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大数据平台每天会产生大量的日志，处理这些日志需要特定的日志系统。

一般而言，这些系统需要具有以下特征：

• 构建应用系统和分析系统的桥梁，并将它们之间的关联解耦

• 支持近实时的在线分析系统和类似于Hadoop之类的离线分析系统

• 具有高可扩展性。即：当数据量增加时，可以通过增加节点进行水平扩展

为此建议将日志采集分析系统分为如下几个模块：

• 数据采集模块：负责从各节点上实时采集数据，建议选用Flume-NG来实现。

• 数据接入模块：由于采集数据的速度和数据处理的速度不一定同步，因此添加一个消息中间件来作为缓冲，建议选用Kafka来实现。

• 流式计算模块：对采集到的数据进行实时分析，建议选用Storm来实现。

• 数据输出模块：对分析后的结果持久化,可以使用HDFS、MySQL等。

日志采集选型

大数据平台每天会产生大量的日志，处理这些日志需要特定的日志系统。目前常用的开源日志系统有 Flume 和Kafka两种， 都是非常优秀的日志系统，且各有特点。下面我们来逐一认识一下。

Flume组件特点

Flume是一个分布式、可靠、高可用的海量日志采集、聚合和传输的日志收集系统。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的设计目标

• 可靠性

Flume的核心是把数据从数据源收集过来，再送到目的地。为了保证输送一定成功，在送到目的地之前，会先缓存数据，待数据真正到达目的地后，删除自己缓存的数据。Flume 使用事务性的方式保证传送Event整个过程的可靠性。

• 可扩展性

Flume中只有一个角色Agent，其中包含Source、Sink、Channel三种组件。一个Agent的Sink可以输出到另一个Agent的Source。这样通过配置可以实现多个层次的流配置。

• 功能可扩展性

Flume自带丰富的Source、Sink、Channel实现。用户也可以根据需要添加自定义的组件实现, 并在配置中使用起来。

Flume的架构

Flume的基本架构是Agent。它是一个完整的数据收集工具，含有三个核心组件，分别是 Source、Channel、Sink。数据以Event为基本单位经过Source、Channel、Sink，从外部数据源来，向外部的目的地去。

除了单Agent的架构外，还可以将多个Agent组合起来形成多层的数据流架构：

• 多个Agent顺序连接：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。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，适用于数据源分散的分布式系统中数据流汇总。

• 多路（Multiplexing）Agent：多路模式一般有两种实现方式，一种是用来复制，另一种是用来分流。复制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。分流方式，Selector可以根据Header的值来确定数据传递到哪一个Channel。

• 实现Load Balance功能：Channel中Event可以均衡到对应的多个Sink组件上，而每个Sink组件再分别连接到一个独立的Agent上，这样可以实现负载均衡。

Kafka组件特点

kafka实际上是一个消息发布订阅系统。Producer向某个Topic发布消息，而Consumer订阅某个Topic的消息。一旦有新的关于某个Topic的消息，Broker会传递给订阅它的所有Consumer。

Kafka的设计目标

• 数据在磁盘上的存取代价为O(1)

Kafka以Topic来进行消息管理，每个Topic包含多个Partition，每个Partition对应一个逻辑log，由多个Segment组成。每个Segment中存储多条消息。消息id由其逻辑位置决定，即从消息id可直接定位到消息的存储位置，避免id到位置的额外映射。

• 为发布和订阅提供高吞吐量

Kafka每秒可以生产约25万消息(50 MB)，每秒处理55万消息(110 MB)。

• 分布式系统，易于向外扩展

所有的Producer、Broker和Consumer都会有多个，均为分布式的。无需停机即可扩展机器。

Kafka的架构

Kafka是一个分布式的、可分区的、可复制的消息系统，维护消息队列。

Kafka的整体架构非常简单，是显式分布式架构，Producer、Broker和Consumer都可以有多个。Producer，consumer实现Kafka注册的接口，数据从Producer发送到Broker，Broker承担一个中间缓存和分发的作用。Broker分发注册到系统中的Consumer。Broker的作用类似于缓存，即活跃的数据和离线处理系统之间的缓存。客户端和服务器端的通信，是基于简单、高性能、且与编程语言无关的TCP协议。

Flume与Kafka的比较

Flume和Kafka都是优秀的日志系统，其都能实现数据采集、数据传输、负载均衡、容错等一系列的需求， 但是两者之间还是有着一定的差别。

由此可见Flume和Kafka还是各有特点的：

• Flume 适用于没有编程的配置解决方案，由于提供了丰富的source、channel、sink实现，各种数据源的引入只是配置变更就可实现。

• Kafka 适用于对数据管道的吞吐量、可用性要求都很高的解决方案，基本需要编程实现数据的生产和消费。

日志采集选型小结

建议采用Flume作为数据的生产者，这样可以不用编程就实现数据源的引入，并采用Kafka Sink作为数据的消费者，这样可以得到较高的吞吐量和可靠性。如果对数据的可靠性要求高的话，可以采用Kafka Channel来作为Flume的Channel使用。

Flume对接Kafka

Flume作为消息的生产者，将生产的消息数据（日志数据、业务请求数据等）通过Kafka Sink发布到Kafka中。

对接配置

对接示例

假设现有Flume实时读取/data1/logs/component_role.log的数据并导入到Kafka的mytopic主题中。环境预设为：

Zookeeper 的地址为 zdh100:2181 zdh101:2181 zdh102:2181 Kafka broker的地址为 zdh100:9092 zdh101:9092 zdh102:9093

配置Flume agent，如下修改Flume配置：

gent1.sources = logsrc
agent1.channels = memcnl
agent1.sinks = kafkasink#source p
agent1.sources.logsrc.type = exec
agent1.sources.logsrc.command = tail -F /data1/logs/component_role.log
agent1.sources.logsrc.shell = /bin/sh -c
agent1.sources.logsrc.batchSize = 50
agent1.sources.logsrc.channels = memcnl# Each sink's type must be defined
agent1.sinks.kafkasink.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink
agent1.sinks.kafkasink.brokerList=zdh100:9092, zdh101:9092,zdh102:9092
agent1.sinks.kafkasink.topic=mytopic
agent1.sinks.kafkasink.requiredAcks = 1
agent1.sinks.kafkasink.batchSize = 20
agent1.sinks.kafkasink.channel = memcnl# Each channel's type is defined.
agent1.channels.memcnl.type = memory
agent1.channels.memcnl.capacity = 1000

启动该Flume节点：

/home/mr/flume/bin/flume-ng agent -c
/home/mr/flume/conf -f /home/mr/flume/conf/flume-conf.properties -n agent1 -Dflume.monitoring.type=http -Dflume.monitoring.port=10100

动态追加日志数据，执行命令向 /data1/logs/component_role.log 添加数据：

echo "测试代码" >> /data1/logs/component_role.log
echo "检测Flume+Kafka数据管道通畅" >> /data1/logs/component_role.log

验证Kafka数据接收结果，执行命令检查Kafka收到的数据是否正确，应该可以呈现刚才追加的数据：

/home/mr/kafka/bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper zdh100:2181 --topic mytopic --from-beginning

输出结果如下：

版权声明：

本文为大数据技术与架构整理，原作者独家授权。未经原作者允许转载追究侵权责任。

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