• Flume如何使用SpoolingDirSource和TailDirSource来避免数据丢失的风险?


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    异步source的缺点

    execsource和异步的source一样,无法在source向channel中放入event故障时(比如channel的容量满了),及时通知客户端,暂停生成数据,容易造成数据丢失

    解决方案

    • 需要在发生故障时,及时通知客户端!
    • 如果客户端无法暂停,必须有一个数据的缓存机制!
    • 如果希望数据有强的可靠性保证,可以考虑使用SpoolingDirSourceTailDirSource或自己写Source自己控制!

    SpoolingDirSource(监控一个目录)

    简介

    • SpoolingDirSource指定本地磁盘的一个目录为"Spooling(自动收集)"的目录!这个source可以读取目录中新增的文件,将文件的内容封装为event!

    • SpoolingDirSource在读取一整个文件到channel之后,它会采取策略,要么删除文件(是否可以删除取决于配置),要么对文件进程一个完成状态的重命名,这样可以保证source持续监控新的文件!

    • SpoolingDirSource和execsource不同,SpoolingDirSource是可靠的!即使flume被杀死或重启,依然不丢数据!但是为了保证这个特性,付出的代价是,一旦flume发现以下两种情况,flume就会报错,停止:
      ①一个文件已经被放入目录,在采集文件时,不能被修改
      ②文件的名在放入目录后又被重新使用(出现了重名的文件)

    • 要求: 必须已经封闭的文件才能放入到SpoolingDirSource,在同一个SpoolingDirSource中都不能出现重名的文件!

    使用

    必需配置:

    	type	–	The component type name, needs to be spooldir.
    	spoolDir	–	The directory from which to read files from.
    

    配置文件

    #a1是agent的名称,a1中定义了一个叫r1的source,如果有多个,使用空格间隔
    a1.sources = r1
    a1.sinks = k1
    a1.channels = c1
    #组名名.属性名=属性值
    a1.sources.r1.type=spooldir
    a1.sources.r1.spoolDir=/home/atguigu/flume
    
    #定义chanel
    a1.channels.c1.type=memory
    a1.channels.c1.capacity=1000
    
    #定义sink
    a1.sinks.k1.type = hdfs
    #一旦路径中含有基于时间的转义序列,要求event的header中必须有timestamp=时间戳,如果没有需要将useLocalTimeStamp = true
    a1.sinks.k1.hdfs.path = hdfs://hadoop101:9000/flume/%Y%m%d/%H/%M
    #上传文件的前缀
    a1.sinks.k1.hdfs.filePrefix = logs-
    
    #以下三个和目录的滚动相关,目录一旦设置了时间转义序列,基于时间戳滚动
    #是否将时间戳向下舍
    a1.sinks.k1.hdfs.round = true
    #多少时间单位创建一个新的文件夹
    a1.sinks.k1.hdfs.roundValue = 1
    #重新定义时间单位
    a1.sinks.k1.hdfs.roundUnit = minute
    
    #是否使用本地时间戳
    a1.sinks.k1.hdfs.useLocalTimeStamp = true
    #积攒多少个Event才flush到HDFS一次
    a1.sinks.k1.hdfs.batchSize = 100
    
    #以下三个和文件的滚动相关,以下三个参数是或的关系!以下三个参数如果值为0都代表禁用!
    #60秒滚动生成一个新的文件
    a1.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 30
    #设置每个文件到128M时滚动
    a1.sinks.k1.hdfs.rollSize = 134217700
    #每写多少个event滚动一次
    a1.sinks.k1.hdfs.rollCount = 0
    #以不压缩的文本形式保存数据
    a1.sinks.k1.hdfs.fileType=DataStream 
    
    
    #连接组件 同一个source可以对接多个channel,一个sink只能从一个channel拿数据!
    a1.sources.r1.channels=c1
    a1.sinks.k1.channel=c1
    

    TailDirSource(监控多个文本文件)

    简介

    • flume ng 1.7版本后提供!
    • 常见问题: TailDirSource采集的文件,不能随意重命名!如果日志在正在写入时,名称为 xxxx.tmp,写入完成后,滚动,改名为xxx.log,此时一旦匹配规则可以匹配上述名称,就会发生数据的重复采集!
    • Taildir Source 可以读取多个文件最新追加写入的内容!
    • Taildir Source是可靠的,即使flume出现了故障或挂掉。Taildir Source在工作时,会将读取文件的最后的位置记录在一个
    • json文件中,一旦agent重启,会从之前已经记录的位置,继续执行tail操作!
    • Json文件中,位置是可以修改,修改后,Taildir Source会从修改的位置进行tail操作!如果JSON文件丢失了,此时会重新从
    • 每个文件的第一行,重新读取,这会造成数据的重复!
    • Taildir Source目前只能读文本文件!

    使用

    必需配置:

    • channels – 无
    • type – The component type name, needs to be TAILDIR.
    • filegroups – Space-separated list of file groups. Each file group indicates a set of files to be tailed.
    • filegroups. – Absolute path of the file group. Regular expression (and not file system patterns) can be used for filename only.

    配置文件

    使用TailDirSource和logger sink
    #a1是agent的名称,a1中定义了一个叫r1的source,如果有多个,使用空格间隔
    a1.sources = r1
    a1.sinks = k1
    a1.channels = c1
    #组名名.属性名=属性值
    a1.sources.r1.type=TAILDIR
    a1.sources.r1.filegroups=f1 f2
    a1.sources.r1.filegroups.f1=/home/atguigu/hi
    a1.sources.r1.filegroups.f2=/home/atguigu/test
    
    #定义sink
    a1.sinks.k1.type=logger
    a1.sinks.k1.maxBytesToLog=100
    
    #定义chanel
    a1.channels.c1.type=memory
    a1.channels.c1.capacity=1000
    
    #连接组件 同一个source可以对接多个channel,一个sink只能从一个channel拿数据!
    a1.sources.r1.channels=c1
    a1.sinks.k1.channel=c1
    
    
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/sunbr/p/13840588.html
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