Berbagi teknologi

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Flume adalah sistem pengumpulan log sumber terbuka yang disediakan oleh Apache dan awalnya disumbangkan oleh Cloudera. Ia dikenal karena ketersediaannya yang tinggi, keandalannya yang tinggi, dan karakteristik terdistribusinya, serta banyak digunakan dalam pengumpulan, agregasi, dan transmisi kayu bulat dalam jumlah besar. Berikut ini adalah analisis detail alat Flume:

I. Ikhtisar

Penentuan posisi fungsional: Flume terutama digunakan untuk mengumpulkan, meringkas, dan mengirimkan data log dalam jumlah besar. Flume mendukung pengumpulan data dari berbagai sumber data (seperti file log, port jaringan, dll.) dan mengirimkannya ke berbagai tujuan (seperti Hadoop, HBase, Kafka dll).
Fitur: Flume memiliki fitur seperti skalabilitas yang kuat, keandalan yang tinggi, penerapan dan pengelolaan yang mudah. Ini menyediakan mekanisme penanganan kesalahan dalam transmisi data untuk memastikan transmisi yang andal dan integritas data.

2. Arsitektur Inti

Arsitektur inti Flume terdiri dari tiga komponen inti: Sumber, Saluran, dan Sink.

Sumber: digunakan untuk mengumpulkan data dan dapat memproses data log dari berbagai jenis dan format, termasuk avro, thrift, exec, jms, spooling direktori, netcat, sequence generator, syslog, http, dll. Komponen Sumber merangkum data yang dikumpulkan ke dalam Peristiwa dan kemudian mengirimkannya ke Saluran.
Channel : digunakan untuk menyimpan data sementara, merupakan buffer antara Source dan Sink. Saluran dapat disimpan dalam memori, jdbc, file, dll. Metode memori lebih cepat tetapi tidak dapat dipulihkan, dan metode file lebih lambat tetapi memberikan pemulihan.
Sink : digunakan untuk mengirim data yang ada di Channel ke tujuan, antara lain hdfs, logger, avro, thrift, ipc, file, null, hbase, solr, dll. Setelah komponen Sink berhasil mengirimkan data, maka akan memberitahukan Channel untuk menghapus data yang disimpan sementara untuk menjamin keandalan dan keamanan transmisi data.

3. Acara

Definisi: Di ​​Flume, data yang dikirimkan diringkas menjadi Peristiwa, yang merupakan unit dasar transmisi data. Jika itu adalah file teks, biasanya satu baris catatan adalah sebuah Acara.
Komposisi: Acara terdiri dari Header Acara, Badan Acara, dan informasi Acara. Diantaranya, Header Peristiwa mirip dengan header HTTP, termasuk stempel waktu, nama host server sumber, dan informasi lainnya; Badan Peristiwa adalah konten data aktual yang dikirimkan adalah catatan harian yang dikumpulkan oleh Flume.

4. Mekanisme pengoperasian

Mekanisme operasi Flume didasarkan pada Agen, yang merupakan proses Java yang bertanggung jawab atas pengumpulan, pemrosesan, dan transmisi data. Agen dapat berisi beberapa komponen Sumber, Saluran, dan Sink, yang bekerja sama untuk mengumpulkan, menyimpan cache, dan mengirim data.

Alur Kerja: Komponen Sumber terus-menerus menerima data dan merangkumnya ke dalam Peristiwa, lalu mengirimkan Peristiwa ke cache Saluran. Komponen Sink mengeluarkan Event dari Channel dan mengirimkannya ke tujuan. Baru setelah Sink berhasil mengirimkan data, Channel akan menghapus data Event yang disimpan sementara.
5. Kelebihan dan Kekurangan
Keuntungan:
Skalabilitas yang kuat: Desain arsitektur Flume memungkinkan pengguna memperluas dan menyesuaikan proses pengumpulan dan transmisi data dengan mudah.
Keandalan tinggi: Flume menyediakan mekanisme penanganan kesalahan dalam transmisi data untuk memastikan transmisi yang andal dan integritas data.
Mudah diterapkan dan dikelola: Flume memiliki konfigurasi dan antarmuka manajemen yang sederhana, sehingga memudahkan pengguna untuk menerapkan dan memantau.
Sumber terbuka dan gratis: Flume adalah proyek sumber terbuka yang gratis untuk digunakan dan disesuaikan oleh pengguna.
Kekurangan:
Kurva pembelajaran yang curam: Meskipun Flume menyediakan antarmuka konfigurasi dan manajemen yang sederhana, mungkin diperlukan beberapa waktu bagi pemula untuk mempelajari dan memahami cara kerjanya.
Tidak sebagus beberapa alat komersial: Dibandingkan dengan beberapa alat pengumpulan log komersial, kinerja Flume mungkin sedikit lebih rendah, terutama saat memproses data berskala besar.
Kurangnya beberapa fitur lanjutan: Beberapa fitur lanjutan seperti pemrosesan data waktu nyata, transformasi data kompleks, dll. mungkin tidak ada di Flume atau memerlukan penyesuaian dan pengembangan tambahan.

6. Skenario penerapan

Flume banyak digunakan dalam berbagai skenario yang memerlukan pengumpulan, pemrosesan, dan transmisi log skala besar, seperti platform data besar, lingkungan komputasi awan, aplikasi Internet of Things, dll. Dengan mengonfigurasi komponen Sumber, Saluran, dan Sink yang berbeda, Flume dapat secara fleksibel beradaptasi dengan berbagai kebutuhan pengumpulan dan transmisi data.