1.4 高可用Flum-NG配置案例failover

在完成单点的Flume NG搭建后,下面我们搭建一个高可用的Flume NG集群,架构图如下所示:

  图中,我们可以看出,Flume的存储可以支持多种,这里只列举了HDFS和Kafka(如:存储最新的一周日志,并给Storm系统提供实时日志流)。

1.4.1、角色分配

Flume的Agent和Collector分布如下表所示:

名称 

HOST

角色

Agent1

node01

Web Server

Collector1

node02

AgentMstr1

Collector2

node03

AgentMstr2

  图中所示,Agent1数据分别流入到Collector1和Collector2,Flume NG本身提供了Failover机制,可以自动切换和恢复。在上图中,有3个产生日志服务器分布在不同的机房,要把所有的日志都收集到一个集群中存储。下 面我们开发配置Flume NG集群

1.4.2、node01安装配置flume与拷贝文件脚本

将node03机器上面的flume安装包以及文件生产的两个目录拷贝到node01机器上面去

node03机器执行以下命令

cd /export/servers

scp -r apache-flume-1.6.0-cdh5.14.0-bin/ node01:$PWD

scp -r shells/ taillogs/ node01:$PWD

node01机器配置agent的配置文件

cd /export/servers/apache-flume-1.6.0-cdh5.14.0-bin/conf

vim agent.conf

#agent1 name

agent1.channels = c1

agent1.sources = r1

agent1.sinks = k1 k2

#

##set gruop

agent1.sinkgroups = g1

#

##set channel

agent1.channels.c1.type = memory

agent1.channels.c1.capacity = 1000

agent1.channels.c1.transactionCapacity = 100

#

agent1.sources.r1.channels = c1

agent1.sources.r1.type = exec

agent1.sources.r1.command = tail -F /export/servers/taillogs/access_log

#

agent1.sources.r1.interceptors = i1 i2

agent1.sources.r1.interceptors.i1.type = static

agent1.sources.r1.interceptors.i1.key = Type

agent1.sources.r1.interceptors.i1.value = LOGIN

agent1.sources.r1.interceptors.i2.type = timestamp

#

## set sink1

agent1.sinks.k1.channel = c1

agent1.sinks.k1.type = avro

agent1.sinks.k1.hostname = node02

agent1.sinks.k1.port = 52020

#

## set sink2

agent1.sinks.k2.channel = c1

agent1.sinks.k2.type = avro

agent1.sinks.k2.hostname = node03

agent1.sinks.k2.port = 52020

#

##set sink group

agent1.sinkgroups.g1.sinks = k1 k2

#

##set failover

agent1.sinkgroups.g1.processor.type = failover

agent1.sinkgroups.g1.processor.priority.k1 = 10

agent1.sinkgroups.g1.processor.priority.k2 = 1

agent1.sinkgroups.g1.processor.maxpenalty = 10000

#

1.4.3、node02与node03配置flumecollection

node02机器修改配置文件

cd /export/servers/apache-flume-1.6.0-cdh5.14.0-bin/conf

vim collector.conf

#set Agent name

a1.sources = r1

a1.channels = c1

a1.sinks = k1

#

##set channel

a1.channels.c1.type = memory

a1.channels.c1.capacity = 1000

a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

#

## other node,nna to nns

a1.sources.r1.type = avro

a1.sources.r1.bind = node02

a1.sources.r1.port = 52020

a1.sources.r1.interceptors = i1

a1.sources.r1.interceptors.i1.type = static

a1.sources.r1.interceptors.i1.key = Collector

a1.sources.r1.interceptors.i1.value = node02

a1.sources.r1.channels = c1

#

##set sink to hdfs

a1.sinks.k1.type=hdfs

a1.sinks.k1.hdfs.path= hdfs://node01:8020/flume/failover/

a1.sinks.k1.hdfs.fileType=DataStream

a1.sinks.k1.hdfs.writeFormat=TEXT

a1.sinks.k1.hdfs.rollInterval=10

a1.sinks.k1.channel=c1

a1.sinks.k1.hdfs.filePrefix=%Y-%m-%d

#

node03机器修改配置文件

cd  /export/servers/apache-flume-1.6.0-cdh5.14.0-bin/conf

vim collector.conf

#set Agent name

a1.sources = r1

a1.channels = c1

a1.sinks = k1

#

##set channel

a1.channels.c1.type = memory

a1.channels.c1.capacity = 1000

a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

#

## other node,nna to nns

a1.sources.r1.type = avro

a1.sources.r1.bind = node03

a1.sources.r1.port = 52020

a1.sources.r1.interceptors = i1

a1.sources.r1.interceptors.i1.type = static

a1.sources.r1.interceptors.i1.key = Collector

a1.sources.r1.interceptors.i1.value = node03

a1.sources.r1.channels = c1

#

##set sink to hdfs

a1.sinks.k1.type=hdfs

a1.sinks.k1.hdfs.path= hdfs://node01:8020/flume/failover/

a1.sinks.k1.hdfs.fileType=DataStream

a1.sinks.k1.hdfs.writeFormat=TEXT

a1.sinks.k1.hdfs.rollInterval=10

a1.sinks.k1.channel=c1

a1.sinks.k1.hdfs.filePrefix=%Y-%m-%d

1.4.4、顺序启动命令

node03机器上面启动flume

cd /export/servers/apache-flume-1.6.0-cdh5.14.0-bin

bin/flume-ng agent -n a1 -c conf -f conf/collector.conf -Dflume.root.logger=DEBUG,console

node02机器上面启动flume

cd /export/servers/apache-flume-1.6.0-cdh5.14.0-bin

bin/flume-ng agent -n a1 -c conf -f conf/collector.conf -Dflume.root.logger=DEBUG,console

node01机器上面启动flume

cd /export/servers/apache-flume-1.6.0-cdh5.14.0-bin

bin/flume-ng agent -n agent1 -c conf -f conf/agent.conf -Dflume.root.logger=DEBUG,console

node01机器启动文件产生脚本

cd  /export/servers/shells

sh tail-file.sh

1.4.5、 FAILOVER测试

下面我们来测试下Flume NG集群的高可用(故障转移)。场景如下:我们在Agent1节点上传文件,由于我们配置Collector1的权重比Collector2大,所以 Collector1优先采集并上传到存储系统。然后我们kill掉Collector1,此时有Collector2负责日志的采集上传工作,之后,我 们手动恢复Collector1节点的Flume服务,再次在Agent1上次文件,发现Collector1恢复优先级别的采集工作。具体截图如下所 示:

Collector1优先上传

HDFS集群中上传的log内容预览

Collector1宕机,Collector2获取优先上传权限

重启Collector1服务,Collector1重新获得优先上传的权限

第1节 flume:11、flume的failover机制实现高可用的更多相关文章

  1. 11.Redis 哨兵集群实现高可用

    作者:中华石杉 Redis 哨兵集群实现高可用 哨兵的介绍 sentinel,中文名是哨兵.哨兵是 redis 集群机构中非常重要的一个组件,主要有以下功能: 集群监控:负责监控 redis mast ...

  2. 《即时消息技术剖析与实战》学习笔记11——IM系统如何保证服务高可用:流量控制和熔断机制

    IM 系统的不可用主要有以下两个原因: 一是无法预测突发流量,即使进行了服务拆分.自动扩容,但流量增长过快时,服务已经不可用了: 二是业务中依赖的这些接口.资源不可用或变慢时,比如发消息可能需要依赖& ...

  3. Kubernetes实战(一):k8s v1.11.x v1.12.x 高可用安装

    说明:部署的过程中请保证每个命令都有在相应的节点执行,并且执行成功,此文档已经帮助几十人(仅包含和我取得联系的)快速部署k8s高可用集群,文档不足之处也已更改,在部署过程中遇到问题请先检查是否遗忘某个 ...

  4. Flume的load-balance、failover

    配置flume集群参考https://www.cnblogs.com/jifengblog/p/9277793.html load-balance负载均衡 介绍 负载均衡是用于解决一台机器(一个进程) ...

  5. 高可用Hadoop平台-Flume NG实战图解篇

    1.概述 今天补充一篇关于Flume的博客,前面在讲解高可用的Hadoop平台的时候遗漏了这篇,本篇博客为大家讲述以下内容: Flume NG简述 单点Flume NG搭建.运行 高可用Flume N ...

  6. 整体认识flume:Flume介绍、分布式安装、常见问题及解决方案

    问题导读 1.什么是flume? 2.flume包含哪些组件? 3.Flume在读取utf-8格式的文件时会出现解析不了时间戳,该如何解决? Flume是一个分布式.可靠.和高可用的海量日志采集.聚合 ...

  7. [Flume][Kafka]Flume 与 Kakfa结合例子(Kakfa 作为flume 的sink 输出到 Kafka topic)

    Flume 与 Kakfa结合例子(Kakfa 作为flume 的sink 输出到 Kafka topic) 进行准备工作: $sudo mkdir -p /flume/web_spooldir$su ...

  8. Flume 高可用配置案例+load balance负载均衡+ 案例:日志的采集及汇总

    高可用配置案例 (一).failover故障转移 在完成单点的Flume NG搭建后,下面我们搭建一个高可用的Flume NG集群,架构图如下所示: (1)节点分配 Flume的Agent和Colle ...

  9. Flume NG高可用集群搭建详解

    .Flume NG简述 Flume NG是一个分布式,高可用,可靠的系统,它能将不同的海量数据收集,移动并存储到一个数据存储系统中.轻量,配置简单,适用于各种日志收集,并支持 Failover和负载均 ...

随机推荐

  1. 洛谷 - P3935 - Calculating - 整除分块

    https://www.luogu.org/fe/problem/P3935 求: \(F(n)=\sum\limits_{i=1}^{n}d(i)\) 枚举因子\(d\),每个因子\(d\)都给其倍 ...

  2. 适合新手看的超详细CentOS Linux 7 安装Tomcat8过程

    非常详细的安装Tomcat8的步骤,适合新手学习.废话不多说,直接干! 前提条件 1. 已有可直接连接的CentOS7系统 2. CentOS7系统已安装Java JDK 8 下载Tomcat8 下载 ...

  3. python 函数 之 用户注册register()

    db_path='db.txt' #定义默认文件路径,方便修改def get_uname(): while True: uname=input('请输入用户名:').strip() if uname. ...

  4. 升级ruby的版本

    升级ruby版本,有时候安装ruby的版本过低,需要进行升级,例如安装在centos6.7安装fpm需要ruby版本在1.9以上. 1.主机环境如下: [root@test ~]# cat /etc/ ...

  5. Pycharm2019.1.2永久激活

    五月八日Pycharm更新至2019.1.2,小伙们是否也及时更新了呢?值得注意的是以前的激活方式已不适用于本次更新,这里分享最新的激活方法,有需要的同学请扫码关注我的公众号获取 重申:如果经济条件允 ...

  6. bzoj4472:[Jsoi2015]salesman

    传送门 树形dp 对于每个点维护其子节点的走法是否唯一,每次取最大的并且不为负的(停留次数-1)个子儿子权值,然后判断走法是否唯一 假如有子节点的权值为0,走法也不唯一 代码: #include< ...

  7. 使用jqzoom插件时

    [javascript] view plaincopy /*使用jqzoom*/ $(function() { $(".jqzoom").jqueryzoom({ xzoom: 3 ...

  8. 关于本科毕业设计期间对数据挖掘工具rapidminer的使用体验和心得,案例分享

    1.前言:本科生毕业设计有好多人说没有什么用处,自己又做不出来什么新东西,全是抄抄改改的,浪费大家时间.但是对此事我的态度不同,我觉得就像我们小时候玩过家家一样,别的孩子都在玩,我不参与进去显得会有遗 ...

  9. python操作json来存储简单的数据,pickle来操作复杂的数据

    json作为不同语言间进行数据交互的媒介,在当下已经渐渐取代了之前的xml,看一波python操作json # coding = ascii import json import pickle imp ...

  10. MySQL之select简单使用

    Select * from table_name Select column_name_1,column_name_2 from table_name Select * from student wh ...