你一定需要的6款大数据采集平台
随着大数据越来越被重视,数据采集的挑
微信添加CDA为好友(ID:joinlearn),拉你入500人数据分析师交流群,点击阅读原文可查看CDA数据分析师交流群规范与福利,期待你来~来源 | 36大数据 随着大数据越来越被重视,数据采集的挑战变的尤为突出。今天为大家介绍几款数据采集平台: Apache Flume Fluentd Logstash Chukwa Scribe Splunk Forwarder 大数据平台与数据采集 任何完整的大数据平台,一般包括以下的几个过程: 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: 我们今天就来看看当前可用的六款数据采集的产品,重点关注它们是如何做到高可靠,高性能和高扩展。 1、Apache Flume 官网: Flume 是Apache旗下的一款开源、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大数据搜集,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。 2、Fluentd 官网: Fluentd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。 3、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。 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。 4、Chukwa 官网: Apache Chukwa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。由于该项目已经不活跃,我们就不细看了。 5、Scribe 代码托管: Scribe是Facebook开发的数据(日志)收集系统。已经多年不维护,同样的,就不多说了。 6、Splunk Forwarder 官网: 以上的所有系统都是开源的。在商业化的大数据平台产品中,Splunk提供完整的数据采金,数据存储,数据分析和处理,以及数据展现的能力。 Splunk是一个分布式的机器数据平台,主要有三个角色: Search Head负责数据的搜索和处理,提供搜索时的信息抽取。 Indexer负责数据的存储和索引 Forwarder,负责数据的收集,清洗,变形,并发送给Indexer Splunk内置了对Syslog,TCP/UDP,Spooling的支持,同时,用户可以通过开发Script Input和Modular Input的方式来获取特定的数据。在Splunk提供的软件仓库里有很多成熟的数据采集应用,例如AWS,数据库(DBConnect)等等,可以方便的从云或者是数据库中获取数据进入Splunk的数据平台做分析。 这里要注意的是,Search Head和Indexer都支持Cluster的配置,也就是高可用,高扩展的,但是Splunk现在还没有针对Farwarder的Cluster的功能。也就是说如果有一台Farwarder的机器出了故障,数据收集也会随之中断,并不能把正在运行的数据采集任务Failover到其它的Farwarder上。 总结 我们简单讨论了几种流行的数据收集平台,它们大都提供高可靠和高扩展的数据收集。大多平台都抽象出了输入,输出和中间的缓冲的架构。利用分布式的网络连接,大多数平台都能实现一定程度的扩展性和高可靠性。 其中Flume,Fluentd是两个被使用较多的产品。如果你用ElasticSearch,Logstash也许是首选,因为ELK栈提供了很好的集成。Chukwa和Scribe由于项目的不活跃,不推荐使用。 Splunk作为一个优秀的商业产品,它的数据采集还存在一定的限制,相信Splunk很快会开发出更好的数据收集的解决方案。 本文链接:end (编辑:上海站长网) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |