企业架构

数据源   webserver RDBMS数据的采集 shell、flume、sqoop job监控和调度 hue、oozie数据清洗及分析 mapreduce、hive数据保存 sqoop

 概念: 三大功能 collecting(收集),aggregating(聚合),moving(传输)

Flume是一个分布式的,可靠的,可用的,健壮且高容错性的框架,非常有效率的对大数据量的日志数据进行收集,聚集,传输信息的服务,但老版本仅仅运行在Linux环境中

 特点: on streaming data flows(基于流式的数据)

数据流: job 不断获取数据任务流：job1 --> job2 --> job3&job4 --> job5 在线实时收集应用分析,简单表现为:写个source、channel、sink,之后一条命令 就能操作成功了,实际情况下flume、kafka实时进行数据收集 spark、storm实时去处理,impala实时去查询

Flume-ng只有一个角色节点: agent的角色,agent有source、channel、sink组成

其中　　source 用于采集数据,source是产生数据流的地方,同时Source会将产生的数据流传输到channel　　channel 连接source和sink,有点像队列　　sink 用于从channel收集数据,将数据写到目标源,可以是下一个source也可以是HDFS或是HBASE　　Events(封装数据)　　　　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地　　　　Event由可选的header和body构成(类似http协议)　　　　载有的数据对flume是不透明的　　　　Header是容纳了key-value字符串对的无序组合,key在集合内是唯一的　　　　Header可以在上下文路由中使用扩展

 Flume安装部署

下载对应的cdh版本解压后进行配置文件　　-> env:修改java_home　　-> 连接Hadoop　　　　--> 启动flume时会先加载全局HADOOP_HOME变量,再去读取core/hdfs-site.xml　　　　--> 将hdfs的配置文件放到conf目录       --> 在agent配置文件中写明hdfs的绝对路径       --> 既然在HDFS上读写数据,需要hdfs的API,即需要导入Hadoop对应部分jar包	    commons-configuration-1.6.jar 　　　　　　　hadoop-auth-2.5.0-cdh5.3.6.jar 　　　　　　　hadoop-common-2.5.0-cdh5.3.6.jar 　　　　　　　hadoop-hdfs-2.5.0-cdh5.3.6.jar　　-> 命令格式　　　　bin/flume-ng agent -c conf/ -n agentname -f agent_file　　　　-c flume配置文件目录　　　　-f properties文件目录

 企业中常用的类型

-> source　　--> exec　　--> spoolingdir　　--> kafaka source　　--> syslog source　　--> http source-> channel　　--> memory channel (不安全)　　--> file channel　　--> kafaka channel-> sink　　--> hdfs sink　　--> hbase sink　　--> hive sink