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#Flume和Logstash的那些事儿

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葡萄喃喃呓语
2017.02.10 12:08* 字数 5012

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聊聊Flume和Logstash的那些事儿 - 简书
http://www.jianshu.com/p/349ed5ee6419

首先从结构对比,我们会惊人的发现,两者是多么的相似!Logstash的Shipper、Broker、Indexer分别和Flume的Source、Channel、Sink各自对应!只不过是Logstash集成了,Broker可以不需要,而Flume需要单独配置,且缺一不可,但这再一次说明了计算机的设计思想都是通用的!只是实现方式会不同而已。

从程序员的角度来说,上文也提到过了,Flume是真的很繁琐,你需要分别作source、channel、sink的手工配置,而且涉及到复杂的数据采集环境,你可能还要做多个配置,这在上面提过了,反过来说Logstash的配置就非常简洁清晰,三个部分的属性都定义好了,程序员自己去选择就行,就算没有,也可以自行开发插件,非常方便。当然了,Flume的插件也很多,但Channel就只有内存和文件这两种(其实现在不止了,但常用的也就两种)。读者可以看得出来,两者其实配置都是非常灵活的,只不过看场景取舍罢了。

最后总结下来,我们可以这么理解他们的区别:Logstash就像是买来的台式机,主板、电源、硬盘,机箱(Logstash)把里面的东西全部装好了,你可以直接用,当然也可以自己组装修改;Flume就像提供给你一套完整的主板,电源、硬盘,Flume没有打包,只是像说明书一样指导你如何组装,才能运行的起来。


在某个Logstash的场景下,我产生了为什么不能用Flume代替Logstash的疑问,因此查阅了不少材料在这里总结,大部分都是前人的工作经验下,加了一些我自己的思考在里面,希望对大家有帮助。

本文适合有一定大数据基础的读者朋友们阅读,但如果你没有技术基础,照样可以继续看(这就好比你看《葵花宝典》第一页:欲练此功,必先自宫,然后翻到第二页:若不自宫,也可练功,没错就是这种感觉→_→)。
大数据的数据采集工作是大数据技术中非常重要、基础的部分,数据不会平白无故地跑到你的数据平台软件中,你得用什么东西把它从现有的设备(比如服务器,路由器、交换机、防火墙、数据库等)采集过来,再传输到你的平台中,然后才会有后面更加复杂高难度的处理技术。
目前,Flume和Logstash是比较主流的数据采集工具(主要用于日志采集),但是很多人还不太明白两者的区别,特别是对用户来说,具体场景使用合适的采集工具,可以大大提高效率和可靠性,并降低资源成本。
嗑瓜子群众:喂喂,上面全都是没用的废话,说好的故事呢=。=
咳咳,好吧,现在我们开始讲正事。首先我们给出一个通用的数据采集模型,主要是让不太懂计算机或者通信的读者们了解一下。

普适环境的数据采集

其中,数据采集和存储是必要的环节,其他并不一定需要。是不是很简单?本来编程其实就是模块化的东西,没有那么难。但是这毕竟只是一个粗略的通用模型,不同开源社区或者商业厂家开发的时候都会有自己的考虑和目的。我们在本文要讨论的Flume和Logstash原则上都属于数据采集这个范畴,尽管两者在技术上或多或少都自带了一些缓冲、过滤等等功能。
好,我们先来看Logstash,然后看Flume,等你全部看完你就知道我为什么这么安排了。
Logstash是ELK组件中的一个。所谓ELK就是指,ElasticSearch、Logstash、Kibana这三个组件。那么为什么这三个组件要合在一起说呢?第一,这三个组件往往是配合使用的(ES负责数据的存储和索引,Logstash负责数据采集和过滤转换,Kibana则负责图形界面处理);第二,这三个组件又先后被收购于Elastic.co公司名下。是不是很巧合?这里说个题外话,原ELK Stack在5.0版本加入Beats(一种代理)套件后改称为Elastic Stack,这两个词是一个意思,只不过因为增加了Beats代理工具,改了个名字。
Logstash诞生于2009年8有2日,其作者是世界著名的虚拟主机托管商DreamHost的运维工程师乔丹 西塞(Jordan Sissel)。Logstash的开发很早,对比一下,Scribed诞生于2008年,Flume诞生于2010年,Graylog2诞生于2010年,Fluentd诞生于2011年。2013年,Logstash被ElasticSearch公司收购。这里顺便提一句,Logstash是乔丹的作品,所以带着独特的个人性格,这一点不像Facebook的Scribe,Apache的Flume开源基金项目。
你说的没错,以上都是废话。(手动滑稽→_→)
Logstash的设计非常规范,有三个组件,其分工如下:
1、Shipper 负责日志收集。职责是监控本地日志文件的变化,并输出到 Redis 缓存起来;2、Broker 可以看作是日志集线器,可以连接多个 Shipper 和多个 Indexer;3、Indexer 负责日志存储。在这个架构中会从 Redis 接收日志,写入到本地文件。
这里要说明,因为架构比较灵活,如果不想用 Logstash 的存储,也可以对接到 Elasticsearch,这也就是前面所说的 ELK 的套路了。

Flume结构图

如果继续细分,Logstash也可以这么解剖来看


Logstash三个工作阶段

貌似到这里。。。好像就讲完了。。。读者朋友们不要骂我,因为Logstash就是这么简约,全部将代码集成,程序员不需要关心里面是如何运转的。
Logstash最值得一提的是,在Filter plugin部分具有比较完备的功能,比如grok,能通过正则解析和结构化任何文本,Grok 目前是Logstash最好的方式对非结构化日志数据解析成结构化和可查询化。此外,Logstash还可以重命名、删除、替换和修改事件字段,当然也包括完全丢弃事件,如debug事件。还有很多的复杂功能供程序员自己选择,你会发现这些功能Flume是绝对没有(以它的轻量级线程也是不可能做到的)。当然,在input和output两个插件部分也具有非常多类似的可选择性功能,程序员可以自由选择,这一点跟Flume是比较相似的。
大大的分割线,读者朋友们可以去上个厕所,然后再买一包瓜子了。
Logstash因为集成化设计,所以理解起来其实不难。现在我们讲讲Flume,这块内容就有点多了。
最早Flume是由Cloudrea开发的日志收集系统,初始的发行版本叫做Flume OG(就是original generation的意思),作为开源工具,一经公布,其实是很受关注的一套工具,但是后面随着功能的拓展,暴露出代码工程臃肿、核心组件设计不合理、核心配置不标准等各种缺点。尤其是在Flume OG的最后一个发行版本0.94.0中,日志传输不稳定的现象特别严重。我们来看看Flume OG到底有什么问题。


Flume OG架构图

直到现在,你在网络上搜索Flume相关资料的时候还会经常出现Flume OG的结构图,这对新人来说是很不友好的,很容易引起误导,请读者朋友们一定要注意!我们可以看到Flume OG有三种角色的节点:代理节点(agent)、收集节点(collector)、主节点(master)。
流程理解起来也并不困难:agent 从各个数据源收集日志数据,将收集到的数据集中到 collector,然后由收集节点汇总存入 hdfs。master 负责管理 agent,collector 的活动。agent、collector 都称为 node,node 的角色根据配置的不同分为 logical node(逻辑节点)、physical node(物理节点)。对logical nodes和physical nodes的区分、配置、使用一直以来都是使用者最头疼的地方。


Flume OG中节点的构成

agent、collector 由 source、sink 组成,代表在当前节点数据是从 source 传送到 sink。
就算是外行人,看到这里也觉得很头大,这尼玛是谁设计出来的破玩意?
各种问题的暴露,迫使开发者痛下决心,抛弃原有的设计理念,彻底重写Flume。于是在2011 年 10 月 22 号,Cloudera 完成了 Flume-728,对 Flume 进行了里程碑式的改动:重构核心组件、核心配置以及代码架构,重构后的版本统称为 Flume NG(next generation下一代的意思);改动的另一原因是将 Flume 纳入 apache 旗下,Cloudera Flume 改名为 Apache Flume,所以现在Flume已经是Apache ETL工具集中的一员。
这里说个题外话,大家都知道,通常情况下大公司,特别是大型IT公司是比较排斥使用一些不稳定的新技术的,也不喜欢频繁变换技术,这很简单,因为变化很容易导致意外。举个例子,Linux发展了二十多年了,大部分公司都在使用RedHat、CentOS和Ubuntu这类旨在提供稳定、兼容好的版本,如果你看到一家公司用的是Linux新内核,那多半是一家新公司,需要用一些新技术在竞争中处于上风。
好,了解了一些历史背景,现在我们可以放上Flume NG的结构图了


Flume NG结构图

卧槽,是不是很简单?!对比一下OG的结构,外行人都会惊叹:so easy!
这次开发者吸取了OG的血淋林教训,将最核心的几块部分做了改动:
1、NG 只有一种角色的节点:代理节点(agent),而不是像OG那么多角色;
2、没有collector,master节点。这是核心组件最核心的变化;
3、去除了physical nodes、logical nodes的概念和相关内容;
4、agent 节点的组成也发生了变化,NG agent由source、sink、channel组成。
那么这么做有什么好处呢?简单概括有这么三点:
1、NG 简化核心组件,移除了 OG 版本代码工程臃肿、核心组件设计不合理、核心配置不标准等缺点,使得数据流的配置变得更简单合理,这是比较直观的一个改进点;
2、NG 脱离了 Flume 稳定性对 zookeeper 的依赖。在早期的OG版本中,Flume 的使用稳定性依赖 zookeeper。它需要 zookeeper 对其多类节点(agent、collector、master)的工作进行管理,尤其是在集群中配置多个 master 的情况下。当然,OG 也可以用内存的方式管理各类节点的配置信息,但是需要用户能够忍受在机器出现故障时配置信息出现丢失。所以说 OG 的稳定行使用是依赖 zookeeper 的。
3、NG 版本对用户要求大大降低:安装过程除了java无需配置复杂的Flume相关属性,也无需搭建zookeeper集群,安装过程几乎零工作量。
有人很不解,怎么突然冒出来一个Zookeeper这个概念,这是个啥玩意?简单的说,Zookeeper 是针对大型分布式系统的可靠协调系统,适用于有多类角色集群管理。你可以把它理解为整个Hadoop的总管家,负责整个系统所有组件之间的协调工作管理。这个组件平时很不起眼,但非常重要。好比一支篮球队,五个队员个个都是巨星,所以我们平时都习惯关注这五个人,但是整个球队的获胜缺不了教练的协调组织、战术安排,Zookeeper就好比是整个Hadoop系统的教练。比喻虽然有些生硬,只是想说明Zookeeper的重要性,也侧面说明NG在摆脱了Zookeeper的依赖后变得更加轻便,灵活。
说个题外话,OG版本的使用文档有90多页,而NG只用 20 多页的内容就完成了新版 Flume 的使用说明。可见在科学研究领域,人类总是在追求真理,而真理总是可以用最简单的语言描述出来。
到这里差不多Flume就讲的差不多了,因为这个线程工具从原理上讲真的很简单,三段式的结构:源(Source输入)——存储(Channel管道)——出口(Sink目标输出)。但也因为涉及到这三个结构,所以做配置就比较复杂,这里举个例子,我们看看Flume在一些场景下是如何搭建布置的。

Flume集群部署

这里要纠正几个很多初学Flume朋友们的误区。首先,Flume已经可以支持一个Agent中有多个不同类型的channel和sink,我们可以选择把Source的数据复制,分发给不同的目的端口,比如:


Flume的多重复用

其次,Flume还自带了分区和拦截器功能,因此不是像很多实验者认为的没有过滤功能(当然我承认Flume的过滤功能比较弱)。
读者可能会隐约感觉到,Flume在集群中最擅长的事情就是做路由了,因为每一个Flume Agent相连就构成了一条链路,这也是众多采集工具中Flume非常出色的亮点。但是也正因为如此,如果有一个Flume Agent出了问题,那么整个链路也会出现问题,所以在集群中需要设计分层架构等来实现冗余备份。但这么一来,配置又会变得很麻烦。
最后一个大大的分隔线
把Logstash和Flume都讲完了,我们最后可以对比总结一下了。
首先从结构对比,我们会惊人的发现,两者是多么的相似!Logstash的Shipper、Broker、Indexer分别和Flume的Source、Channel、Sink各自对应!只不过是Logstash集成了,Broker可以不需要,而Flume需要单独配置,且缺一不可,但这再一次说明了计算机的设计思想都是通用的!只是实现方式会不同而已。
从程序员的角度来说,上文也提到过了,Flume是真的很繁琐,你需要分别作source、channel、sink的手工配置,而且涉及到复杂的数据采集环境,你可能还要做多个配置,这在上面提过了,反过来说Logstash的配置就非常简洁清晰,三个部分的属性都定义好了,程序员自己去选择就行,就算没有,也可以自行开发插件,非常方便。当然了,Flume的插件也很多,但Channel就只有内存和文件这两种(其实现在不止了,但常用的也就两种)。读者可以看得出来,两者其实配置都是非常灵活的,只不过看场景取舍罢了。
其实从作者和历史背景来看,两者最初的设计目的就不太一样。Flume本身最初设计的目的是为了把数据传入HDFS中(并不是为了采集日志而设计,这和Logstash有根本的区别),所以理所应当侧重于数据的传输,程序员要非常清楚整个数据的路由,并且比Logstash还多了一个可靠性策略,上文中的channel就是用于持久化目的,数据除非确认传输到下一位置了,否则不会删除,这一步是通过事务来控制的,这样的设计使得可靠性非常好。相反,Logstash则明显侧重对数据的预处理,因为日志的字段需要大量的预处理,为解析做铺垫。
回过来看我当初为什么先讲Logstash然后讲Flume?这里面有几个考虑,其一:Logstash其实更有点像通用的模型,所以对新人来说理解起来更简单,而Flume这样轻量级的线程,可能有一定的计算机编程基础理解起来更好;其二:目前大部分的情况下,Logstash用的更加多,这个数据我自己没有统计过,但是根据经验判断,Logstash可以和ELK其他组件配合使用,开发、应用都会简单很多,技术成熟,使用场景广泛。相反Flume组件就需要和其他很多工具配合使用,场景的针对性会比较强,更不用提Flume的配置过于繁琐复杂了。
最后总结下来,我们可以这么理解他们的区别:Logstash就像是买来的台式机,主板、电源、硬盘,机箱(Logstash)把里面的东西全部装好了,你可以直接用,当然也可以自己组装修改;Flume就像提供给你一套完整的主板,电源、硬盘,Flume没有打包,只是像说明书一样指导你如何组装,才能运行的起来。
讲完,收工。
参考文献:
《Flume日志收集与Map Reduce模式》张龙 译
《ELK stack权威指南》 饶琛琳 编著
www.2cto.com/kf/201607/530428.html Flume综述与实例
www.dataguru.cn/thread-477981-1-1.html Flume日志收集
www.ibm.com/developerworks/cn/data/library/bd-1404flumerevolution/index.html Flume NG
shiyanjun.cn/archives/1497.html Flume日志收集分层架构应用实践
www.cnblogs.com/xing901022/p/5631445.html Flume日志采集系统
www.tuicool.com/articles/BJRz22V Logstash指南
tchuairen.blog.51cto.com/3848118/1840596/ Logstash讲解与实战应用

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