Flume日志采集

案例分析：假设有一个生产场景，两台服务器A、B在实时产生日志数据，日志数据类型主要为access.log、nginx.log和web.log。现在需要将A、B两台服务器产生的日志数据access.log、nginx.log和web.log采集汇总到C服务器上，并统一收集上传到HDFS上保存。

此案例将 node02 和 node03 分别作为A服务器和B服务器进行第一阶段的日志数据采集，将 node01 作为C服务器进行日志数据汇总并上传到 HDFS。

• 服务系统搭建与配置
  • Flume 安装配置
    • 在node01上执行以下操作：上传 apache-flume-1.8.0-bin.tar.gz 安装包并解压

    • $ cd /export/softwares
      #上传安装包
      $ rz  
      #将安装包解压到/export/servers 目录下
      $ tar -zxvf apache-flume-1.8.0-bin.tar.gz -C ../servers
      $ cd /export/servers
      #重命名解压的文件名
      $ mv apache-flume-1.8.0-bin flume

       

    • 修改  flume-env.sh 

    • $ cd /export/servers/flume/conf
      $ mv flume-env.sh.template flume-env.sh
      # $ vim flume-env.sh  或者用 notepad++
      # 修改 JAVA_HOME
      export JAVA_HOME=/export/servers/jdk1.8.0_141

       

    • 修改  /etc/profile

    • # 在文档底部添加以下内容：
      export FLUME_HOME=/export/servers/flume
      export PATH=:$FLUME_HOME/bin:$PATH
      
      # 刷新配置文件
      $ source /etc/profile

       

    • 分发安装包
  • node01 上执行以下命令：

  • $ scp -r  /export/servers/flume/ node02:/export/servers/
    $ scp -r  /export/servers/flume/ node03:/export/servers/
    # 刷新配置文件
    $ scp /etc/profile node02:/etc/profile
    $ scp /etc/profile node03:/etc/prof

     

• 配置采集方案
  • 在node02 和 node03 各自的 /export/servers/flume/conf 目录下编写相同的日志采集方案 exec-avro_logCollection.conf

    • # define agent 
      a1.sources=r1 r2 r3
      a1.sinks=k1
      a1.channels=c1
      # desc (first) source:r1
      a1.sources.r1.type=exec
      a1.sources.r1.command=tail -F /root/logs/access.log
      a1.sources.r1.interceptors=i1
      a1.sources.r1.interceptors.i1.type=static
      a1.sources.r1.interceptors.i1.key=type
      a1.sources.r1.interceptors.i1.value=access
      #desc (second) source:r2 
      a1.sources.r2.type=exec
      a1.sources.r2.command=tail -F /root/logs/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
      #desc source:r3
      a1.sources.r3.type=exec
      a1.sources.r3.command=tail -F /root/logs/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
      # desc channel:c1
      a1.channels.c1.type=memory
      a1.channels.c1.capacity=2000000
      a1.channels.c1.transactionCapacity=100000
      # desc sink:k1
      a1.sinks.k1.type=avro
      a1.sinks.k1.hostname=node01
      a1.sinks.k1.port=41414
      # desc source channel sink
      a1.sources.r1.channels=c1
      a1.sources.r2.channels=c1
      a1.sources.r3.channels=c1
      a1.sinks.k1.channel=c1

       

  • 在 node01 的 /export/servers/flume/conf 目录下编写第二级日志采集方案 avro-hdfs_logCollection.conf

    • # desc agent 
      a1.sources=r1
      a1.sinks=k1
      a1.channels=c1
      # desc source:r1
      a1.sources.r1.type=avro
      a1.sources.r1.bind=node01
      a1.sources.r1.port=41414
      # desc interceptors
      a1.sources.r1.interceptors=i1
      a1.sources.r1.interceptors.i1.type=timestamp
      # desc channel:c1
      a1.channels.c1.type=memory
      a1.channels.c1.capacity=20000
      a1.channels.c1.transactionCapacity=10000
      # desc sink：k1
      a1.sinks.k1.type=hdfs
      a1.sinks.k1.hdfs.path=hdfs://node01:8020/source/logs/%{type}/%Y%m%d
      a1.sinks.k1.hdfs.filePrefix=events
      a1.sinks.k1.hdfs.fileType=DataStream
      a1.sinks.k1.hdfs.writeFormat=Text
      # file_num
      a1.sinks.k1.hdfs.rollCount=0
      #file_time
      a1.sinks.k1.hdfs.rollInterval=0
      #file_size
      a1.sinks.k1.hdfs.rollSize=10485760
      # HDFS_NUM
      a1.sinks.k1.hdfs.batchSize=20
      # HDFS_TIMEOUT
      a1.sinks.k1.hdfs.callTimeout=30000
      # source sink channel 
      a1.sources.r1.channels=c1
      a1.sinks.k1.channel=c1

       

• 启动日志采集系统
  • 启动 Hadoop 集群

  • # 在 node01 上执行以下命令
    $ cd/export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0
    $ sbin/start-dfs.sh
    $ sbin/start-yarn.sh
    
    # 通过 jps 查看当前进程，应该有6个进程
    NameNode
    DataNode
    ResourceManager
    SecondaryNameNode
    NodeManager
    Jps
    
    #通过 jps 查看 node02、node03 的进程，应该有3个
    DataNode
    NodeManager
    Jps

     

  • 启动 Flume 系统

    • # 先在 node01 上启动 Flume 系统
      $ cd /export/servers/flume
      $ bin/flume-ng agent -c conf -f conf/avro-hdfs_logCollection.conf -name a1 -Dflume.root.logger=INFO,console
      
      # 然后在 node02、node03 上启动
      $ cd /export/servers/flume
      $ bin/flume-ng agent -c conf -f conf/exec-avro_logCollection.conf -name a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

       

    • 在 node01 界面查看 Flume 启动效果
    • 
• 日志采集系统测试
  • 产生日志数据

    • # 先检查 /root/logs 是否存在，如不存在，自行在三台机器上创建
      $ mkdir /root/logs
      
      # 在 node02、node03 上分别克隆3个会话窗口，并且在打开的3个窗口中分别执行如下指令，用来产生日志数据
      $ while true;do echo "access access ..." >>/root/logs/access.log;sleep 1;done
      $ while true;do echo "nginx nginx ..." >>/root/logs/nginx.log;sleep 1;done
      $ while true;do echo "web web ..." >>/root/logs/web.log;sleep 1;done

       

    • 查看 node01 的会话窗口信息
    • 
  • 查看 UI 界面

    • # 网址
      node01:50070

      

    • 

Flume日志采集

原文：https://www.cnblogs.com/aurora1123/p/11827382.html