太清楚。这个Header，是通过Interceptor在Source上进行设置的，可以查看官网文档中Static interceptor一节，里面告诉了你该如何将Header加到event中去。
请问大伽，能提供一个接入activeMQ的DEMO吗？谢谢！
最近比较忙，等过段时间方便的话可以考虑实现一个。
使用kafka-source, memory-channel, hdfs-sink。如果flume挂了的话，拉起来之后能从挂时候的offset继续消费么；或者启多个flume-ng，它们是在同一个消费组中groupID一样，通过这样来保证高可用？
agent1到agent2,agent3,agent4中数据会有重复吗
写博主， 啥时候也一个Flume的分层架构吧
你好博主，可以加您微信吗
请教，最近新写的agent是hdfs的sink，想要按照日期目录存放，path设置是%Y%m%d/%H，但是时间戳并没有格式化，即生成了%Y%m%d/%H这样的目录，而不是20190701/15
在另外的flume服务器上相同的配置，生成的路径是正确的，想要请教下这台flume未格式化时间戳的原因
根据提供的信息，这台机器未格式化的原因，很可能是配置和其他机器有差异，仔细检查下配置的 path 是否与其他机器相同。
大佬好有耐心，从14年回复到19年哈哈