Source 是负责接收数据到 Flume Agent 的组件。

Source 组件可以处理各种类型、各种格式的日志数据,包括 avro、thrift、exec、jms、spooling directory、netcat、sequence generator、syslog、http、legacy。

官方提供的 source 类型已经很多,但是有时候并不能满足实际开发当中的需求,此时我们就需要根据实际需求自定义某些 source。

官方也提供了自定义 source 的接口:https://flume.apache.org/FlumeDeveloperGuide.html#source

根据官方说明自定义 Source 需要继承 AbstractSource 类并实现 Configurable 和 PollableSource 接口。

实现相应方法:

getBackOffSleepIncrement();

getMaxBackOffSleepInterval();

// 初始化 context(读取配置文件内容)
configure(Context context); // 获取数据封装成 event 并写入 channel,这个方法将被循环调用
process();

使用场景:读取 MySQL 数据或者其他文件系统。

这里使用 flume 接收数据,并给每条数据添加前缀,输出到控制台。前缀可从 flume 配置文件中配置。

一、创建自定义 Source

1.添加 pom 依赖

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<modelVersion>4.0.0</modelVersion> <groupId>com</groupId>
<artifactId>flume</artifactId>
<version>1.0-SNAPSHOT</version> <dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.flume</groupId>
<artifactId>flume-ng-core</artifactId>
<version>1.9.0</version>
</dependency>
</dependencies> <build>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
<configuration>
<source>1.8</source>
<target>1.8</target>
<encoding>UTF-8</encoding>
</configuration>
</plugin>
</plugins>
</build>
</project>

2.编写自定义的 Source 类

package source;

import org.apache.flume.Context;
import org.apache.flume.EventDeliveryException;
import org.apache.flume.PollableSource;
import org.apache.flume.conf.Configurable;
import org.apache.flume.event.SimpleEvent;
import org.apache.flume.source.AbstractSource; import java.util.HashMap; public class MySource extends AbstractSource implements Configurable, PollableSource { // 定义配置文件将来要读取的字段
private Long delay;
private String field; // 初始化配置信息
@Override
public void configure(Context context) {
delay = context.getLong("delay");
field = context.getString("field", "Hello!");
} @Override
public Status process() throws EventDeliveryException {
try {
// 创建事件头信息
HashMap<String, String> hearderMap = new HashMap<>();
// 创建事件
SimpleEvent event = new SimpleEvent();
// 循环封装事件
for (int i = 0; i < 5; i++) {
// 给事件设置头信息
event.setHeaders(hearderMap);
// 给事件设置内容
event.setBody((field + i).getBytes());
// 将事件写入 channel
getChannelProcessor().processEvent(event);
Thread.sleep(delay);
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return Status.BACKOFF;
}
return Status.READY;
} @Override
public long getBackOffSleepIncrement() {
return 0;
} @Override
public long getMaxBackOffSleepInterval() {
return 0;
}
}

二、打包测试

1.打包上传

参考:https://www.cnblogs.com/jhxxb/p/11582804.html

2.编写 flume 配置文件

mysource.conf

# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1 # Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = source.MySource
# 代码中要获取的配置信息
a1.sources.r1.delay = 1000
# a1.sources.r1.field = jhxxb # Describe the sink
a1.sinks.k1.type = logger # Use a channel which buffers events in memory
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100 # Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

启动

cd /opt/apache-flume-1.9.-bin
bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a1 --conf-file /tmp/flume-job/source/mysource.conf -Dflume.root.logger=INFO,console

Flume-自定义 Source的更多相关文章

  1. Flume自定义Source、Sink和Interceptor(简单功能实现)

    1.Event event是flume传输的最小对象,从source获取数据后会先封装成event,然后将event发送到channel,sink从channel拿event消费. event由头he ...

  2. flume自定义Source(taildirSource),自定义Sink(数据库),开发完整步骤

    一.flume简单了解推荐网站(简介包括简单案例部署): http://www.aboutyun.com/thread-8917-1-1.html 二.我的需求是实现从ftp目录下采集数据,目录下文件 ...

  3. flume http source示例讲解

    一.介绍 flume自带的Http Source可以通过Http Post接收事件. 场景:对于有些应用程序环境,它可能不能部署Flume SDK及其依赖项,或客户端代码倾向于通过HTTP而不是Flu ...

  4. Flume自定义拦截器(Interceptors)或自带拦截器时的一些经验技巧总结(图文详解)

    不多说,直接上干货! 一.自定义拦截器类型必须是:类全名$内部类名,其实就是内部类名称 如:zhouls.bigdata.MySearchAndReplaceInterceptor$Builder 二 ...

  5. FLUME KAFKA SOURCE 和 SINK 使用同一个 TOPIC

    FLUME KAFKA SOURCE 和 SINK 使用同一个 TOPIC 最近做了一个事情,过滤下kakfa中的数据后,做这个就用到了flume,直接使用flume source 和 flume s ...

  6. 一次flume exec source采集日志到kafka因为单条日志数据非常大同步失败的踩坑带来的思考

    本次遇到的问题描述,日志采集同步时,当单条日志(日志文件中一行日志)超过2M大小,数据无法采集同步到kafka,分析后,共踩到如下几个坑.1.flume采集时,通过shell+EXEC(tail -F ...

  7. 把Flume的Source设置为 Spooling directory source

    把Flume的Source设置为 Spooling directory source,在设定的目录下放置需要读取的文件,一些文件在读取过程中会报错. 文件格式和报错如下: 实验一 读取汉子和“:&qu ...

  8. Flume:source和sink

    Flume – 初识flume.source和sink 目录基本概念常用源 Source常用sink 基本概念  什么叫flume? 分布式,可靠的大量日志收集.聚合和移动工具.  events ...

  9. Flink 自定义source和sink,获取kafka的key,输出指定key

    --------20190905更新------- 沙雕了,可以用  JSONKeyValueDeserializationSchema,接收ObjectNode的数据,如果有key,会放在Objec ...

  10. Flume 自定义拦截器 多行读取日志+截断

    前言: Flume百度定义如下: 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,F ...

随机推荐

  1. 移动端适配flexible.js

    npm install lib-flexible --save npm install px2rem-loader --save-dev

  2. string+DFS leetcode-17.电话号码下的字母组合

    题面 Given a string containing digits from 2-9 inclusive, return all possible letter combinations that ...

  3. 3.Java集合-HashSet实现原理及源码分析

    一.HashSet概述: HashSet实现Set接口,由哈希表(实际上是一个HashMap实例)支持,它不保证set的迭代顺序很久不变.此类允许使用null元素 二.HashSet的实现: 对于Ha ...

  4. 实现Vue的双向绑定

    一.概述 之前有讲到过vue实现整体的整体流程,讲到过数据的响应式,是通过Object.defineProperity来实现的,当时只是举了一个小小的例子,那么再真正的vue框架里是如何实现数据的双向 ...

  5. 案例:selenium实现登录处理弹窗

    func.py https://www.cnblogs.com/andy9468/p/10899508.html main.py中 # 导入webdriver import os import tim ...

  6. Vue 日期下拉框

    <!-- html --> <template> <!-- 控件样式 --> <div class="select"> <di ...

  7. less-important

    !important关键字:会为所有混合带来的样式,添加!important 在css里面加上!important,是所有样式优先级最高的 在less里面什么场景会用important,在调试的时候 ...

  8. n诺挑战赛5题解

    Drinking 题意:就是给你n瓶酒的初始伤害值,第几天喝这瓶酒伤害值就是这瓶酒的初始伤害值第几倍,而且他每天喝的瓶数不超过m.要你输出所有的情况,就是他喝(1~n)瓶的伤害值的最小, 思路:就是这 ...

  9. Euler's Sum of Powers Conjecture

    转帖:Euler's Sum of Powers Conjecture 存不存在四个大于1的整数的五次幂恰好是另一个整数的五次幂? 暴搜:O(n^4) 用dictionary:O(n^3) impor ...

  10. java应用本地缓存

            在java应用中,对于访问频率比较高,又不怎么变化的数据,常用的解决方案是把这些数据加入缓存.相比DB,缓存的读取效率快好不少.java应用缓存一般分两种,一是进程内缓存,就是使用ja ...