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浅谈 chukwa 在数据收集处理方面的应用
终于搞明白,存储TCO原来是这样算的>>>   

简介: 数据收集一直以来都是一个很重要的话题,在各行各业中,有各种方式在进行着数据收集工作,而本篇将要介绍的是 与 Hadoop 集成的数据收集工具 Chukwa,它有几个非常吸引人的特点:它架构清晰,部署简单;收集的数据类型广泛,具有很强的扩展性;与 Hadoop 无缝集成,能完成海量数据的收集与整理。本文将从最基本的概念讲起,随后将逐步介绍如何搭建一个功能强大的数据收集平台。相信对大家在日后的工作中能带来 很大的帮助。

Chukwa 简介

什么是 Chukwa,简单的说它是一个数据收集系统,它可以将各种各样类型的数据收集成适合 Hadoop 处理的文件保存在 HDFS 中供 Hadoop 进行各种 MapReduce 操作。Chukwa 本身也提供了很多内置的功能,帮助我们进行数据的收集和整理。Chukwa 应用场景介绍
为了更加简单直观的展示 Chukwa,我们先来看一个假设的场景。假设我们有一个规模很大 ( 牵扯到 Hadoop 的总是很大。。。。) 的网站,网站每天产生数量庞大的日志文件,要收集,分析这些日志文件可不是件容易的事情,读者可能会想了,做这种事情 Hadoop 挺合适的,很多大型网站都在用,那么问题来了,分散在各个节点的数据怎么收集,收集到的数据如果有重复数据怎么处理,如何与 Hadoop 集成。如果自己编写代码完成这个过程,一来需要花费不小的精力,二来不可避免的会引入 Bug。这里就是我们 Chukwa 发挥作用的时候了,Chukwa 是一个开源的软件,有很多聪明的开发者在贡献着自己的智慧。它可以帮助我们在各个节点实时监控日志文件的变化,增量的将文件内容写入 HDFS,同时还可以将数据去除重复,排序等,这时 Hadoop 从 HDFS 中拿到的文件已经是 SequenceFile 了。无需任何转换过程,中间繁杂的过程都由 Chukwa 帮我们完成了。是不是很省心呢。这里我们仅仅举了一个应用的例子,它还可以帮我们监控来自 Socket 的数据,甚至定时执行我们指定的命令获取输出数据,等等,具体的可以参看 Chukwa 官方文档。如果这些还不够,我们还可以自己定义自己的适配器来完成更加高级的功能。稍后我们将看到如何定义自己的适配器来做自己想做的事情。怎么样,是不 是有些心动了呢。

Chukwa 的架构设计

前面我们简单说了他的一些用途,讲的比较概括,大家不一定能明白,它到底是怎么帮助我们完成功能的,下来我们就先从他的架构设计角度来看看。我们依然先看一张图。


图 1. 架构示意图
图 1. 架构示意图

我们还是以刚才提到的日志的例子来看。

这里我们先介绍几个新名词:

Agent

什么是 Agent,agent 是驻守在各个节点上的负责收集数据的程序。Agent 又由若干 adapter 组成。adapter 运行在 Agent 进程以内,执行实际收集数据的工作,而 Agent 则负责 adapter 的管理。

Collector

什么是 Collector,Collector 收集各个 Agent 传来的数据,并将这些数据写入 HDFS。

了解了这两个关键的名词之后,也许有读者已经在脑海中有了大致的数据流程图了。是的,它就是这么简单:数据被 Agent 收集,并传送到 Collector,由 Collector 写入 HDFS,然后由 Map-Reduce job 进行数据的预处理。

Chukwa 环境搭建与部署

这里我们介绍一下如何安装,部署,应用 Chukwa

1. 前提条件

    • Linux 环境
    • 这里我们使用 Red Hat
    • JDK 使用 1.6JDK
    • 系统中需要支持 SSH
    • 其他要求

2. 下载 chukwa

    • 这里给出的是其中一个镜像的下载地址 wget http://mirror.bjtu.edu.cn/apache/hadoop/chukwa/chukwa-0.4.0/chukwa-0.4.0.tar.gz 这里的链接是 0.4.0 版本的 chukwa. 其他版本可以从官方网站下载。官网地址:
      http://incubator.apache.org/chukwa/

3. 下载 Hadoop

    • Hadoop 的下载,安装不是本文重点,这里省略。
      当前的 0.20.2 版是比较稳定的版本。开发中的 0.21.0 版,由于 jar 包结构上的改变以及配置的改变,与当前版本的 chukwa 的不兼容。所以建议使用 stable 版本的 Hadoop。

4. 安装

    • tar -xzf chukwa-0.4.0.tar.gz
    • tar -xzf hadoop-0.20.2.tar.gz
    • 解压之后,假设目录名称分别 chukwa-0.4.0 和 Hadoop-0.20.2

Hadoop 的配置

可以参考 Hadoop 官方网站的教程,限于篇幅,我们这里省略。

Chukwa 的配置

这里我们将以最简单的步骤完成 agent 和 collector 的配置,使读者可以快速的了解它。

配置 Agent

    1. 编辑 $CHUKWA_HOME/conf/chukwa-env.sh 文件,这里需要设置 JAVA_HOME 注释掉 HADOOP_HOME,HADOOP_CONF_DIR,因为 agent 仅仅是用来收集数据,所以不需要 HADOOP 的参与。注释掉 CHUKWA_PID_DIR,CHUKWA_LOG_DIR,如果不注释的话,那么他指定的位置是在 /tmp 临时目录下,这会导致,PID 和 LOG 文件被无故删除。会在后续的操作中导致异常。注释之后,系统会使用默认路径,默认会在 Chukwa 安装目录下创建 PID 和 LOG 文件。
    2. 编辑 $CHUKWA_HOME/conf/collectors 文件,这里需要将 collectors 的地址写在这里 , 格式为 http://hostname:port/. 这里可以写多个 collector,每个占一行。Agent 通常会随机选择一个作为 collector 将数据发送给这个 collector, 如果当前的 collector 失败 , 则会继续选择下一个继续尝试。collector 是有 load balance 功能的,不会说所有的 Agent 都将数据写入到一个 Collector,从而导致失败。
    3. 编辑 $CHUKWA_HOME/conf/initial_adapters 文件,这里默认带的配置文件 initial_adapters.template,修改名称为 initial_adapters,里面默认带了几个 adapter 的例子。很容易理解。这个配置文件的名称,顾名思义是默认初始的 adapter,当 agent 启动的时候,这些 adapter 就会工作。

配置 Collector

    1. 编辑 $CHUKWA_HOME/conf/chukwa-env.sh 文件,修改 JAVA_HOME,HADOOP_HOME,HADOOP_CONF_DIR,指定为合适的值。同样的道理,我们需要注释掉 CHUKWA_PID_DIR,CHUKWA_LOG_DIR

启动

  1. 启动 hadoop

    bin/start-all.sh

  2. 启动 collector

    bin/chukwa collector

  3. 启动 agent

    bin/chukwa agent

可以看到的结果


清单 1. Agent 端日志片段
				
 2010-12-23 10:20:28,315 INFO Timer-1 ExecAdaptor - calling exec 
 2010-12-23 10:20:28,377 INFO Timer-1 ExecAdaptor - calling exec 
 2010-12-23 10:20:28,438 INFO Timer-1 ExecAdaptor - calling exec 
 2010-12-23 10:20:28,451 INFO HTTP post thread ChukwaHttpSender - 
                                                       collected 14 chunks for post_26923 
 2010-12-23 10:20:28,452 INFO HTTP post thread ChukwaHttpSender - 
                >>>>>> HTTP post_26923 to http://xi-pli:8080/ length = 17788 
 2010-12-23 10:20:28,459 INFO HTTP post thread ChukwaHttpSender - 
        >>>>>> HTTP Got success back from http://xi-pli:8080/chukwa; response length 924 
 2010-12-23 10:20:28,459 INFO HTTP post thread ChukwaHttpSender - 
        post_26923 sent 0 chunks, got back 14 acks 
 2010-12-23 10:20:28,500 INFO Timer-1 ExecAdaptor - calling exec 

从这里我们能看到 Timer-1 ExecAdaptor - calling exec已经被定时执行,而且我们还能看到 Agent 将信息发送给了我们指定的 Collector:


清单 2. Collector 端日志
				
 2010-12-23 10:30:22,207 INFO Timer-4 SeqFileWriter -
     rotating sink file /chukwa/logs/201023102522181_xipli_15db999712d1106ead87ffe.chukwa 
 2010-12-23 10:30:22,784 INFO Timer-1 root - 
         stats:ServletCollector,numberHTTPConnection:15,numberchunks:1110 
 2010-12-23 10:30:23,220 INFO Timer-3 SeqFileWriter - 
         stat:datacollection.writer.hdfs dataSize=797670 dataRate=26587 

从日志我们可以看到 Collector 已经通过 writer 将收集到的数据写入了文件 /chukwa/logs/201023102522181_xipli_15db999712d1106ead87ffe.chukwa

那么怎么知道数据已经被写入 HDFS 了呢。我们可以通过执行 hadoop 的命令来查看 HDFS


清单 3. 察看日志
				
 bin/hadoop fs -ls /chukwa/logs 

如果不出意外,我们已经能看到数据已经被写入了 HDFS。


清单 4. 检查文件
				
 Found 205 items 
 -rw-r--r--   3 hadoop supergroup     
 676395 2010-12-22 17:12 /chukwa/logs/201022171225851_xipli_18f1ec1212d0d4c13067ffa.done 
 -rw-r--r--   3 hadoop supergroup 6046366 2010-12-22 17:17 
 /chukwa/logs/201022171725877_xipli_18f1ec1212d0d4c13067ff8.chukwa 
 -rw-r--r--   3 hadoop supergroup    
8352420 2010-12-22 17:32 /chukwa/logs/201022173249756_xipli_1f33c45712d0d6c7cdd8000.done 

如果想要将 agent 部署到多个节点去,只需要在其他节点上也做相应的配置即可。但是随着节点数目的增多,我们会发现管理 agent 的难度越来越高。这时我们可以使用单一的节点来批量管理所有的 Agents。

第一个我们需要编辑的文件是 conf 目录下的 agents 文件,默认情况下,它是一个模板文件,名称为 agents.template,我们需要把它改名为 agents。将 agent 的 hostname/IP 逐个添加进这个文件中,每行一个节点。这时通过调用 bin/start-agents.sh 和 bin/stop-agents.sh 可以批量的管理 agents 的启动和关闭。如果有遇到不能正常关闭 agent 的情况,那么一个可用的临时解决方法是将各个节点的 chukwa 脚本中的 kill -1 修改为 kill -9。Collector 也是类似的控制方式。

基本命令介绍

在 bin 目录下有很多的可执行文件。我们这里只关注以下一些文件:

chukwa

chukwa 命令的帮助信息如下


清单 5. 基本命令
				
 Usage: chukwa [--config confdir] COMMAND 
 where COMMAND is one of: 
  agent         run a Chukwa Agent 
  archive       run the Archive Manager 
  collector     run a Chukwa Collector 
  demux         run the Demux Manager 
  dp            run the Post Demux data processors 
  hicc          run a HICC Webserver 
  droll         run a daily rolling job (deprecated) 
  hroll         run a hourly rolling job (deprecated) 
  version       print the version 
 Utilities: 
  backfill      run a back fill data loader utility 
  dumpArchive   view an archive file 
  dumpRecord    view a record file 
  tail          start tailing a file 
 Most command print help when invoked w/o parameters. 

各参数的功能如下:

bin/chukwa agent 启动本地 agent

bin/chukwa agent stop 关闭本地 agent

bin/chukwa collector 启动本地 collector

bin/chukwa collector stop 关闭本地 collector

bin/chukwa archive 定时运行 archive,将文件整理成 Sequence File. 并且会去除重复内容。

bin/chukwa archive stop 停止运行 archive
bin/chukwa demux 启动 demux 管理器,相当于启动了一个 M/R Job. 默认情况是 TsProcessor. 我们也可以自己定义自己的数据处理模块,稍后提到。

bin/chukwa demux stop 停止 demux 管理器

bin/chukwa dp 启动 demux post processor 用于定时排序,归并文件,剔除冗余数据。

bin/chukwa dp stop 停止 dp 运行

bin/chukwa hicc 这是一个有意思的东西,它类似一个 portal,将数据以图形的方式展现出来。但是在当前的 0.4.0 版本还有很多问题,读者要是有兴趣,可以试一下开发中的 0.5.0 版本。

后面的命令比较简单,根据提示也能正确运行,不做详细叙述。

slaves.sh

slaves.sh 命令 , 很有用,尤其是当你有很多节点的时候,比如有 50 个节点,想要给每个节点下创建一个目录 abc 怎么办呢。如果一个一个去机器上创建,那就太繁琐了。幸好,有它可以帮我们,bin/slaves.sh mkdir /home/hadoop/abc. 它就会帮我们在各个节点上创建对应的目录。

start-agents.sh

该命令会启动所有注册在 agents 文件中的 Agent

start-collectors.sh

该命令会启动所有注册在 collectors 文件中的 Collector

stop-agents.sh

该命令会停止所有注册在 agents 文件中的 Agent

stop-collectors.sh

该命令会停止所有注册在 collectors 文件中的 Collector

start-data-processors.sh

该命令是以下三个命令的组合:

bin/chukwa archive

bin/demux

bin/dp

他会将这三个命令依次启动,不用自己一个一个启动。

stop-data-processors.sh

依次停止 archive/demux/dp 三个服务

Agent 端命令:

当 Agent 启动之后,我们还可以动态控制 Agent 中的 adapter。当 Agent 启动之后,每个 Agent 都会启动一个 telnet 服务,用于单独控制 Agent。默认端口是 9093。

当运行了命令 telnet localhost 9093 之后,会进入 telnet 控制台,显示如下:


清单 6. Agent 控制台信息
				
 Trying ::1... 
 Connected to localhost. 
 Escape character is '^]'. 

输入回车,并输入 help 命令,会显示详细的命令帮助信息


清单 7. Agent 控制台信息
				
 you're talking to the Chukwa agent.  Commands available: 
 add [adaptorname] [args] [offset] -- start an adaptor 
 shutdown [adaptornumber]  -- graceful stop 
 stop [adaptornumber]  -- abrupt stop 
 list -- list running adaptors 
 close -- close this connection 
 stopagent -- stop the whole agent process 
 stopall -- stop all adaptors 
 reloadCollectors -- reload the list of collectors 
 help -- print this message 
         Command names are case-blind. 

此时输入 list,则可以查看到当前正在运行的所有的 adapter。显示如下:


清单 8. Agent 控制台信息
				
 adaptor_8567b8b00a5dc746ccd5b8d179873db1)  
     org.apache.hadoop.chukwa.datacollection.adaptor.ExecAdaptor 
      Top 60 /usr/bin/top -b -n 1 -c 505728 
 adaptor_e69999b07d7023e6ba08060c85bd9ad7)  
           org.apache.hadoop.chukwa.datacollection.adaptor.ExecAdaptor 
           Df 60 /bin/df -l 353792 

其他命令都比较浅显易懂,我们下来仅仅看看 add 命令。以下面一个例子来看:


清单 9. Agent 添加 adapter
				
 add filetailer.LWFTAdaptor dataType /foo/bar 0 

该命令将 LWFTAdaptor 这个 adaptor 加入到 Agent 中并运行,数据类型是 dataType 类型,这个类型将与后续的 demux 服务一起配合工作,/foo/barbar 是 adaptor 的参数,最后的数字 0 则表示数据的偏移量。目前 chukwa0.4.0 支持的 adaptor 大致分以下几种类型:检测文件 / 目录变化的,监测 UDP 数据的,执行特定 shell 脚本的。具体可以参考 chukwa 官方文档,有较详尽的描述。需要指出的是在 0.5 版本中,adaptor 被更加的强化和规范化。有兴趣的读者可以看看。

如果要从telnet控制台退出,则可以通过输入close退出

内部数据处理时序介绍


图 2. 内部数据处理时序
图 2. 内部数据处理时序
  1. Collector 将 Agent 发送的数据写入到 logs/*.chukwa 文件,直到文件大小达到 64M 或者达到一定的时间间隔之后,Collector 会将 *.chukwa 文件重命名为 *.done 文件表明文件写入结束。
  2. DemuxManager 每隔 20 秒中检查一次 *.done 文件,如果文件存在,则将文件移动到 demuxProcessing/mrInput 文件夹下。而 Demux MapReduce job 将会以此文件夹为输入进行 map/reduce 操作。如果此操作成功 ( 可重试 3 次 ) 则会将 map/reduce 的输出结果从 demuxProcessing/mrOutput 文件夹下归档,并移动到 dataSinkArchives/[yyyyMMdd]/*/*.done。同时会将文件输出到 postProcess 目录下。否则如果操作失败,则会将输出结果移动到 dataSinkArchives/InError/[yyyyMMdd]/*/*.done。
  3. PostProcessManager 每隔几分钟执行一次,负责将 postProcess 目录下的文件进行合并,去重,排序等操作。运行完毕之后,将数据会写入到 repos 目录。目录下会按照 cluster name,data type 等分目录存放。
  4. 在以上的操作中,Demux 将是我们下来要关注的内容,很多的数据处理都会在这里进行。我们也可以自己定义自己的数据类型的 Demux processor。

如何支持新的数据类型

在 Chukwa 内置 adaptor 中,可以收集来自于文件和 socket 的数据。我们接下来自己定义一种新的 adaptor 来收集来自 jms 的数据。通常在自定义 adaptor 需要继承 org.apache.hadoop.chukwa.datacollection.adaptor.AbstractAdaptor。我们来看以下的代 码:


清单 10. adapter 示例 有 4 个方法需要实现
import org.apache.hadoop.chukwa.datacollection.adaptor.AbstractAdaptor; 
 import org.apache.hadoop.chukwa.datacollection.adaptor.AdaptorException; 
 import org.apache.hadoop.chukwa.datacollection.adaptor.AdaptorShutdownPolicy; 

 public class JMSAdaptor  extends AbstractAdaptor{ 

	 @Override 
	 public String getCurrentStatus() { 
		 //  TODO Auto-generated method stub 
		 return
				null; 
	 } 

	 @Override 
	 public long shutdown(AdaptorShutdownPolicy shutdownPolicy) 
			  throws AdaptorException { 
		 //  TODO Auto-generated method stub 
		  return 0; 
	 } 

	 @Override 
	 public void start(long offset) throws AdaptorException { 
		 //  TODO Auto-generated method stub 
		
	 } 

	 @Override 
	  public String parseArgs(String s) { 
		 //  TODO Auto-generated method stub 
		  return null; 
	 } 

 } 

  1. parseArgs
    将用户的输入解析成程序的入参
  2. start
    启动 adaptor
  3. shutdown
    关闭 adaptor
  4. getCurrentStatus
    获取
    adaptor 的当前状态 会被 AdaptorManager 调用 用于定时报告 adaptor 的状态

如何获取数据,完全取决于用户自己的实现了。比如我们以 JMS 为例,我们可以实现 JMS Consumer,然后在 start 方法中启动。Consumer 需要的参数,则通过 parseArgs 获得。当用户在 agent 的 telnet 控制台中将 adaptor 停止时,shutdown 方法就会被调用,从而实现程序的关闭。

当实现了一个自己的 adaptor 之后,我们需要将 adaptor 注册到 agent。注册方法参见前几章节中的基本命令的介绍。

如何自定义数据处理模块

在上一节中,我们定义了自己的 adaptor,用于收集自定义类型的数据。接下来我们会介绍 Collector 是如何收集处理数据的。假设收集的数据类型为 foo 类型。那么我们只需要在 Collector 端的配置文件 chukwa-demux-conf.xml 中增加如下片段即可:


清单 11. 自定义数据处理模块添加方法
				
 <property> 
  <name>foo</name> 
  <value>org.apache.hadoop.chukwa.extraction.demux.processor.mapper.FooProcessor</value> 
  <description>Parser class for Foo</description> 
 </property> 

其中定义的 FooProcessor 是我们新加的一个数据处理模块,是 map/reduce 中的 map 部分。该类可以放到任意目录下。注册完 map,我们还需要考虑 reduce,reduce 并不需要在配置文件中做什么配置。看以下代码:


清单 11. 自定义数据处理模块代码示例
import org.apache.hadoop.chukwa.extraction.demux.processor.mapper.AbstractProcessor; 

import org.apache.hadoop.chukwa.extraction.engine.ChukwaRecord; 
import org.apache.hadoop.chukwa.extraction.engine.ChukwaRecordKey; 
import org.apache.hadoop.mapred.OutputCollector; 
import org.apache.hadoop.mapred.Reporter; 

public class FooProcessor  extends AbstractProcessor{ 

	 @Override 
	  protected 
void parse(String recordEntry, 
			 OutputCollector<ChukwaRecordKey, ChukwaRecord> output, 
			 Reporter reporter)  throws Throwable { 
		 ChukwaRecordKey key1 =  new ChukwaRecordKey(); 
		 String reduceType = "Foo"; 
		 key1.setReduceType(reduceType); 
		 ChukwaRecord record =  new ChukwaRecord(); 
		 .........//map work 
		 output.collect(key1, record); 
	 } 

 } 

我们可以看到这就是一个很普通的 map/reduce 类,我们可以在其中完成我们自己想做的事情,唯一有些特别的地方是 reduce 需要通过 key 来设置,key1.setReduceType(“reduceType”)。而这里有一点限制,我们自己定义的 reduce 单元必须在 org.apache.hadoop.chukwa.extraction.demux.processor 包下,chukwa 会在根据 reduceType 在这个包下找到相应的 reduce,通过 class.forName 来创建 reduce 实例。reduce 类需要实现 org.apache.hadoop.chukwa.extraction.demux.processor.reducer.ReduceProcessor 接口。接口很简单,有两个方法需要实现,一个是 getDataType 方法,返回该 reduce 处理的数据的类型,返回值为字符串。另一个方法则是很普通的 reduce 函数,这里略去不讲。做完了这些,我们的整个数据流程就完整了,包含了数据的收集,数据处理,以及自定义模块的定义,注册。

结束语

通过以上的介绍,想必大家对 Chukwa 的基本工作原理,如何定制,部署都有了一定的了解。由于它设计理念很简单,结构清晰易懂,而且是开源的产品,我们可以在它的基础之上构建自己更加强大的功 能。这里要强调的是 Chukwa 是一个还处于 apache 的孵化器中的开源项目,正处于快速演化的过程中,现在的各个版本之间的差异还是比较明显的,而且由于演化速度很快,文档相对滞后,所以在使用中可能会遇到 一些奇怪的问题,这些问题都可以发送到 Chukwa 的邮件组中讨论。最后也希望本文能给大家在工作带来帮助。

文章来源 IBM developerWorks

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