大数据 hadoop ---- Sqoop、flume、chukwa
Sqoop 简介
Sqoop(发音：skup)是一款开源的工具，主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql...)间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如 ： MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。
特征
Sqoop是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型数据库（例如 ： MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。
对于某些NoSQL数据库它也提供了连接器。Sqoop，类似于其他ETL工具，使用元数据模型来判断数据类型并在数据从数据源转移到Hadoop时确保类型安全的数据处理。Sqoop专为大数据批量传输设计，能够分割数据集并创建Hadoop任务来处理每个区块。
- Sqoop：SQL-to-Hadoop
- 连接传统关系型数据库和Hadoop的桥梁 把关系型数据库的数据导入到 Hadoop 系统 ( 如 HDFS、HBase 和 Hive) 中； 把数据从 Hadoop 系统里抽取并导出到关系型数据库里
- 利用MapReduce，批处理方式进行数据传输
Sqoop的优势
- 高效、可控的利用资源,任务并行度、超时时间等
数据类型映射与转换可自动进行，用户也可自定义
- 支持多种数据库（MySQL、Oracle、PostgreSQL）
架构图
Sqoop 发展至今主要演化了两大版本：Sqoop1 和 Sqoop2。
- 两个不同的版本，完全不兼容
- 版本号划分区别，Apache 版本：1.4.x(Sqoop1); 1.99.x(Sqoop2) CDH 版本 : Sqoop-1.4.3-cdh4(Sqoop1) ; Sqoop2-1.99.2-cdh4.5.0 (Sqoop2)
- Sqoop2 比 Sqoop1 的改进
- 引入 Sqoop server，集中化管理 connector 等
- 多种访问方式：CLI，Web UI，REST API
- 引入基于角色的安全机制
Sqoop 架构图 1
Sqoop 架构图 2:
Sqoop1 与 Sqoop2 的优缺点
Flume 介绍(日志收集)
Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。
当前Flume有两个版本Flume 0.9X版本的统称Flume-og，Flume1.X版本的统称Flume-ng。由于Flume-ng经过重大重构，与Flume-og有很大不同，使用时请注意区分。
日志收集
Flume最早是Cloudera提供的日志收集系统，是Apache下的一个孵化项目，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据。
工作方式
Flume-og采用了多Master的方式。为了保证配置数据的一致性，Flume引入了ZooKeeper，用于保存配置数据，ZooKeeper本身可保证配置数据的一致性和高可用，另外，在配置数据发生变化时，ZooKeeper可以通知Flume Master节点。Flume Master间使用gossip协议同步数据。
Flume-ng最明显的改动就是取消了集中管理配置的 Master 和 Zookeeper，变为一个纯粹的传输工具。Flume-ng另一个主要的不同点是读入数据和写出数据由不同的工作线程处理（称为 Runner）。 在 Flume-og 中，读入线程同样做写出工作（除了故障重试）。如果写出慢的话（不是完全失败），它将阻塞 Flume 接收数据的能力。这种异步的设计使读入线程可以顺畅的工作而无需关注下游的任何问题。
优势
1. Flume可以将应用产生的数据存储到任何集中存储器中，比如HDFS,HBase
2. 当收集数据的速度超过将写入数据的时候，也就是当收集信息遇到峰值时，这时候收集的信息非常大，甚至超过了系统的写入数据能力，这时候，Flume会在数据生产者和数据收容器间做出调整，保证其能够在两者之间提供平稳的数据.
3. 提供上下文路由特征
4. Flume的管道是基于事务，保证了数据在传送和接收时的一致性.
5. Flume是可靠的，容错性高的，可升级的，易管理的,并且可定制的。
具有特征
1. Flume可以高效率的将多个网站服务器中收集的日志信息存入HDFS/HBase中
2. 使用Flume，我们可以将从多个服务器中获取的数据迅速的移交给Hadoop中
3. 除了日志信息，Flume同时也可以用来接入收集规模宏大的社交网络节点事件数据，比如facebook,twitter,电商网站如亚马逊，flipkart等
4. 支持各种接入资源数据的类型以及接出数据类型
5. 支持多路径流量，多管道接入流量，多管道接出流量，上下文路由等
6. 可以被水平扩展
结构
Agent主要由:source,channel,sink三个组件组成.
Source:
从数据发生器接收数据,并将接收的数据以Flume的event格式传递给一个或者多个通道channel,Flume提供多种数据接收的方式,比如Avro,Thrift,twitter1%等
常见类型： ：avro 、exec、 jms、spooling directory、source 、kafka 、netcat 等
Channel:
channel是一种短暂的存储容器,它将从source处接收到的event格式的数据缓存起来,直到它们被sinks消费掉,它在source和sink间起着桥梁的作用,channel是一个完整的事务,这一点保证了数据在收发的时候的一致性. 并且它可以和任意数量的source和sink链接. 支持的类型有: JDBC channel , File System channel , Memory channel等.
常见类型：Memory、JDBC、File等
sink:
sink将数据存储到集中存储器比如Hbase和HDFS,它从channels消费数据(events)并将其传递给目标地. 目标地可能是另一个sink,也可能HDFS,HBase.
常见类型：HDFS、Logger、File Roll、Avro、Thrift、HBａｓｅ等
简单的结构图
Flume 还具有 Reliability、Scalability、Manageability 和 Extensibility 特点
Reliability：Flume 提供 3 种数据可靠性选项，包括 End-to-end、Store on failure 和 Best effort。其中 End-to-end 使用了磁盘日志和接受端 Ack 的方式，保证 Flume 接受到的数据会最终到达目的。Store on failure 在目的不可用的时候，数据会保持在本地硬盘。和 End-to-end 不同的是，如果是进程出现问题，Store on failure 可能会丢失部分数据。Best effort 不做任何 QoS 保证。Scalability：Flume 的 3 大组件：collector、master 和 storage tier 都是可伸缩的。需要注意的是，Flume 中对事件的处理不需要带状态，它的 Scalability 可以很容易实现。Manageability：Flume 利用 ZooKeeper 和 gossip，保证配置数据的一致性、高可用。同时，多 Master，保证 Master 可以管理大量的节点。Extensibility：基于 Java，用户可以为 Flume 添加各种新的功能，如通过继承 Source，用户可以实现自己的数据接入方式，实现 Sink 的子类，用户可以将数据写往特定目标，同时，通过 SinkDecorator，用户可以对数据进行一定的预处理。
多个Agent连接
３个Agent连接一个Agent时，要注意的是，３个Agent中Sinks的类型需要统一，因为另一个Agent的Source类型需要统一的数据源类型来接收。
一个或者多个Agent连接就形成了流，流将数据推送到了另一个Agent，最终将数据推送到存储或者索引系统。
Chukwa 简介
Apache 的开源项目 hadoop， 作为一个分布式存储和计算系统，已经被业界广泛应用。很多大型企业都有了各自基于 hadoop 的应用和相关扩展。当 1000+ 以上个节点的 hadoop 集群变得常见时，集群自身的相关信息如何收集和分析呢？针对这个问题， Apache 同样提出了相应的解决方案，那就是 chukwa。
chukwa 是一个开源的用于监控大型分布式系统的数据收集系统。这是构建在 hadoop 的 hdfs 和 map/reduce 框架之上的，继承了 hadoop 的可伸缩性和鲁棒性。Chukwa 还包含了一个强大和灵活的工具集，可用于展示、监控和分析已收集的数据。
结构图：
1. chukwa 不是一个单机系统. 在单个节点部署一个 chukwa 系统,基本没有什么用处. chukwa 是一个构建在 hadoop 基础上的分布式日志处理系统.换言之,在搭建 chukwa 环境之前,你需要先构建一个 hadoop 环境,然后在 hadoop 的基础上构建 chukwa 环境,这个关系也可以从稍后的 chukwa 架构图上看出来.这也是因为 chukwa 的假设是要处理的数据量是在 T 级别的.
2. chukwa 不是一个实时错误监控系统.在解决这个问题方面, ganglia,nagios 等等系统已经做得很好了,这些系统对数据的敏感性都可以达到秒级. chukwa 分析的是数据是分钟级别的,它认为像集群的整体 cpu 使用率这样的数据,延迟几分钟拿到,不是什么问题.
3. chukwa 不是一个封闭的系统.虽然 chukwa 自带了许多针对 hadoop 集群的分析项,但是这并不是说它只能监控和分析 hadoop.chukwa 提供了一个对大数据量日志类数据采集、存储、分析和展示的全套解决方案和框架,在这类数据生命周期的各个阶段, chukwa 都提供了近乎完美的解决方案,这一点也可以从它的架构中看出来.
2. chukwa 不是一个实时错误监控系统.在解决这个问题方面, ganglia,nagios 等等系统已经做得很好了,这些系统对数据的敏感性都可以达到秒级. chukwa 分析的是数据是分钟级别的,它认为像集群的整体 cpu 使用率这样的数据,延迟几分钟拿到,不是什么问题.
3. chukwa 不是一个封闭的系统.虽然 chukwa 自带了许多针对 hadoop 集群的分析项,但是这并不是说它只能监控和分析 hadoop.chukwa 提供了一个对大数据量日志类数据采集、存储、分析和展示的全套解决方案和框架,在这类数据生命周期的各个阶段, chukwa 都提供了近乎完美的解决方案,这一点也可以从它的架构中看出来.
chukwa 是什么
1. 总体而言, chukwa 可以用于监控大规模(2000+ 以上的节点, 每天产生数据量在T级别) hadoop 集群的整体运行情况并对它们的日志进行分析
2. 对于集群的用户而言: chukwa 展示他们的作业已经运行了多久,占用了多少资源,还有多少资源可用,一个作业是为什么失败了,一个读写操作在哪个节点出了问题.
3. 对于集群的运维工程师而言: chukwa 展示了集群中的硬件错误,集群的性能变化,集群的资源瓶颈在哪里.
4. 对于集群的管理者而言: chukwa 展示了集群的资源消耗情况,集群的整体作业执行情况,可以用以辅助预算和集群资源协调.
5. 对于集群的开发者而言: chukwa 展示了集群中主要的性能瓶颈,经常出现的错误,从而可以着力重点解决重要问题
基本架构
其中主要的部件为:
1. agents : 负责采集最原始的数据,并发送给 collectors
2. adaptor : 直接采集数据的接口和工具,一个 agent 可以管理多个 adaptor 的数据采集
3. collectors 负责收集 agents 收送来的数据,并定时写入集群中
4. map/reduce jobs 定时启动,负责把集群中的数据分类、排序、去重和合并
5. HICC 负责数据的展示
adaptors 和 agents
在 每个数据的产生端(基本上是集群中每一个节点上), chukwa 使用一个 agent 来采集它感兴趣的数据,每一类数据通过一个 adaptor 来实现, 数据的类型(DataType?)在相应的配置中指定. 默认地, chukwa 对以下常见的数据来源已经提供了相应的 adaptor ： 命令行输出、log 文件和 httpSender等等. 这些 adaptor 会定期运行(比如每分钟读一次 df 的结果)或事件驱动地执行(比如 kernel 打了一条错误日志). 如果这些 adaptor 还不够用，用户也可以方便地自己实现一个 adaptor 来满足需求。
为防止数据采集端的 agent 出现故障，chukwa 的 agent 采用了所谓的 ‘watchdog’ 机制，会自动重启终止的数据采集进程，防止原始数据的丢失。
另一方面, 对于重复采集的数据, 在 chukwa 的数据处理过程中,会自动对它们进行去重. 这样,就可以对于关键的数据在多台机器上部署相同的 agent,从而实现容错的功能.
另一方面, 对于重复采集的数据, 在 chukwa 的数据处理过程中,会自动对它们进行去重. 这样,就可以对于关键的数据在多台机器上部署相同的 agent,从而实现容错的功能.
collectors
agents 采集到的数据,是存储到 hadoop 集群上的. hadoop 集群擅长于处理少量大文件，而对于大量小文件的处理则不是它的强项，针对这一点，chukwa 设计了 collector 这个角色，用于把数据先进行部分合并，再写入集群，防止大量小文件的写入。
另 一方面,为防止 collector 成为性能瓶颈或成为单点,产生故障, chukwa 允许和鼓励设置多个 collector, agents 随机地从 collectors 列表中选择一个 collector 传输数据,如果一个 collector 失败或繁忙,就换下一个 collector. 从而可以实现负载的均衡,实践证明,多个 collector 的负载几乎是平均的.
demux 和 archive
放在集群上的数据,是通过 map/reduce 作业来实现数据分析的. 在 map/reduce 阶段， chukwa 提供了 demux 和 archive 任务两种内置的作业类型.
demux 作业负责对数据的分类、排序和去重. 在 agent 一节中,我们提到了数据类型(DataType?)的概念.由 collector 写入集群中的数据,都有自己的类型. demux 作业在执行过程中,通过数据类型和配置文件中指定的数据处理类,执行相应的数据分析工作,一般是把非结构化的数据结构化,抽取中其中的数据属性.由于 demux 的本质是一个 map/reduce 作业,所以我们可以根据自己的需求制定自己的 demux 作业,进行各种复杂的逻辑分析. chukwa 提供的 demux interface 可以用 java 语言来方便地扩展.
而 archive 作业则负责把同类型的数据文件合并，一方面保证了同一类的数据都在一起，便于进一步分析, 另一方面减少文件数量, 减轻 hadoop 集群的存储压力。
dbadmin
放在集群上的数据,虽然可以满足数据的长期存储和大数据量计算需求,但是不便于展示.为此, chukwa 做了两方面的努力:
1. 使用 mdl 语言,把集群上的数据抽取到 mysql 数据库中,对近一周的数据,完整保存,超过一周的数据,按数据离当前时间长短作稀释,离当前越久的数据,所保存的数据时间间隔越长.通过 mysql 来作数据源,展示数据.
2. 使用 hbase 或类似的技术,直接把索引化的数据在存储在集群上
到 chukwa 0.4.0 版本为止, chukwa 都是用的第一种方法,但是第二种方法更优雅也更方便一些.
hicc
hicc 是 chukwa 的数据展示端的名字.在展示端， chukwa 提供了一些默认的数据展示 widget，可以使用“列表”、“曲线图”、“多曲线图”、“柱状图”、“面积图式展示一类或多类数据，给用户直观的数据趋势展示。而且，在 hicc 展示端，对不断生成的新数据和历史数据，采用 robin 策略，防止数据的不断增长增大服务器压力，并对数据在时间轴上“稀释”，可以提供长时间段的数据展示原文来源：https://www.cnblogs.com/hollowcabbage/p/9536785.html 、 https://blog.csdn.net/f1550804/article/details/88544158 、 https://baike.baidu.com/item/Chukwa/1854010?fr=aladdin
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