flume，kafka区别、协同与详解

简介

socket模式

简单数据处理

开发公司

Flume

日志采集系统

（管道流方式，提供了很多的默认实现，让用户通过参数部署，及扩展API.）

可以单独执行linux命令，作为client将输出写入hdfs （例如tail命令）来监听日志
可作为server监听端口，同时作为client将收到信息写入hdfs

可编写Interceptor，对数据进行拦截，对密码进行MD5加密再写入hdfs

Cloudera

Kafka

消息中间件（一个可持久化的分布式的消息队列）

作为双server系统，1个server用于获取数据、另一个用于监听接入的client的消费数据请求
kafka和JMS（Java Message Service）实现(activeMQ)不同的是:即使消息被消费,消息仍然不会被立即删除

流处理系统，也就是作为一个缓存（数据量大的时候会保存到本地硬盘，不单单是内存），生产消息太多了，消费不过来，就先存着。

Flume最早是Cloudera提供的日志收集系统，目前是Apache下的一个孵化项目

Kafka是知名社交网络公司LinkedIn于2010年12月份开源的分布式消息系统，主要由Scala语言开发，于2012年成为Apache顶级项目，目前被广泛应用在包括Twitter，Netffix和Tumblr等在内的大型互联网站点上。

使用命令：

创建接收server

Flume

flume-ng agent -c conf -f flume-demo-hdfs.conf --name agent1 -Dflume.root.logger=INFO,Console

根据conf文件配置来配置：

agent1.sources = source1
agent1.sinks = sink1
agent1.channels = channel1
 
agent1.sources.source1.type = exec
agent1.sources.source1.command = tail -f /var/log/1.log
 
agent1.sinks.sink1.type = hdfs
agent1.sinks.sink1.hdfs.path = hdfs://<namenode_server_ip>:8020/flume/test/data
agent1.sinks.sink1.hdfs.filePrefix = events-
agent1.sinks.sink1.hdfs.fileType = DataStream
agent1.sinks.sink1.hdfs.writeFormat = Text
agent1.sinks.sink1.hdfs.roundUnit = minute
 
agent1.channels.channel1.type = memory
agent1.channels.channel1.capacity = 100
agent1.channels.channel1.transactionCapacity = 100
 
agent1.sources.source1.channels = channel1
agent1.sinks.sink1.channel = channel1

Kafka

创建topic：
kafka-topics --create --zookeeper zookp-server-2:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test2
创建消息生产者并逐行输入消息（打开后可以用键盘输入，按回车即发送消息。注意somehost不能为localhost）：
kafka-console-producer --broker-list somehost:9092 --topic test2
创建消费者并持续接收消息：
kafka-console-consumer --bootstrap-server somehost:9092 --topic test2 --from-beginning  --zookeeper zookp-server-2:2181

其他命令详解：Kafka 学习笔记之 Kafka0.11之console-producer/console-consumer: — kafka命令大全 —

Flume也可以打开端口来监听，其配置文件为：

agent1.sources = source1
agent1.sinks = sink1
agent1.channels = channel1
 
agent1.sources.source1.type = netcat
agent1.sources.source1.bind = 0.0.0.0
agent1.sources.source1.port = 9999
 
agent1.sinks.sink1.type = logger
 
agent1.channels.channel1.type = memory
agent1.channels.channel1.capacity = 1000
agent1.channels.channel1.transactionCapacity = 100
 
agent1.sources.source1.channels = channel1
agent1.sinks.sink1.channel = channel1

启动命令为：

flume-ng agent -c conf -f conf/flume-demo-logger.conf --name agent1 -Dflume.root.logger=INFO,Console

Kafka 是一个非常通用的系统。你可以有许多生产者和很多的消费者共享多个主题Topics。相比之下,Flume是一个专用工具被设计为旨在往HDFS,HBase发送数据。它对HDFS有特殊的优化，并且集成了Hadoop的安全特性。如果数据被多个系统消费的话，使用kafka；如果数据被设计给Hadoop使用，使用Flume。
Flume可以使用拦截器实时处理数据。这些对数据屏蔽或者过量是很有用的。Kafka需要外部的流处理系统才能做到。
Kafka和Flume都是可靠的系统,通过适当的配置能保证零数据丢失。然而，Flume不支持副本事件。于是，如果Flume代理的一个节点奔溃了，即使使用了可靠的文件管道方式，你也将丢失这些事件直到你恢复这些磁盘。如果你需要一个高可靠行的管道，那么使用Kafka是个更好的选择。
相对于日志采集：日志采集。线上数据一般主要是落地文件或者通过socket传输给另外一个系统。这种情况下，你很难推动线上应用或服务去修改接口，直接向kafka里写数据。这时候你可能就需要flume这样的系统帮你去做传输。

多系统联动详解：Flume+Kafka+Storm+Redis构建大数据实时处理系统

来源：oschina

链接：https://my.oschina.net/u/2996334/blog/3059293

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