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flume mysql hdfs_利用Flume将MySQL表数据准实时抽取到HDFS

發(fā)布時(shí)間:2023/12/10 数据库 34 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 flume mysql hdfs_利用Flume将MySQL表数据准实时抽取到HDFS 小編覺得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.

一、為什么要用到Flume

在以前搭建HAWQ數(shù)據(jù)倉庫實(shí)驗(yàn)環(huán)境時(shí),我使用Sqoop抽取從MySQL數(shù)據(jù)庫增量抽取數(shù)據(jù)到HDFS,然后用HAWQ的外部表進(jìn)行訪問。這種方式只需要很少量的配置即可完成數(shù)據(jù)抽取任務(wù),但缺點(diǎn)同樣明顯,那就是實(shí)時(shí)性。Sqoop使用MapReduce讀寫數(shù)據(jù),而MapReduce是為了批處理場景設(shè)計(jì)的,目標(biāo)是大吞吐量,并不太關(guān)心低延時(shí)問題。就像實(shí)驗(yàn)中所做的,每天定時(shí)增量抽取數(shù)據(jù)一次。

Flume是一個(gè)海量日志采集、聚合和傳輸?shù)南到y(tǒng),支持在日志系統(tǒng)中定制各類數(shù)據(jù)發(fā)送方,用于收集數(shù)據(jù)。同時(shí),Flume提供對數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單處理,并寫到各種數(shù)據(jù)接受方的能力。Flume以流方式處理數(shù)據(jù),可作為代理持續(xù)運(yùn)行。當(dāng)新的數(shù)據(jù)可用時(shí),Flume能夠立即獲取數(shù)據(jù)并輸出至目標(biāo),這樣就可以在很大程度上解決實(shí)時(shí)性問題。

Flume是最初只是一個(gè)日志收集器,但隨著flume-ng-sql-source插件的出現(xiàn),使得Flume從關(guān)系數(shù)據(jù)庫采集數(shù)據(jù)成為可能。下面簡單介紹Flume,并詳細(xì)說明如何配置Flume將MySQL表數(shù)據(jù)準(zhǔn)實(shí)時(shí)抽取到HDFS。

二、Flume簡介

1. Flume的概念

Flume是分布式的日志收集系統(tǒng),它將各個(gè)服務(wù)器中的數(shù)據(jù)收集起來并送到指定的地方去,比如說送到HDFS,簡單來說flume就是收集日志的,其架構(gòu)如圖1所示。

圖1

2. Event的概念

在這里有必要先介紹一下Flume中event的相關(guān)概念:Flume的核心是把數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)源(source)收集過來,在將收集到的數(shù)據(jù)送到指定的目的地(sink)。為了保證輸送的過程一定成功,在送到目的地(sink)之前,會先緩存數(shù)據(jù)(channel),待數(shù)據(jù)真正到達(dá)目的地(sink)后,Flume再刪除自己緩存的數(shù)據(jù)。

在整個(gè)數(shù)據(jù)的傳輸?shù)倪^程中,流動的是event,即事務(wù)保證是在event級別進(jìn)行的。那么什么是event呢?Event將傳輸?shù)臄?shù)據(jù)進(jìn)行封裝,是Flume傳輸數(shù)據(jù)的基本單位,如果是文本文件,通常是一行記錄。Event也是事務(wù)的基本單位。Event從source,流向channel,再到sink,本身為一個(gè)字節(jié)數(shù)組,并可攜帶headers(頭信息)信息。Event代表著一個(gè)數(shù)據(jù)的最小完整單元,從外部數(shù)據(jù)源來,向外部的目的地去。

3. Flume架構(gòu)介紹

Flume之所以這么神奇,是源于它自身的一個(gè)設(shè)計(jì),這個(gè)設(shè)計(jì)就是agent。Agent本身是一個(gè)Java進(jìn)程,運(yùn)行在日志收集節(jié)點(diǎn)——所謂日志收集節(jié)點(diǎn)就是服務(wù)器節(jié)點(diǎn)。 Agent里面包含3個(gè)核心的組件:source、channel和sink,類似生產(chǎn)者、倉庫、消費(fèi)者的架構(gòu)。

Source:source組件是專門用來收集數(shù)據(jù)的,可以處理各種類型、各種格式的日志數(shù)據(jù),包括avro、thrift、exec、jms、spooling directory、netcat、sequence generator、syslog、http、legacy、自定義。

Channel:source組件把數(shù)據(jù)收集來以后,臨時(shí)存放在channel中,即channel組件在agent中是專門用來存放臨時(shí)數(shù)據(jù)的——對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單的緩存,可以存放在memory、jdbc、file等等。

Sink:sink組件是用于把數(shù)據(jù)發(fā)送到目的地的組件,目的地包括hdfs、logger、avro、thrift、ipc、file、null、Hbase、solr、自定義。

4. Flume的運(yùn)行機(jī)制

Flume的核心就是一個(gè)agent,這個(gè)agent對外有兩個(gè)進(jìn)行交互的地方,一個(gè)是接受數(shù)據(jù)輸入的source,一個(gè)是數(shù)據(jù)輸出的sink,sink負(fù)責(zé)將數(shù)據(jù)發(fā)送到外部指定的目的地。source接收到數(shù)據(jù)之后,將數(shù)據(jù)發(fā)送給channel,chanel作為一個(gè)數(shù)據(jù)緩沖區(qū)會臨時(shí)存放這些數(shù)據(jù),隨后sink會將channel中的數(shù)據(jù)發(fā)送到指定的地方,例如HDFS等。注意:只有在sink將channel中的數(shù)據(jù)成功發(fā)送出去之后,channel才會將臨時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行刪除,這種機(jī)制保證了數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃耘c安全性。

三、安裝Hadoop和Flume

我的實(shí)驗(yàn)在HDP 2.5.0上進(jìn)行,HDP安裝中包含F(xiàn)lume,只要配置Flume服務(wù)即可。HDP的安裝步驟參見“HAWQ技術(shù)解析(二) —— 安裝部署”

四、配置與測試

1. 建立MySQL數(shù)據(jù)庫表

建立測試表并添加數(shù)據(jù)。

use?test;

create?table??wlslog

(id?????????int?not?null,

time_stamp?varchar(40),

category???varchar(40),

type???????varchar(40),

servername?varchar(40),

code???????varchar(40),

msg????????varchar(40),

primary?key?(?id?)

);

insert?into?wlslog(id,time_stamp,category,type,servername,code,msg)?values(1,'apr-8-2014-7:06:16-pm-pdt','notice','weblogicserver','adminserver','bea-000365','server?state?changed?to?standby');

insert?into?wlslog(id,time_stamp,category,type,servername,code,msg)?values(2,'apr-8-2014-7:06:17-pm-pdt','notice','weblogicserver','adminserver','bea-000365','server?state?changed?to?starting');

insert?into?wlslog(id,time_stamp,category,type,servername,code,msg)?values(3,'apr-8-2014-7:06:18-pm-pdt','notice','weblogicserver','adminserver','bea-000365','server?state?changed?to?admin');

insert?into?wlslog(id,time_stamp,category,type,servername,code,msg)?values(4,'apr-8-2014-7:06:19-pm-pdt','notice','weblogicserver','adminserver','bea-000365','server?state?changed?to?resuming');

insert?into?wlslog(id,time_stamp,category,type,servername,code,msg)?values(5,'apr-8-2014-7:06:20-pm-pdt','notice','weblogicserver','adminserver','bea-000361','started?weblogic?adminserver');

insert?into?wlslog(id,time_stamp,category,type,servername,code,msg)?values(6,'apr-8-2014-7:06:21-pm-pdt','notice','weblogicserver','adminserver','bea-000365','server?state?changed?to?running');

insert?into?wlslog(id,time_stamp,category,type,servername,code,msg)?values(7,'apr-8-2014-7:06:22-pm-pdt','notice','weblogicserver','adminserver','bea-000360','server?started?in?running?mode');

commit;

2. 建立相關(guān)目錄與文件

(1)創(chuàng)建本地狀態(tài)文件

mkdir?-p?/var/lib/flume

cd?/var/lib/flume

touch?sql-source.status

chmod?-R?777?/var/lib/flume

(2)建立HDFS目標(biāo)目錄

hdfs?dfs?-mkdir?-p?/flume/mysql

hdfs?dfs?-chmod?-R?777?/flume/mysql

3. 準(zhǔn)備JAR包

從http://book2s.com/java/jar/f/flume-ng-sql-source/download-flume-ng-sql-source-1.3.7.html下載flume-ng-sql-source-1.3.7.jar文件,并復(fù)制到Flume庫目錄。

cp?flume-ng-sql-source-1.3.7.jar?/usr/hdp/current/flume-server/lib/

將MySQL JDBC驅(qū)動JAR包也復(fù)制到Flume庫目錄。

cp?mysql-connector-java-5.1.17.jar?/usr/hdp/current/flume-server/lib/mysql-connector-java.jar

4. 建立HAWQ外部表

create?external?table?ext_wlslog

(id?????????int,

time_stamp?varchar(40),

category???varchar(40),

type???????varchar(40),

servername?varchar(40),

code???????varchar(40),

msg????????varchar(40)

)?location?('pxf://mycluster/flume/mysql?profile=hdfstextmulti')?format?'csv'?(quote=e'"');

5. 配置Flume

在Ambari -> Flume -> Configs -> flume.conf中配置如下屬性:

agent.channels.ch1.type?=?memory

agent.sources.sql-source.channels?=?ch1

agent.channels?=?ch1

agent.sinks?=?HDFS

agent.sources?=?sql-source

agent.sources.sql-source.type?=?org.keedio.flume.source.SQLSource

agent.sources.sql-source.connection.url?=?jdbc:mysql://172.16.1.127:3306/test

agent.sources.sql-source.user?=?root

agent.sources.sql-source.password?=?123456

agent.sources.sql-source.table?=?wlslog

agent.sources.sql-source.columns.to.select?=?*

agent.sources.sql-source.incremental.column.name?=?id

agent.sources.sql-source.incremental.value?=?0

agent.sources.sql-source.run.query.delay=5000

agent.sources.sql-source.status.file.path?=?/var/lib/flume

agent.sources.sql-source.status.file.name?=?sql-source.status

agent.sinks.HDFS.channel?=?ch1

agent.sinks.HDFS.type?=?hdfs

agent.sinks.HDFS.hdfs.path?=?hdfs://mycluster/flume/mysql

agent.sinks.HDFS.hdfs.fileType?=?DataStream

agent.sinks.HDFS.hdfs.writeFormat?=?Text

agent.sinks.HDFS.hdfs.rollSize?=?268435456

agent.sinks.HDFS.hdfs.rollInterval?=?0

agent.sinks.HDFS.hdfs.rollCount?=?0

Flume在flume.conf文件中指定Source、Channel和Sink相關(guān)的配置,各屬性描述如表1所示。

屬性

描述

agent.channels.ch1.type

Agent的channel類型

agent.sources.sql-source.channels

Source對應(yīng)的channel名稱

agent.channels

Channel名稱

agent.sinks

Sink名稱

agent.sources

Source名稱

agent.sources.sql-source.type

Source類型

agent.sources.sql-source.connection.url

數(shù)據(jù)庫URL

agent.sources.sql-source.user

數(shù)據(jù)庫用戶名

agent.sources.sql-source.password

數(shù)據(jù)庫密碼

agent.sources.sql-source.table

數(shù)據(jù)庫表名

agent.sources.sql-source.columns.to.select

查詢的列

agent.sources.sql-source.incremental.column.name

增量列名

agent.sources.sql-source.incremental.value

增量初始值

agent.sources.sql-source.run.query.delay

發(fā)起查詢的時(shí)間間隔,單位是毫秒

agent.sources.sql-source.status.file.path

狀態(tài)文件路徑

agent.sources.sql-source.status.file.name

狀態(tài)文件名稱

agent.sinks.HDFS.channel

Sink對應(yīng)的channel名稱

agent.sinks.HDFS.type

Sink類型

agent.sinks.HDFS.hdfs.path

Sink路徑

agent.sinks.HDFS.hdfs.fileType

流數(shù)據(jù)的文件類型

agent.sinks.HDFS.hdfs.writeFormat

數(shù)據(jù)寫入格式

agent.sinks.HDFS.hdfs.rollSize

目標(biāo)文件輪轉(zhuǎn)大小,單位是字節(jié)

agent.sinks.HDFS.hdfs.rollInterval

hdfs sink間隔多長將臨時(shí)文件滾動成最終目標(biāo)文件,單位是秒;如果設(shè)置成0,則表示不根據(jù)時(shí)間來滾動文件

agent.sinks.HDFS.hdfs.rollCount

當(dāng)events數(shù)據(jù)達(dá)到該數(shù)量時(shí)候,將臨時(shí)文件滾動成目標(biāo)文件;如果設(shè)置成0,則表示不根據(jù)events數(shù)據(jù)來滾動文件

表1

6. 運(yùn)行Flume代理

保存上一步的設(shè)置,然后重啟Flume服務(wù),如圖2所示。

圖2

重啟后,狀態(tài)文件已經(jīng)記錄了將最新的id值7,如圖3所示。

圖3

查看目標(biāo)路徑,生成了一個(gè)臨時(shí)文件,其中有7條記錄,如圖4所示。

圖4

查詢HAWQ外部表,結(jié)果也有全部7條數(shù)據(jù),如圖5所示。

圖5

至此,初始數(shù)據(jù)抽取已經(jīng)完成。

7. 測試準(zhǔn)實(shí)時(shí)增量抽取

在源表中新增id為8、9、10的三條記錄。

use?test;

insert?into?wlslog(id,time_stamp,category,type,servername,code,msg)?values(8,'apr-8-2014-7:06:22-pm-pdt','notice','weblogicserver','adminserver','bea-000360','server?started?in?running?mode');

insert?into?wlslog(id,time_stamp,category,type,servername,code,msg)?values(9,'apr-8-2014-7:06:22-pm-pdt','notice','weblogicserver','adminserver','bea-000360','server?started?in?running?mode');

insert?into?wlslog(id,time_stamp,category,type,servername,code,msg)?values(10,'apr-8-2014-7:06:22-pm-pdt','notice','weblogicserver','adminserver','bea-000360','server?started?in?running?mode');

commit;

5秒之后查詢HAWQ外部表,從圖6可以看到,已經(jīng)查詢出全部10條數(shù)據(jù),準(zhǔn)實(shí)時(shí)增量抽取成功。

圖6

五、方案優(yōu)缺點(diǎn)

利用Flume采集關(guān)系數(shù)據(jù)庫表數(shù)據(jù)最大的優(yōu)點(diǎn)是配置簡單,不用編程。相比tungsten-replicator的復(fù)雜性,Flume只要在flume.conf文件中配置source、channel及sink的相關(guān)屬性,已經(jīng)沒什么難度了。而與現(xiàn)在很火的canal比較,雖然不夠靈活,但畢竟一行代碼也不用寫。再有該方案采用普通SQL輪詢的方式實(shí)現(xiàn),具有通用性,適用于所有關(guān)系庫數(shù)據(jù)源。

這種方案的缺點(diǎn)與其優(yōu)點(diǎn)一樣突出,主要體現(xiàn)在以下幾方面。

在源庫上執(zhí)行了查詢,具有入侵性。

通過輪詢的方式實(shí)現(xiàn)增量,只能做到準(zhǔn)實(shí)時(shí),而且輪詢間隔越短,對源庫的影響越大。

只能識別新增數(shù)據(jù),檢測不到刪除與更新。

要求源庫必須有用于表示增量的字段。

即便有諸多局限,但用Flume抽取關(guān)系庫數(shù)據(jù)的方案還是有一定的價(jià)值,特別是在要求快速部署、簡化編程,又能滿足需求的應(yīng)用場景,對傳統(tǒng)的Sqoop方式也不失為一種有效的補(bǔ)充。

參考:

Flume架構(gòu)以及應(yīng)用介紹

Streaming MySQL Database Table Data to HDFS with Flume

how to read data from oracle using FLUME to kafka broker

https://github.com/keedio/flume-ng-sql-source

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的flume mysql hdfs_利用Flume将MySQL表数据准实时抽取到HDFS的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯(cuò),歡迎將生活随笔推薦給好友。

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