项目7 Flume日志采集系统-任务7.2 Flume采集方案说明与可靠性保证
日志采集原则 与技术措施
日志采集原则与技术措施
日志采集是指通过记录系统、应用程序、网络设备等各种信息的方式，将这些信息集中保存起来，以便后续的分析和监控。
在进行日志采集时，需要遵循一些原则和采取一些技术措施，以确保日志的完整性、可靠性和安全性。
首先，日志采集的原则包括：
1. 完整性原则，确保采集的日志信息能够全面地反映系统、应用程序或网络设备的运行状态，不漏报、不误报。
2. 可靠性原则，保证采集到的日志信息是真实可信的，不受篡改和伪造。
3. 实时性原则，尽可能实时地采集日志信息，以便及时发现和解决问题。
4. 合规性原则，遵循相关法律法规和行业标准，确保日志采集的合规性。
其次，为了实现这些原则，可以采取以下技术措施：
1. 使用专业的日志采集工具，如Logstash、Fluentd、Splunk 等，这些工具能够帮助实现日志的集中采集、存储和分析。
2. 配置日志采集策略，根据系统和应用程序的特点，制定合理
的日志采集策略，包括采集的内容、频率、存储方式等。
3. 加密传输，采用加密的传输协议，如SSL/TLS，确保日志在
传输过程中的安全性。
4. 访问控制，对日志采集系统进行严格的访问控制，只允许授
权人员访问和操作日志信息。
5. 定期审计，定期对采集到的日志信息进行审计和分析，及时
发现异常情况并采取相应的措施。
总之，日志采集是信息安全管理中非常重要的一环，遵循相关
的原则并采取适当的技术措施，能够有效地保障系统和网络的安全。
1+x大数据习题(含答案)
1+x大数据习题（含答案）一、单选题（共93题，每题1分，共93分）1.HDFS 启动成功的标识是（）A、jps 显示 NameNodeB、jps 显示 DataNodeC、jps 显示 SecondaryNameNodeD、jps 显示NameNode\DataNode\SecondaryNameNode正确答案：D2.HDFS首先把大数据文件切分成若干个小的数据块，再把这些数据块分别写入不同的节点，这些负责保存文件数据的节点被称为？（）A、NameNodeB、DataNodeC、SecondaryNameNodeD、Block正确答案：B3.关于SecondaryNameNode哪项是正确的？A、它对内存没有要求B、SecondaryNameNode应与NameNode部署到一个节点C、它是NameNode的热备D、它的目的是帮助NameNode合并编辑日志，减少NameNode启动时间正确答案：D4.用于检查节点自身的健康状态的进程是（）A、ResourceManagerB、NodeManagerC、NameNodeD、DataNode正确答案：B5.关于HDFS回收站描述正确的是？（）A、HDFS回收站默认开启B、HDFS回收站中的文件文件像Windows回收站一样，如果不清空回收站，文件会一直保留在回收站。
C、HDFS为每一个用户都创建了回收站，这个类似操作系统的回收站。
位置是/user/用户名/.Trash/D、用户不能手动清空回收站中的内容正确答案：Cnode 在启动时自动进入安全模式，在安全模式阶段，说法错误的是（）A、安全模式目的是在系统启动时检查各个 DataNode 上数据块的有效性B、根据策略对数据块进行必要的复制或删除C、当数据块最小百分比数满足的最小副本数条件时，会自动退出安全模式D、文件系统允许有修改正确答案：D7.大数据分析平台的实施流程顺序是（）。
A与甲方确定总体计划B组建项目团队C部署环境准备D应用集成及数据集成E 系统安装和调试A、BACEDB、CABEDC、ADCBED、DABCE正确答案：A8.列出mysql数据库中的所有数据库sqoop命令是?A、sqoop import –connectB、sqoop list-tables –connectC、sqoop create-hive-table –connectD、sqoop list-databases –connect正确答案：D9.在确认客户需求，进行确认需求调研的时候，以下说法正确的是（）。
flume的安装和使用总结 -回复
flume的安装和使用总结-回复Flume是一个开源的、分布式、可靠和高可用的系统，用于将大量的日志数据从多个服务器收集并将其传输到中心化的数据存储或数据处理平台。
本文将详细介绍Flume的安装和使用过程，以及一些常见的使用方法和场景。
一、Flume的安装1. 准备工作在安装Flume之前，我们需要确保满足以下的准备工作：- JDK的安装：Flume是基于Java开发的，所以我们需要先安装JDK，并配置好环境变量。
- 选择并下载Flume的发布版本：可以从Apache官网上下载合适的Flume发布版本，选择与你服务器的操作系统和架构相匹配的版本。
2. 安装Flume下面是Flume的安装步骤：- 将下载好的Flume发布版本解压到一个合适的目录下，例如：/opt/flume。
- 配置Flume环境变量，在~/.bashrc文件的最后添加以下内容：bashexport FLUME_HOME=/opt/flumeexport PATH=PATH:FLUME_HOME/bin- 使环境变量生效，执行以下命令：bashsource ~/.bashrc- 在Flume的安装目录下创建一个新的目录，用于存放Flume的配置文件：bashmkdir FLUME_HOME/conf- 复制Flume的模板配置文件（位于FLUME_HOME/conf目录下）到新创建的配置目录，并对其进行修改：bashcp FLUME_HOME/conf/flume-conf.properties.template FLUME_HOME/conf/flume-conf.properties- 编辑flume-conf.properties配置文件，并根据自己的需求进行相应的修改。
3. 配置FlumeFlume的配置文件（flume-conf.properties）需要根据实际使用情况进行相应的修改。
下面简要介绍几个常见的配置项：- agent.sources：定义数据源，配置输入数据的来源，例如：日志文件、网络端口等。
网站流量日志分析（数据采集之Flume采集）
⽹站流量⽇志分析（数据采集之Flume采集）⽬录⽹站流量⽇志分析的意义通过分析⽤户的⾏为数据让更多的⽤户沉淀下来变成会员赚取更多的钱。
如何进⾏⽹站分析流量分析- 质量分析在看重数量的同时需要关注流量的质量所谓的质量指的是流量所能带来产⽣的价值。
- 多维度细分维度指的是分析的问题的⾓度在不同的维度下问题所展⽰的特性是不⼀样的内容导航分析从页⾯的⾓度分析⽤户的访问⾏为轨迹转化分析（漏⽃模型分析）从转化⽬标分析分析所谓的流失率转化率漏⽃模型：层层递减逐级流失的形象描述⽹站流量⽇志分析的数据处理流程按照数据的流转流程进⾏通俗概括就是数据从哪⾥来⼀直到数据到哪⼉去数据采集- 数据从⽆到有的过程：通过技术把客观事件量化成为数据（传感器收集服务器⽇志收集）- 数据搬运过程：把数据从⼀个存储介质传递到另⼀个存储介质中（Apache Flume）数据预处理- ⽬的：保证后续正式处理的数据是格式统⼀、⼲净规则的结构化数据- 技术：任何语⾔软件只要能够接受数据处理数据并且最终输出数据都可以⽤于数据预处理**选择MapReduce**- MR本⾝是java程序，语⾔⽐较熟悉可以⽆缝的调⽤java现有的开源库进⾏数据处理- MR是分布式的程序在预处理中如果数据量⽐较⼤可以分布式并⾏计算处理提⾼效率数据⼊库- 库：⾯向分析的数据仓库，也是就会Apache Hive- ⼊库的本质：经过ETL(抽取、转换、加载)把各个不同的数据源集中加载到数仓的分析主题下⾯。
数据分析- 本质：根据业务需求使⽤hive sql计算统计出各种不同的指标分析是⼀个持续的过程数据可视化尽量的使⽤图形表格的形式把分析的结果规律展⽰给别⼈看也称之为数据报表埋点数据采集数据从⽆到有的采集如何把⽤户的访问⾏为记录下来变成⽹站访问⽇志数据采集⽅式及其优缺点### ⽹站⽇志⽂件⽹站的web服务器⾃带⽇志记录的功能简单便捷的收集⼀些基础的属性信息常见的web服务器（Tomcat nginx apache server(httpd)）优点：简单便捷⾃带功能不需要配置就可以使⽤缺点：收集的信息确定不利于维护收集的信息不够完整全⾯### 埋点JavaScript收集- ⽬标：不以影响⽤户的正常浏览体验作为标准数据采集分析锦上添花- 何为埋点```在待采集数据的页⾯上，预先置⼊⼀段JavaScript代码，当⽤户的某种⾏为满⾜JavaScript执⾏条件，触发JavaScript的执⾏，在执⾏的过程中进⾏数据的采集⼯作。
日志采集与分析系统
日志采集与分析系统日志采集与分析是一项重要的任务，它可以帮助我们监控系统的运行状况，分析和解决问题，优化系统性能，并且对于安全性管理也有着重要的作用。
下面我将详细介绍日志采集与分析系统的概念、实现方法以及其在实际应用中的意义。
一、日志采集与分析系统的概念日志采集与分析系统是指一种能够自动收集系统、应用程序和网络设备产生的日志信息，并对其进行分析、统计和展示的系统。
它的主要功能包括：收集来自不同系统的日志数据，存储日志数据，处理和分析日志数据以检测异常和问题，以及生成报告和可视化展示。
二、日志采集与分析系统的实现方法1.日志收集日志收集是系统的第一步，可以通过以下几种方式进行：（1）直接调用API：在应用程序中调用API来将日志数据直接发送给日志收集器。
（2）使用日志收集器：安装和配置日志收集器来自动收集日志信息。
（3）使用中间件：对于分布式系统，可以使用消息中间件来收集日志信息。
2.日志存储日志存储是为了方便后续的分析和查询，通常采用以下几种方式：（1）本地文件存储：将日志存储在本地文件中，可以按照时间或大小进行切分和归档。
（2）数据库存储：将日志存储在数据库中，方便查询和分析。
（3）云存储：将日志存储在云平台上，如AWSS3、阿里云OSS等，可以方便地进行可视化展示和分析。
3.日志处理与分析日志处理与分析是对日志数据进行解析、过滤和分析的过程，以检测异常和问题，并获取有价值的信息。
常用的方法包括：（1）日志解析：对日志进行解析，提取关键信息，如事件发生时间、事件类型、事件数据等。
（2）日志过滤：根据预设规则或条件来过滤日志，只保留关键和有价值的日志数据。
（3）日志分析：基于统计、机器学习或规则引擎等方法来进行日志数据的分析，以检测异常和问题。
4.可视化展示与报告生成通过可视化展示和报告生成，可以直观地了解系统的运行状况、异常和性能瓶颈，以及采取相应的措施。
通常有以下几种方式：（1）图表展示：以柱状图、折线图、饼图等形式展示系统的日志数据，如事件发生次数、占比等。
《数据采集与预处理》教学教案—07Flume采集数据上传到集群
启用时间上的“舍弃”，即 hdfs.path 解析时将根据 roundValue 中设置的 时间进行舍弃，时间单位根据 roundUnit 中的设置来确定
a1.Sinks.k1.hdfs.roundValue = 10 设定时间值
a1.Sinks.k1.hdfs.roundUnit minute
= 设定时间单位
；
org. apache. flume. Sink.
hbase.Regex Hbase Ev
entSerializer
设置 serializer 的处理类
—
要传递给序列化程序的属性（如
设置 HBase 的 column）
SimpleHbaseEventSerializer 的配置示例如表 3-11 所示。
示例说明 为 Agent 的 Channel 命名 为 Agent 的 Sink 命名 设置 type 的值 设置 HBase 的 table 的名称 设置 HBase 的 columnFamily
设置 serializer 的处理类
设置相应的正则表达式
\\[(.*?)\\]
agent.Sinks.hbaseSink-2.serializer.colNames = column-1,column-2,column-3,column-4
则。这里由于实例数据量较少，所以采用大小 128MB、时间 60s 作为文件 滚动规则。
2．Flume 采集数据上传到 HBase （1）利用 SimpleHbaseEventSerializer 序列化模式上传数据。 首 先 ， 在 HBase 中 创 建 一 个 表 mikeal-hbase-table ， 表 中 拥 有 familyclom1 和 familyclom2 两个列。 在 Flume 安 装 目 录 的 conf 目 录 中 创 建 并 配 置 test-flume-into-hbase.conf 文件。 test.log 文件作为实时数据采集源日志文件，选择本地文件目录 /data/flume- hbase-test/data 作为 Channel，选择 HBase 为 Sink（即数据流写 入 HBase）。 在 Flume 安装目录的 bin 目录中启动 Flume。
flume checkpoint原理
flume checkpoint原理Flume Checkpoint原理Flume是Apache基金会下的一个分布式、可靠的、可扩展的日志收集和聚合系统。
它的设计目标是高效地从多个数据源（如Web 服务器、应用程序日志等）收集大量数据，并将数据传输到各种目标（如HDFS、HBase、Kafka等）。
在Flume中，Checkpoint是一个非常重要的概念，它确保了数据的可靠传输和故障恢复。
Checkpoint是Flume用于确保数据传输的可靠性和一致性的机制。
当数据从源头开始流动时，Flume会周期性地将数据写入到一个称为“Channel”的缓冲区。
Channel是一个可靠的、持久化的、有序的队列，它在Flume Agent的两个组件之间传输数据。
为了确保数据的可靠传输，Flume将数据写入到Channel后，会生成一个Checkpoint，用于记录数据的传输状态。
在Flume中，Checkpoint是由一个称为“Transaction”的概念来实现的。
一个Transaction代表了一次数据传输的过程，它包含了一系列的事件（Event）。
当Flume将数据写入到Channel时，它会创建一个新的Transaction，并将数据写入到该Transaction中。
当数据写入完成后，Flume会提交该Transaction，将数据从Channel中删除，并生成一个Checkpoint来记录该Transaction 的状态。
Checkpoint的生成和管理是由Flume Agent的另一个组件称为“Sink”来完成的。
Sink负责将数据从Channel中读取出来，并将数据传输到目标存储系统。
在读取数据之前，Sink会先检查Checkpoint的状态，以确定从哪个位置开始读取数据。
如果发现有未提交的Transaction，Sink会首先将这些未提交的Transaction 提交，并将数据写入到目标存储系统。
日志采集模块设计方案
日志采集模块设计方案
日志采集模块是现代软件系统中非常重要的一部分，它可以帮
助开发人员和系统管理员监控系统运行状况、分析问题和优化性能。
在设计日志采集模块时，需要考虑以下几个方面：
1. 功能需求，日志采集模块需要能够收集系统各个部分的日志
信息，包括应用程序日志、系统日志、安全日志等。
它还需要支持
多种日志格式和协议，以便与不同类型的应用程序和系统集成。
2. 数据收集，日志采集模块需要能够实时、高效地收集日志数据，并能够处理大量的日志信息。
它还需要支持对数据进行过滤、
聚合和转换，以便后续的存储和分析。
3. 数据传输，采集到的日志数据需要能够安全可靠地传输到日
志存储或分析系统。
这可能涉及到使用加密、压缩和其他技术来保
护数据的完整性和隐私性。
4. 可扩展性，日志采集模块需要具有良好的可扩展性，能够适
应系统规模的变化和新的需求。
它还需要支持分布式部署，以便在
需要时能够进行水平扩展。
5. 故障处理，日志采集模块需要能够处理各种故障情况，包括网络故障、存储故障和日志格式错误等。
它需要具有自动重试、容错和告警机制，以便及时发现和解决问题。
6. 安全性，日志采集模块需要能够保护日志数据的安全性，防止数据被篡改或泄露。
它还需要支持身份验证和授权机制，以确保只有授权的用户能够访问和操作日志数据。
综上所述，设计日志采集模块需要综合考虑功能需求、数据收集、数据传输、可扩展性、故障处理和安全性等多个方面，以确保其能够满足现代软件系统对日志管理的需求。
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B I T C项目7 Flume日志采集系统任务7.2 Flume采集方案说明与可靠性保证主讲教师：马东波学习目标Title Works About Help章节概要在大数据系统的开发中，数据收集工作无疑是开发者首要解决的一个难题，但由于生产数据的源头丰富多样，其中包含网站日志数据、后台监控数据、用户浏览网页数据等，数据工程师要想将它们分门别类的采集到HDFS系统中，就可以使用Apache Flume（数据采集）系统。
本章将针对Flume系统的基本概念、安装及应用方式详细讲解，让读者掌握Flume系统的原理与应用。
C O N T E N T SFlume采集方案说明PART 01Flume的可靠性保证PART 02Flume Sources在编写Flume采集方案时，首先必须明确采集的数据源类型、出处；接着，根据这些信息与Flume已提供支持的Flume Sources进行匹配，选择对应的数据采集器类型（即sources.type）；再根据选择的数据采集器类型，配置必要和非必要的数据采集器属性，Flume提供并支持的Flume Sources种类如下所示。
Avro Source Thrift Source Exec SourceJMS Source Spooling Directory Source Twitter 1% firehose SourceKafka Source NetCat TCP Source NetCat UDP SourceSequence GeneratorSyslog TCP Source Multiport Syslog TCP SourceSourceSyslog UDP Source HTTP Source Stress SourceAvro Legacy Source Thrift Legacy Source Custom SourceScribe Source Taildir SourceTitle Works About HelpFlume Sources监听Avro端口并从外部Avro客户端流中接收event数据，当与另一个Flume Agent 上的Avro Sink配对时，可创建分层集合拓扑，利用Avro Source可以实现多级流动、扇出流、扇入流等效果，Avro Source常用配置属性如下。
属性名称默认值相关说明channels–type–组件类型名需必须是avrobind–要监听的主机名或IP地址port–要监听的服务端口threads–要生成的工作线程的最大数目ssl false 将此设置为true以启用SSL加密，则还必须指定“keystore”和“keystore-password”keystore–SSL所必需的通往Java密钥存储路径keystore-password–SSL所必需的Java密钥存储的密码Title Works About HelpTitle Works AboutHelpFlume Sources使用Avro Source采集器配置一个名称为a1的Agent示例如下：a1.sources=r1a1.channels=c1a1.sources.r1.type=avroa1.sources.r1.channels=c1a1.sources.r1.bind=0.0.0.0a1.sources.r1.port=4141Flume Sources•Spooling Directory Source允许对指定磁盘上的文件目录进行监控来提取数据，它将查看文件的指定目录的新增文件，并将文件中的数据读取出来。
•Spooling Directory Source常用配置属性如下表所示。
属性名称默认值相关说明channels–type–组件类型名需必须是spooldirspoolDir–从中读取文件的目录PLETED附加到完全摄取的文件后缀deletePolicy never 何时删除已完成的文件：never或immediatefileHeader false是否添加存储绝对路径文件名的标头includePattern^.*$正则表达式，指定要包含的文件ignorePattern^$正则表达式，指定要忽略的文件Title Works About HelpFlume Sources使用Spooling Directory Source采集器配置一个名称为a1的Agent示例如下：a1.channels=ch-1a1.sources=src-1a1.sources.src-1.type=spooldira1.sources.src-1.channels=ch-1a1.sources.src-1.spoolDir=/var/log/apache/flumeSpoola1.sources.src-1.fileHeader=trueTitle Works About HelpFlume SourcesTaildir Source用于观察指定的文件，几乎可以实时监测到添加到每个文件的新行。
如果文件正在写入新行，则此采集器将重试采集它们以等待写入完成，Source常用配置属性如下所示。
属性名称默认值相关说明channels–type–组件类型名需必须是TAILDIRfilegroups–以空格分隔的文件组列表filegroups.<filegroupName>–文件组的绝对路径idleTimeout120000关闭非活动文件的时间（毫秒）Flume Sources续表属性名称默认值相关说明writePosInterval3000写入位置文件上每个文件的最后位置的间隔时间batchSize100一次读取和发送到通道的最大行数backoffSleepIncrement1000当最后一次尝试未找到任何新数据时，每次重新尝试轮询新数据之间的最大时间延迟fileHeader false是否添加存储绝对路径文件名的标头fileHeaderKey file 将绝对路径文件名附加到event header时使用的header关键字Flume Sources使用Taildir Sources采集器配置一个名称为a1的Agent示例如下：a1.sources=r1a1.channels=c1a1.sources.r1.type=TAILDIRa1.sources.r1.channels=c1a1.sources.r1.positionFile=/var/log/flume/taildir_position.jsona1.sources.r1.filegroups=f1 f2a1.sources.r1.filegroups.f1=/var/log/test1/example.loga1.sources.r1.headers.f1.headerKey1=value1a1.sources.r1.filegroups.f2=/var/log/test2/.*log.*a1.sources.r1.headers.f2.headerKey1=value2a1.sources.r1.headers.f2.headerKey2=value2-2a1.sources.r1.fileHeader=trueFlume SourcesHTTP Source可以通过HTTP POST和GET请求方式接收event数据，GET通常只能用于测试使用，POST请求发送的所有的events都被认为是一个批次，会在一个事务中插入channel，Taildir Source常用配置属性如下所示。
属性名称默认值相关说明channels–type组件类型名需必须是httpport–采集源要绑定的端口bind0.0.0.0要监听绑定的主机名或IP地址handler org.apache.flume.source.http.JSONHandlerhandler类的全路径名Flume Sources使用HTTP Source采集器配置一个名称为a1的Agent示例如下：a1.sources=r1a1.channels=c1a1.sources.r1.type=httpa1.sources.r1.port=5140a1.sources.r1.channels=c1a1.sources.r1.handler=org.example.rest.RestHandlera1.sources.r1.handler.nickname=random propsFlume ChannelsChannels通道是event在Agent上暂存的存储库，Source向Channel中添加event，Sink在读取完数据后再删除它。
在配置Channels时，需要明确的就是将要传输的sources数据源类型；根据这些信息结合开发中的实际需求，选择Flume已提供的支持的FlumeChannels；再根据选择的Channel类型，配置必要和非必要的Channel属性，Flume提供并支持的Flume Channels种类如下所示。
Memory Channel JDBC Channel Kafka ChannelFile Channel Spillable Memory Channel Pseudo Transaction ChannelCustom ChannelFlume ChannelsMemory Channel会将event存储在具有可配置最大尺寸的内存队列中，适用于需要更高吞吐量的流量，但在Agent发生故障时会丢失部分阶段数据，下表为Memory Channel常用配置属性。
属性名称默认值相关说明type–组件类型名需必须是memorycapacity100存储在channel中的最大event数transactionCapacity100channel从source接收或向sink传递的每个事务中最大event数keep-alive3添加或删除event的超时时间(秒)byteCapacityBuffer Percentage 20定义byteCapacity与channel中所有event所占百分比byteCapacity等于JVM可用的最大允许此channel中所有event的的最大内Flume Channels使用Memory Channel通道配置一个名称为a1的Agent示例如下：a1.channels=c1a1.channels.c1.type=memorya1.channels.c1.capacity=10000a1.channels.c1.transactionCapacity=10000a1.channels.byteCapacityBufferPercentage=20a1.channels.byteCapacity=800000Flume ChannelsFile Channel是Flume的持久通道，它将所有event写入磁盘，因此不会丢失进程或机器关机、崩溃时的数据。