转载

Flume 实时收集 Nginx 日志

在分布式系统中，各个机器都有程序运行的本地日志，有时为了分析需求，不得不这些分散的日志汇总需求，相信很多人会选择 Rsync，Scp 之类，但它们的实时性不强，而且也会带来名字冲突的问题。扩展性差强人意，一点也不优雅。

现实中，我们就碰到了这样的需求：实时汇总线上多台服务器的 Nginx 日志。Flume 立功了。

Flume 简介

F lume 是一个分布式，可靠高效的日志收集系统，它允许用户自定义数据传输模型，因此可扩展性也强。也有较强的容错和恢复机制. 以下是几个重要的概念

Event：Event 是 Flume 数据传输的基本单元。flume 以事件的形式将数据从源头传送到最终的目的。
Agent：Agent包含 Sources, Channels, Sinks 和其他组件，它利用这些组件将events从一个节点传输到另一个节点或最终目的。
Source：Source负责接收events，并将events批量的放到一个或多个Channels。
Channel：Channel位于 Source 和 Sink 之间，用于缓存进来的events，当Sink成功的将events发送到下一跳的channel或最终目的，events从Channel移除。
Sink：Sink 负责将 events 传输到下一跳或最终目的，成功完成后将events从channel移除。

Flume 实时收集 Nginx 日志

Source 就有 Syslog Source, Kafka Source,HTTP Source, Exec Source Avro Source 等。
Sink 有 Kafka Sink, Avro Sink, File Roll Sink, HDFS Sink 等。
Channel 有 Memory Channel,File Channel 等

它提供了一个骨架，以及多种 Source, Sink, Channel, 让你设计合适的数据模型。事实上也可以多个 Flume 联动完成，就像地铁的车厢一样。

定义数据流模型

回到我们开头的场景,我们要将多台服务器的 Nginx 日志进行汇总分析，

分成两个 flume 来实现

Flume1 数据流是 Exec Source -> Memory Channel -> Avro Sink,部署在业务机器上
Flume2 数据流是 Avro Source -> Memory Channel -> FileRoll Sink

Flume 实时收集 Nginx 日志

需要的准备

你需要安装

下载 Flume
安装 JavaSDk,并在下载解压之后的 conf/flume-env.sh，配置

# 我用的是oracle-java-8 export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-oracle/jre/

思考你的数据流动模型，编写配置，如上文所说的Flume1, tail2avro.conf ：

agent.sources = s1 agent.channels = c1 agent.sinks = k1  agent.sources.s1.type=exec agent.sources.s1.command=tail -F <Your File Path> agent.sources.s1.channels=c1  agent.channels.c1.type=memory agent.channels.c1.capacity=10000 agent.channels.c1.transactionCapacity=10000  agent.sinks.k1.type = avro agent.sinks.k1.hostname = <Your Target Address> agent.sinks.k1.port = <Your Target Port> agent.sinks.k1.channel=c1

Flume2 中的 avro2file.conf

agent.sources = s1 agent.channels = c1 agent.sinks = k1  agent.sources.s1.type = avro agent.sources.s1.bind = <Your Address> agent.sources.s1.port = <Your Port> agent.sources.s1.channels = c1  agent.sinks.k1.type = file_roll agent.sinks.k1.sink.directory = /data/log/ngxlog # 滚动间隔 agent.sinks.k1.sink.rollInterval = 86400 agent.sinks.k1.channel = c1  agent.channels.c1.type = memory # 队列里 Event 的容量 agent.channels.c1.capacity = 10000 agent.channels.c1.transactionCapacity = 10000 agent.channels.c1.keep-alive = 60

启动运行

# 启动flume1 bin/flume-ng agent -n agent -c conf -f conf/tail2avro.conf / -Dflume.root.logger=WARN  # 启动flume2 in/flume-ng agent -n agent -c conf -f conf/avro2file.conf / -Dflume.root.logger=INFO