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基于 Docker 部署 Flume 应用

09 02月
作者:admin|分类:大数据|标签:docker 日志采集 kafka zookeeper

本文目的在于通过 flume、zookeeper、kafka、docker 搭建基本的日志采集系统，实现日志的采集并将数据发送至 Kafka。

搭建前，需确保已安装以下组件：

  • JDK 8

  • Flume

  • Zookeeper

  • Kafka

  • Docker

同时需确保已掌握以下技能：

  • 能在本地部署并成功启动 Flume，且了解 Flume 的核心概念 source、channel、sink

  • 能基本使用 Zookeeper，了解节点的创建、更新、查看与删除

  • 能基本使用 Kafka，了解 topic 的概念，实现消息的创建与消费

  • 了解 Docker，能基于 Dockerfile 创建镜像并启动容器

在本系统中，各组件职责分配如下：

组件名组件职责
Flume负责日志采集
Zookeeper负责配置管理
Kafka负责数据接收

Flume 配置

日志采集系统搭建的第一步，是完成 Flume 的配置。

在进行 Flume 配置前，我们首先假设面临如下需求：

  • 数据来源为 Thrift

  • 要求不同的日志源发送往相应的 kafka 队列

在此基础上，我们设计 Flume 配置文件 flume-docker.conf 如下：

# 配置一个 agent，agent 的名称可以自定义（如：docker）
# 指定 agent 的 sources（如：s1）、sinks（如：k1）、channels（如：c1）
docker.sources = s1
docker.sinks = k1 k2
docker.channels = c1 c2

# 配置 source
docker.sources.s1.channels = c1 c2
docker.sources.s1.type = thrift
docker.sources.s1.bind = 0.0.0.0
docker.sources.s1.port = 9999

docker.sources.s1.selector.type = multiplexing
docker.sources.s1.selector.header = type
docker.sources.s1.selector.mapping.panda_1 = c1
docker.sources.s1.selector.mapping.panda_2 = c2

# 配置 channels
docker.channels.c1.type = file
docker.channels.c1.dataDirs = /tmp/data/flume/c1/data
docker.channels.c1.checkpointDir = /tmp/data/flume/c1/checkpoint

docker.channels.c2.type = file
docker.channels.c2.dataDirs = /tmp/data/flume/c2/data
docker.channels.c2.checkpointDir = /tmp/data/flume/c2/checkpoint

# 配置 sinks
docker.sinks.k1.channel = c1
docker.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink
docker.sinks.k1.kafka.bootstrap.servers = 192.168.117.128:9092
docker.sinks.k1.kafka.topic = panda_1
docker.sinks.k1.kafka.producer.acks = -1

docker.sinks.k2.channel = c2
docker.sinks.k2.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink
docker.sinks.k2.kafka.bootstrap.servers = 192.168.117.128:9092
docker.sinks.k2.kafka.topic = panda_2
docker.sinks.k2.kafka.producer.acks = -11234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738

该配置文件主要是通过以下 3 点满足上述假设的需求：

  • 使用 Flume Selector，通过 multiplexing 实现将多数据源发送至多管道

  • 通过 Selector 中的 header 和 mapping 决定不同的数据源分别发送至哪个 channel

  • 配置多个 sink，分别对应各个 channel，并将其发送至指定的 kafka 队列

关于 multiplexing 的更多内容，可以参考官方文档

Zookeeper 管理

日志采集系统搭建的第二步，是将上述配置文件 flume-docker.conf 交由 Zookeeper 管理。

为此，我们首先要启动 Zookeeper 服务。在本例中，我们使用单节点模式，启动命令如下：

cd ${zk_home}/bin
./zkServer.sh start12

然后，我们需要将上述配置文件 flume-docker.conf 的内容添加至 Zookeeper 的节点。

在本例中，此部分通过 Java API 实现，具体步骤如下：

STEP 01：引入 Zookeeper 客户端框架 Curator

<dependency>
    <groupId>org.apache.curator</groupId>
    <artifactId>curator-framework</artifactId>
    <version>2.12.0</version></dependency>12345

STEP 02：编写代码实现 Zookeeper 节点创建

首先，启动客户端连接：

RetryPolicy retryPolicy = new ExponentialBackoffRetry(1000, 3);client = CuratorFrameworkFactory.builder()
        .connectString(ip + ":" + port)
        .sessionTimeoutMs(10000)
        .connectionTimeoutMs(10000)
        .retryPolicy(retryPolicy)
        .build();client.start();12345678

然后，编写节点创建方法：

client.create().creatingParentContainersIfNeeded()
        .withMode(CreateMode.PERSISTENT)
        .forPath(path, data.getBytes(Charsets.UTF_8.name()));123

最后，将配置文件 flume-docker.conf 发送至 Zookeeper 的 /flume/docker 节点：

ClientDemo clientDemo = new ClientDemo("192.168.x.x", 2181);String filePath = ClientDemo.class.getClassLoader().getResource("").getPath() + "flume-docker.conf";String content = FileUtils.readFileToString(new File(filePath), Charsets.UTF_8);clientDemo.createPersistentNode("/flume/docker", content);1234

Kafka 启动

日志采集系统搭建的第三步，是启动 Kafka，用于接收 Flume 传输过来的日志。

在本例中，仅启动单节点 Kafka，启动命令如下：

${kafka_home}/bin/kafka-server-start.sh -daemon ${kafka_home}/config/server.properties1

Docker 镜像

完成了前面的三个步骤后，我们来到了系统搭建的最后一部分，使用 Docker 构建镜像。

具体构建步骤如下：

STEP 01：创建本地构建的上下文目录

cd /usr/local/dockermkdir flume-app12

STEP 02：传输所需文件至构建目录下

在本例中，所需文件列表如下：

  • apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz

  • jdk-8u251-linux-x64.tar.gz

  • zookeeper-3.4.8.jar

STEP 03：创建并编写 Dockerfile

本例的 Dockerfile 如下所示：

FROM centos
MAINTAINER panda "pentaxie@qq.com"# install javaADD jdk-8u251-linux-x64.tar.gz /usr/java
RUN cp /etc/profile /etc/profile.bak
ENV JAVA_HOME /usr/java/jdk1.8.0_251
ENV PATH $JAVA_HOME/bin:$PATHENV CLASSPATH .:$JAVA_HOME/lib# install FlumeADD apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz /usr/local
WORKDIR /usr/local
RUN mv apache-flume-1.9.0-bin flume# add libADD zookeeper-3.4.8.jar /usr/local/flume/lib

EXPOSE 19999

ENTRYPOINT (/usr/local/flume/bin/flume-ng agent -n docker -c /usr/local/flume/conf -z zkhost:2181 -p /flume -Dflume.root.logger=DEBUG,console)123456789101112131415161718192021

在编写 Dockerfile 时，需注意以下几点：

  • 必须引入 Zookeeper 依赖包，否则启动 Flume 时会抛出异常

  • Flume 启动命令中 agent 的名称需与配置文件中的 agent 保持一致，否则 Flume 无法找到 agent 的配置

  • Flume 启动命令中的 Zookeeper 目录（-p 所指目录）要与上述配置文件 flume-docker.conf 所处目录一致，即 /flume

STEP 04：构建镜像

docker build -t flume-docker .1

STEP 05：启动容器

docker run --add-host zkhost:192.168.x.x --add-host master:192.168.x.x -p 19999:9999 flume-docker1

启动容器时，需要注意以下几点：

  • 需使用 --add-host 设置 Zookeeper 和 Kafka 所处主机的 ip 地址，否则启动时会抛出连接异常

  • 需使用 -p 映射容器中 thrift 的监听端口，否则外部客户端无法调用

Thrift 客户端调用

至此，日志采集系统搭建步骤已经全部完成。

现在，我们可以使用 thrift 客户端发送数据，看看系统的实现效果如何。

在本例中，thrift 客户端由 Java 实现。

首先，引入依赖包：

<dependency>
    <groupId>org.apache.flume</groupId>
    <artifactId>flume-ng-core</artifactId>
    <version>1.9.0</version></dependency>12345

然后，编写客户端代码，实现将数据发送至 thrift 监听端口：

public void writeData(String data) {
    Map<String, String> headers = Maps.newHashMap();
    headers.put("type", "panda_1");
    Event event = EventBuilder.withBody(data, Charsets.UTF_8);
    event.setHeaders(headers);
    try {
        client.append(event);
    } catch (EventDeliveryException e) {
        e.printStackTrace();
    } finally {
        client.close();
    }}public void init(String hostname, Integer port) {
    this.client = RpcClientFactory.getThriftInstance(hostname, port);}public static void main(String[] args) {
    String data = "hello, dianchu";
    ClientDemo clientDemo = new ClientDemo();
    clientDemo.init("192.168.x.x", 19999);
    clientDemo.writeData(data);}123456789101112131415161718192021222324

此处，需要注意以下几点：

  • 代码中的 19999 端口指向 Docker 容器中的 9999 端口

  • 在往 Event 写入数据时，要在请求头中设置 type 值，该值要处于 flume-docer.conf 文件中 mapping 的取值范围内

最后，执行 main 方法，并到 Kafka 中查看 panda_1 队列的情况：

cd ${kafka_home}/bin
./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic panda_1 --from-beginning
hello, dianchu123

控制台成功输出预期结果，说明日志采集系统正常运行。


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