此处的sources、channels、sinks只介绍主要的常用的几种类型, 更多可以到官网查询
2.2、Sources 2.2.1、Exec Source 2.2.2、Spooling Directory Source 2.2.3、Taildir SourceTaildir Source:断点续传、多目录。Flume1.6以前需要自己自定义Source记录每次读取文件位置,实现断点续传。
2.2.4、Kafka Source 2.2.5、Thrift Source 2.2.6、Avro Source 2.3、ChannelsFile Channel
:数据存储在磁盘,宕机数据可以保存。但是传输速率慢。适合对数据传输可靠性要求高的场景,比如,金融行业。 Memory Channel
:数据存储在内存中,宕机数据丢失。传输速率快。适合对数据传输可靠性要求不高的场景,比如,普通的日志数据。 Kafka Channel
:减少了Flume的Sink阶段,提高了传输效率。
(1)拦截器注意事项
- 项目中自定义了:ETL拦截器和区分类型拦截器。
- 采用两个拦截器的优缺点:优点,模块化开发和可移植性;缺点,性能会低一些
(2)自定义拦截器步骤
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a)实现 Interceptor
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b)重写四个方法
- initialize 初始化
public Event intercept(Event event)
处理单个Eventpublic List intercept(List events)
处理多个Event,在这个方法中调用Event intercept(Event event)
- close 方法
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c)静态内部类,实现Interceptor.Builder
Source到Channel是Put事务 Channel到Sink是Take事务
2.7、Flume Channel选择器不会,Channel存储可以存储在File中,数据传输自身有事务。
3.2、Flume内存 开发中在flume-env.sh中设置JVM heap为4G或更高,部署在单独的服务器上(4核8线程16G内存) -Xmx
与-Xms
最好设置一致,减少内存抖动带来的性能影响,如果设置不一致容易导致频繁fullgc。
通过配置dataDirs指向多个路径,每个路径对应不同的硬盘,增大Flume吞吐量。 官方说明如下:
Comma separated list of directories for storing log files. Using multiple directories on separate disks can improve file channel peformance
checkpointDir
和backupCheckpointDir
也尽量配置在不同硬盘对应的目录中,保证checkpoint坏掉后,可以快速使用backupCheckpointDir
恢复数据。
(1)HDFS存入大量小文件,有什么影响? 元数据层面:每个小文件都有一份元数据,其中包括文件路径,文件名,所有者,所属组,权限,创建时间等,这些信息都保存在Namenode内存中。所以小文件过多,会占用Namenode服务器大量内存,影响Namenode性能和使用寿命
计算层面:默认情况下MR会对每个小文件启用一个Map任务计算,非常影响计算性能。同时也影响磁盘寻址时间。
(2)HDFS小文件处理 官方默认的这三个参数配置写入HDFS后会产生小文件,hdfs.rollInterval、hdfs.rollSize、hdfs.rollCount
基于以上hdfs.rollInterval=3600,hdfs.rollSize=134217728,hdfs.rollCount =0,hdfs.roundValue=10,hdfs.roundUnit= second
几个参数综合作用,效果如下:
- (1)tmp文件在达到128M时会滚动生成正式文件
- (2)tmp文件创建超10秒时会滚动生成正式文件
举例:在2018-01-01 05:23的时侯sink接收到数据,那会产生如下tmp文件:/test/20180101/test.201801010520.tmp
, 即使文件内容没有达到128M,也会在05:33时滚动生成正式文件