王小四   发表于 2016-06-21 08:28:43

收藏 2801 5

【大数据分析】大数据系统数据采集产品的架构分析

任何完整的大数据平台,一般包括以下的几个过程:

  1. 数据采集

  2. 数据存储

  3. 数据处理

  4. 数据展现(可视化,报表和监控)

其中,数据采集是所有数据系统必不可少的,随着大数据越来越被重视,数据采集的挑战也变的尤为突出。这其中包括:

  • 数据源多种多样

  • 数据量大,变化快

  • 如何保证数据采集的可靠性的性能

  • 如何避免重复数据

  • 如何保证数据的质量

我们今天就来看看当前可用的一些数据采集的产品,重点关注一些它们是如何做到高可靠,高性能和高扩展。

Apache Flume

Flume 是Apache旗下,开源,高可靠,高扩展,容易管理,支持客户扩展的数据采集系统。 Flume使用JRuby来构建,所以依赖Java运行环境。

Flume最初是由Cloudera的工程师设计用于合并日志数据的系统,后来逐渐发展用于处理流数据事件。

Flume设计成一个分布式的管道架构,可以看作在数据源和目的地之间有一个Agent的网络,支持数据路由。

每一个agent都由Source,Channel和Sink组成。

  • Source

    Source负责接收输入数据,并将数据写入管道。Flume的Source支持HTTP,JMS,RPC,NetCat,Exec,Spooling Directory。其中Spooling支持监视一个目录或者文件,解析其中新生成的事件。

  • Channel

    Channel 存储,缓存从source到Sink的中间数据。可使用不同的配置来做Channel,例如内存,文件,JDBC等。使用内存性能高但不持久,有可能丢数据。使用文件更可靠,但性能不如内存。

  • Sink

    Sink负责从管道中读出数据并发给下一个Agent或者最终的目的地。Sink支持的不同目的地种类包括:HDFS,HBASE,Solr,ElasticSearch,File,Logger或者其它的Flume Agent

Flume在source和sink端都使用了transaction机制保证在数据传输中没有数据丢失。

Source上的数据可以复制到不同的通道上。每一个Channel也可以连接不同数量的Sink。这样连接不同配置的Agent就可以组成一个复杂的数据收集网络。通过对agent的配置,可以组成一个路由复杂的数据传输网络。

配置如上图所示的agent结构,Flume支持设置sink的Failover和Load Balance,这样就可以保证即使有一个agent失效的情况下,整个系统仍能正常收集数据。

Flume中传输的内容定义为事件(Event),事件由Headers(包含元数据,Meta Data)和Payload组成。

Flume提供SDK,可以支持用户定制开发:

Flume客户端负责在事件产生的源头把事件发送给Flume的Agent。客户端通常和产生数据源的应用在同一个进程空间。常见的Flume客户端有Avro,log4J,syslog和HTTP Post。另外ExecSource支持指定一个本地进程的输出作为Flume的输入。当然很有可能,以上的这些客户端都不能满足需求,用户可以定制的客户端,和已有的FLume的Source进行通信,或者定制实现一种新的Source类型。

同时,用户可以使用Flume的SDK定制Source和Sink。似乎不支持定制的Channel。

Fluentd

Fluentd (Github 地址)是另一个开源的数据收集框架。Fluentd使用C/Ruby开发,使用JSON文件来统一日志数据。它的可插拔架构,支持各种不同种类和格式的数据源和数据输出。最后它也同时提供了高可靠和很好的扩展性。Treasure Data, Inc对该产品提供支持和维护。

Fluentd的部署和Flume非常相似:

Fluentd的架构设计和Flume如出一辙:

Fluentd的Input/Buffer/Output非常类似于Flume的Source/Channel/Sink。

  • Input

    Input负责接收数据或者主动抓取数据。支持syslog,http,file tail等。

  • Buffer

    Buffer负责数据获取的性能和可靠性,也有文件或内存等不同类型的Buffer可以配置。

  • Output

    Output负责输出数据到目的地例如文件,AWS S3或者其它的Fluentd。

Fluentd的配置非常方便,如下图:

Fluentd的技术栈如下图:

FLuentd和其插件都是由Ruby开发,MessgaePack提供了JSON的序列化和异步的并行通信RPC机制。

Cool.io是基于libev的事件驱动框架。

FLuentd的扩展性非常好,客户可以自己定制(Ruby)Input/Buffer/Output。

Fluentd从各方面看都很像Flume,区别是使用Ruby开发,Footprint会小一些,但是也带来了跨平台的问题,并不能支持Windows平台。另外采用JSON统一数据/日志格式是它的另一个特点。相对去Flumed,配置也相对简单一些。

Logstash

Logstash是著名的开源数据栈ELK(ElasticSearch,Logstash,Kibana)中的那个L。

Logstash用JRuby开发,所有运行时依赖JVM。

Logstash的部署架构如下图,当然这只是一种部署的选项。

一个典型的Logstash的配置如下,包括了Input,filter的Output的设置。

input {
  file {
    type => "apache-access"
    path => "/var/log/apache2/other_vhosts_access.log"
  }
 
  file {
    type => "apache-error"
    path => "/var/log/apache2/error.log"
  }
}
 
filter {
  grok {
    match => { "message" => "%{COMBINEDAPACHELOG}" }
  }
  date {
  match => [ "timestamp" , "dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z" ]
  }
}
 
output {
  stdout { }
  redis {
    host => "192.168.1.200"
    data_type => "list"
    key => "logstash"
  }
}

几乎在大部分的情况下ELK作为一个栈是被同时使用的。所有当你的数据系统使用ElasticSearch的情况下,logstash是首选。

Chukwa

Apache Chukwa (github)是apache旗下另一个开源的数据收集平台,它远没有其他几个有名。Chukwa基于Hadoop的HDFS和Map Reduce来构建(显而易见,它用Java来实现),提供扩展性和可靠性。Chukwa同时提供对数据的展示,分析和监视。很奇怪的是它的上一次github的更新事7年前。可见该项目应该已经不活跃了。

Chukwa的部署架构如下。

Chukwa的主要单元有:Agent,Collector,DataSink,ArchiveBuilder,Demux等等,看上去相当复杂。

来源

小晴 于2016年12月22日 18:59 重新编辑过该帖
全部回复共5条
电梯直达
我要回复
关闭
关闭
QQ
交流群
邀请
好友
App
下载
意见
反馈
返回
顶部