干貨丨大數據系統數據采集產品的架構分析
任何完整的大數據平臺，一般包括以下的幾個過程：
- 數據采集
- 數據存儲
- 數據處理
- 數據展現(可視化，報表和監控)
其中，數據采集是所有數據系統必不可少的，隨著大數據越來越被重視，數據采集的挑戰也變的尤為突出。這其中包括：
- 數據源多種多樣
- 數據量大，變化快
- 如何保證數據采集的可靠性的性能
- 如何避免重復數據
- 如何保證數據的質量
我們今天就來看看當前可用的一些數據采集的產品，重點關注一些它們是如何做到高可靠，高性能和高擴展。
Apache Flume
Flume 是Apache旗下，開源，高可靠，高擴展，容易管理，支持客戶擴展的數據采集系統。 Flume使用JRuby來構建，所以依賴Java運行環境。
Flume最初是由Cloudera的工程師設計用于合并日志數據的系統，后來逐漸發展用于處理流數據事件。
Flume設計成一個分布式的管道架構，可以看作在數據源和目的地之間有一個Agent的網絡，支持數據路由。
每一個agent都由Source，Channel和Sink組成。
Source
Source負責接收輸入數據，并將數據寫入管道。Flume的Source支持HTTP，JMS，RPC，NetCat，Exec，Spooling Directory。其中Spooling支持監視一個目錄或者文件，解析其中新生成的事件。
Channel
Channel 存儲，緩存從source到Sink的中間數據。可使用不同的配置來做Channel，例如內存，文件，JDBC等。使用內存性能高但不持久，有可能丟數據。使用文件更可靠，但性能不如內存。
Sink
Sink負責從管道中讀出數據并發給下一個Agent或者最終的目的地。Sink支持的不同目的地種類包括：HDFS，HBASE，Solr，ElasticSearch，File，Logger或者其它的Flume Agent
Flume在source和sink端都使用了transaction機制保證在數據傳輸中沒有數據丟失。
Source上的數據可以復制到不同的通道上。每一個Channel也可以連接不同數量的Sink。這樣連接不同配置的Agent就可以組成一個復雜的數據收集網絡。通過對agent的配置，可以組成一個路由復雜的數據傳輸網絡。
配置如上圖所示的agent結構，Flume支持設置sink的Failover和Load Balance，這樣就可以保證即使有一個agent失效的情況下，整個系統仍能正常收集數據。
Flume中傳輸的內容定義為事件(Event)，事件由Headers(包含元數據，Meta Data)和Payload組成。
Flume提供SDK，可以支持用戶定制開發：
Flume客戶端負責在事件產生的源頭把事件發送給Flume的Agent。客戶端通常和產生數據源的應用在同一個進程空間。常見的Flume客戶端有Avro，log4J，syslog和HTTP Post。另外ExecSource支持指定一個本地進程的輸出作為Flume的輸入。當然很有可能，以上的這些客戶端都不能滿足需求，用戶可以定制的客戶端，和已有的FLume的Source進行通信，或者定制實現一種新的Source類型。
同時，用戶可以使用Flume的SDK定制Source和Sink。似乎不支持定制的Channel。
Fluentd
Fluentd (Github 地址)是另一個開源的數據收集框架。Fluentd使用C/Ruby開發，使用JSON文件來統一日志數據。它的可插拔架構，支持各種不同種類和格式的數據源和數據輸出。***它也同時提供了高可靠和很好的擴展性。Treasure Data, Inc對該產品提供支持和維護。
Fluentd的部署和Flume非常相似：
Fluentd的架構設計和Flume如出一轍：
Fluentd的Input/Buffer/Output非常類似于Flume的Source/Channel/Sink。
Input
Input負責接收數據或者主動抓取數據。支持syslog，http，file tail等。
Buffer
Buffer負責數據獲取的性能和可靠性，也有文件或內存等不同類型的Buffer可以配置。
Output
Output負責輸出數據到目的地例如文件，AWS S3或者其它的Fluentd。
Fluentd的配置非常方便，如下圖：
Fluentd的技術棧如下圖：
FLuentd和其插件都是由Ruby開發，MessgaePack提供了JSON的序列化和異步的并行通信RPC機制。
Cool.io是基于libev的事件驅動框架。
FLuentd的擴展性非常好，客戶可以自己定制(Ruby)Input/Buffer/Output。
Fluentd從各方面看都很像Flume，區別是使用Ruby開發，Footprint會小一些，但是也帶來了跨平臺的問題，并不能支持Windows平臺。另外采用JSON統一數據/日志格式是它的另一個特點。相對去Flumed，配置也相對簡單一些。
Logstash
Logstash是著名的開源數據棧ELK(ElasticSearch，Logstash，Kibana)中的那個L。
Logstash用JRuby開發，所有運行時依賴JVM。
Logstash的部署架構如下圖，當然這只是一種部署的選項。
一個典型的Logstash的配置如下，包括了Input，filter的Output的設置。
幾乎在大部分的情況下ELK作為一個棧是被同時使用的。所有當你的數據系統使用ElasticSearch的情況下，logstash是***。
Chukwa
Apache Chukwa (github)是apache旗下另一個開源的數據收集平臺，它遠沒有其他幾個有名。Chukwa基于Hadoop的HDFS和Map Reduce來構建(顯而易見，它用Java來實現)，提供擴展性和可靠性。Chukwa同時提供對數據的展示，分析和監視。很奇怪的是它的上一次github的更新事7年前。可見該項目應該已經不活躍了。
Chukwa的部署架構如下。
Chukwa的主要單元有：Agent，Collector，DataSink，ArchiveBuilder，Demux等等，看上去相當復雜。
由于該項目已經不活躍，我們就不細看了。
Scribe
Scribe是Facebook開發的數據(日志)收集系統。已經多年不維護，同樣的，就不多說了。
Splunk Forwarder
以上的所有系統都是開源的，在商業化的大數據平臺產品中，Splunk提供完整的數據采金，數據存儲，數據分析和處理，以及數據展現的能力。
Splunk是一個分布式的機器數據平臺，主要有三個角色：
- Search Head負責數據的搜索和處理，提供搜索時的信息抽取。
- Indexer負責數據的存儲和索引
- Forwarder，負責數據的收集，清洗，變形，并發送給Indexer
Splunk內置了對Syslog，TCP/UDP，Spooling的支持，同時，用戶可以通過開發Script Input和Modular Input的方式來獲取特定的數據。在Splunk提供的軟件倉庫里有很多成熟的數據采集應用，例如AWS，數據庫(DBConnect)等等，可以方便的從云或者是數據庫中獲取數據進入Splunk的數據平臺做分析。
這里要注意的是，Search Head和Indexer都支持Cluster的配置，也就是高可用，高擴展的，但是Splunk現在還沒有針對Farwarder的Cluster的功能。也就是說如果有一臺Farwarder的機器出了故障，數據收集也會隨之中斷，并不能把正在運行的數據采集任務Failover到其它的Farwarder上。
總結：
我們簡單討論了幾種流行的數據收集平臺，它們大都提供高可靠和高擴展的數據收集。大多平臺都抽象出了輸入，輸出和中間的緩沖的架構。利用分布是的網絡連接，大多數平臺都能實現一定程度的擴展性和高可靠性。其中Flume，Fluentd是兩個被使用較多的產品。如果你用ElasticSearch，Logstash也許是***，因為ELK棧提供了很好的集成。Chukwa和Scribe由于項目的不活躍，不推薦使用。
Splunk作為一個優秀的商業產品，它的數據采集還存在一定的限制，相信Splunk很快會開發出更好的數據收集的解決方案。
