在一个完整的大数据处理系统中，除了hdfs+mapreduce+hive组成分析系统的核心之外，还需要数据采集、结果数据导出、任务调度等不可或缺的辅助系统，而这些辅助工具在hadoop生态体系中都有便捷的开源框架。

1 日志采集框架Flume

 Flume是一个分布式、可靠、和高可用的海量日志采集、聚合和传输的系统。

 Flume可以采集文件，socket数据包等各种形式源数据，又可以将采集到的数据输出到HDFS、hbase、hive、kafka队列等众多外部存储系统中

一般的采集需求，通过对flume的简单配置即可实现

 Flume针对特殊场景也具备良好的自定义扩展能力，因此，flume可以适用于大部分的日常数据采集场景

1.1运行过程

1、 Flume分布式系统中最核心的角色是agent，flume采集系统就是由一个个agent所连接起来形成

2、 每一个agent相当于一个数据传递员，内部有三个组件：

a) Source：采集源，用于跟数据源对接，以获取数据

b) Sink：下沉地，采集数据的传送目的，用于往下一级agent传递数据或者往最终存储系统传递数据

c) Channel：angent内部的数据传输通道，用于从source将数据传递到sink

Flume支持众多的source和sink类型

1.2Flume的安装部署

1、Flume的安装非常简单，只需要解压即可，当然，前提是已有hadoop环境

上传安装包到数据源所在节点上

然后解压  tar -zxvf apache-flume-1.6.0-bin.tar.gz

然后进入flume的目录，修改conf下的flume-env.sh，在里面配置JAVA_HOME

2、根据数据采集的需求配置采集方案，描述在配置文件中(文件名可任意自定义)

3、指定采集方案配置文件，在相应的节点上启动flume agent

2 工作流调度器azkaban

一个完整的数据分析系统通常都是由大量任务单元组成：

shell脚本程序，java程序，mapreduce程序、hive脚本等 各任务单元之间存在时间先后及前后依赖关系

l为了很好地组织起这样的复杂执行计划，需要一个工作流调度系统来调度执行；

简单的任务调度：直接使用linux的crontab来定义；

复杂的任务调度：开发调度平台

或使用现成的开源调度系统，比如ooize、azkaban等

2.1Azkaban介绍

Azkaban是由Linkedin开源的一个批量工作流任务调度器。用于在一个工作流内以一个特定的顺序运行一组工作和流程。Azkaban定义了一种KV文件格式来建立任务之间的依赖关系，并提供一个易于使用的web用户界面维护和跟踪你的工作流。

它有如下功能特点：

² Web用户界面

² 方便上传工作流

² 方便设置任务之间的关系

² 调度工作流

² 认证/授权(权限的工作

² 能够杀死并重新启动工作流

² 模块化和可插拔的插件机制

² 项目工作区 

² 工作流和任务的日志记录和审计

2.2Azkaban与Oozie对比

对市面上最流行的两种调度器，给出以下详细对比，以供技术选型参考。总体来说，ooize相比azkaban是一个重量级的任务调度系统，功能全面，但配置使用也更复杂。如果可以不在意某些功能的缺失，轻量级调度器azkaban是很不错的候选对象。

功能

两者均可以调度mapreduce,pig,java,脚本工作流任务

两者均可以定时执行工作流任务

 工作流定义

Azkaban使用Properties文件定义工作流

Oozie使用XML文件定义工作流

  工作流传参

Azkaban支持直接传参，例如${input}

Oozie支持参数和EL表达式，例如${fs:dirSize(myInputDir)}

  定时执行

Azkaban的定时执行任务是基于时间的

Oozie的定时执行任务基于时间和输入数据

资源管理

Azkaban有较严格的权限控制，如用户对工作流进行读/写/执行等操作

Oozie暂无严格的权限控制

工作流执行

Azkaban有两种运行模式，分别是solo server mode(executor server和web server部署在同一台节点)和multi server mode(executor server和web server可以部署在不同节点)

Oozie作为工作流服务器运行，支持多用户和多工作流

 工作流管理

Azkaban支持浏览器以及ajax方式操作工作流

Oozie支持命令行、HTTP REST、Java API、浏览器操作工作流

3 sqoop数据迁移

3.1作用

sqoop是apache旗下一款“Hadoop和关系数据库服务器之间传送数据”的工具。

导入数据：MySQL，Oracle导入数据到Hadoop的HDFS、HIVE、HBASE等数据存储系统；

导出数据：从Hadoop的文件系统中导出数据到关系数据库

3.2工作机制

将导入或导出命令翻译成mapreduce程序来实现

在翻译出的mapreduce中主要是对inputformat和outputformat进行定制

3.3 sqoop安装

安装sqoop的前提是已经具备java和hadoop的环境

1、下载并解压

最新版下载地址http://ftp.wayne.edu/apache/sqoop/1.4.6/

2、修改配置文件

$ cd $SQOOP_HOME/conf

$ mv sqoop-env-template.sh sqoop-env.sh

打开sqoop-env.sh并编辑下面几行：

export HADOOP_COMMON_HOME=/home/hadoop/apps/hadoop-2.6.1/

export HADOOP_MAPRED_HOME=/home/hadoop/apps/hadoop-2.6.1/

export HIVE_HOME=/home/hadoop/apps/hive-1.2.1

3、加入mysql的jdbc驱动包

cp  ~/app/hive/lib/mysql-connector-java-5.1.28.jar   $SQOOP_HOME/lib/

4、验证启动

$ cd $SQOOP_HOME/bin

$ sqoop-version

预期的输出：

15/12/17 14:52:32 INFO sqoop.Sqoop: Running Sqoop version: 1.4.6

Sqoop 1.4.6 git commit id 5b34accaca7de251fc91161733f906af2eddbe83

Compiled by abe on Fri Aug 1 11:19:26 PDT 2015

到这里，整个Sqoop安装工作完成。