Hadoop生态圈-Flume的组件之拦截器与选择器
Hadoop生态圈-Flume的组件之拦截器与选择器
作者:尹正杰
版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任。
本篇博客只是配置的是Flume主流的Interceptors,想要了解更详细的配置信息请参考官网:http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html#flume-interceptors。
想必大家都知道Flume的组件有Source,channel和sink。其实在Flume还有一些更深层的东西,比如你知道soucre是如何将数据传送给channel的吗?那你有知道channel又是如何将数据发送给sink的吗?对于一个Agent来说,它只能有一个source,但是它可以有多个channel和sink,如下图:

接下来就跟着我一起了了解一下更深层次的知识吧。接下来我们就一起探讨一下source是如何将数据发送到channel中的,以及sink是处理数据的。
一.Source端源码查看
1>.获取一行数据,使用其构建Event

2>.使用processEvent处理数据

3>.在处理过程中,event需要通过拦截器链,相当于过滤数据

4>.在拦截器链中,通过迭代所有拦截器,对数据进行多次处理(例如:host拦截器,是对event进行添加头部操作)

5>.通过拦截器处理后的event,再次进入到通道挑选器

6>.迭代所有channel,将数据放进channel中

通过上面的源码解析,看下面这张图应该就不是什么难事了吧:

这个时候,你是否绝对第一张图画得并不自信呢?这个时候我们可以把第一张图的Source端流程画得更详细一点,如下:

二.拦截器(Interceptors)
1>.Interceptors 功能
答:拦截器是在source端的在处理过程中能够对数据(event)进行修改或丢弃的组件。
2>.官方文档

3>.host interceptor(将发送的event添加主机名的header)配置案例
a>.实际配置参数:
[yinzhengjie@s101 ~]$ more /soft/flume/conf/yinzhengjie_hostInterceptor.conf
# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1 # Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = netcat
a1.sources.r1.bind = localhost
a1.sources.r1.port = # 指定添加拦截器
a1.sources.r1.interceptors = i1
a1.sources.r1.interceptors.i1.type = org.apache.flume.interceptor.HostInterceptor$Builder
a1.sources.r1.interceptors.i1.preserveExisting = false
# 指定header的key
a1.sources.r1.interceptors.i1.hostHeader = hostname
# 指定header的value为主机ip
a1.sources.r1.interceptors.i1.useIP = true # Describe the sink
a1.sinks.k1.type = logger # Use a channel which buffers events in memory
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity =
a1.channels.c1.transactionCapacity = # Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1
[yinzhengjie@s101 ~]$
b>启动agent进程:
c>.source端产生数据(启动nc):
d>.检查sink端数据(检查定义好的目录"/home/yinzhengjie/log2")
4>.static interceptor(静态拦截器,手动指定key-value)配置案例
a>.实际配置参数:
[yinzhengjie@s101 ~]$ more /soft/flume/conf/yinzhengjie_staticInterceptor.conf
# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1 # Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = netcat
a1.sources.r1.bind = localhost
a1.sources.r1.port = # 指定添加拦截器
a1.sources.r1.interceptors = i1
a1.sources.r1.interceptors.i1.type = static
a1.sources.r1.interceptors.i1.key = name
a1.sources.r1.interceptors.i1.value = yinzhengjie # 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 =
a1.channels.c1.transactionCapacity = # Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1
[yinzhengjie@s101 ~]$
b>启动agent进程:
c>.source端产生数据(启动nc):
d>.检查sink端数据(检查定义好的目录"/home/yinzhengjie/log2")
5>.timestamp interceptor(将发送的event添加时间戳的header)配置案例
a>.实际配置参数:
[yinzhengjie@s101 ~]$ more /soft/flume/conf/yinzhengjie_timestampInterceptor.conf
# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1 # Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = netcat
a1.sources.r1.bind = localhost
a1.sources.r1.port = # 指定添加拦截器
a1.sources.r1.interceptors = i1
a1.sources.r1.interceptors.i1.type = timestamp # 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 =
a1.channels.c1.transactionCapacity = # Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1
[yinzhengjie@s101 ~]$
b>启动agent进程:
c>.source端产生数据(启动nc):
d>.检查sink端数据(检查定义好的目录"/home/yinzhengjie/log2")
6>.interceptor chain(连接器链)配置案例
a>.实际配置参数:
[yinzhengjie@s101 ~]$ more /soft/flume/conf/yinzhengjie_chainInterceptor.conf
# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1 # Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = netcat
a1.sources.r1.bind = localhost
a1.sources.r1.port = # 指定添加拦截器
a1.sources.r1.interceptors = i1 i2 i3
a1.sources.r1.interceptors.i1.type = org.apache.flume.interceptor.HostInterceptor$Builder
a1.sources.r1.interceptors.i1.preserveExisting = false
# 指定header的key
a1.sources.r1.interceptors.i1.hostHeader = hostname
# 指定header的value为主机ip
a1.sources.r1.interceptors.i1.useIP = true # 添加i2拦截器
a1.sources.r1.interceptors.i2.type = timestamp # 添加i3拦截器
a1.sources.r1.interceptors.i3.type = remove_header
a1.sources.r1.interceptors.i3.withName = timestamp # Describe the sink
a1.sinks.k1.type = logger # Use a channel which buffers events in memory
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity =
a1.channels.c1.transactionCapacity = # Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1 [yinzhengjie@s101 ~]$
b>启动agent进程:
c>.source端产生数据(启动nc):
d>.检查sink端数据(检查定义好的目录"/home/yinzhengjie/log2")
Hadoop生态圈-Flume的组件之拦截器与选择器的更多相关文章
- Hadoop生态圈-Flume的组件之自定义拦截器(interceptor)
Hadoop生态圈-Flume的组件之自定义拦截器(interceptor) 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 本篇博客只是举例了一个自定义拦截器的方法,测试字节传输速 ...
- Hadoop生态圈-Flume的组件之自定义Sink
Hadoop生态圈-Flume的组件之自定义Sink 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 本篇博客主要介绍sink相关的API使用两个小案例,想要了解更多关于API的小技 ...
- Hadoop生态圈-Flume的组件之sink处理器
Hadoop生态圈-Flume的组件之sink处理器 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一. 二.
- Hadoop生态圈-Flume的主流source源配置
Hadoop生态圈-Flume的主流source源配置 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 本篇博客只是配置的是Flume主流的Source,想要了解更详细的配置信息请参 ...
- Hadoop生态圈-flume日志收集工具完全分布式部署
Hadoop生态圈-flume日志收集工具完全分布式部署 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 目前为止,Hadoop的一个主流应用就是对于大规模web日志的分析和处理 ...
- 基于ambari搭建hadoop生态圈大数据组件
Ambari介绍1Apache Ambari是一种基于Web的工具,支持Apache Hadoop集群的供应.管理和监控.Ambari已支持大多数Hadoop组件,包括HDFS.MapReduce.H ...
- Hadoop生态圈-Flume的主流Channel源配置
Hadoop生态圈-Flume的主流Channel源配置 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一. 二. 三.
- Hadoop生态圈-Flume的主流Sinks源配置
Hadoop生态圈-Flume的主流Sinks源配置 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 本篇博客只是配置的是Flume主流的Sinks,想要了解更详细的配置信息请参考官 ...
- Flume 拦截器(interceptor)详解
flume 拦截器(interceptor)1.flume拦截器介绍拦截器是简单的插件式组件,设置在source和channel之间.source接收到的事件event,在写入channel之前,拦截 ...
随机推荐
- Jenkins控制台输出乱码
一.问题详情 jenkins构建mav任务,在控制台显示乱码: 二.原因分析 1. 查看系统编码和tomcat的编码都正常 # grep encoding /usr/local/tomcat/conf ...
- MySQL清理慢查询日志slow_log的方法
一.清除原因 因为之前打开了慢查询,导致此表越来越大达到47G,导致磁盘快被占满,使用xtrabackup进行备份的时候文件也超大. mysql> show variables like 'lo ...
- 微信小程序之页面传值(路由、页面栈、globalData、缓存)
1. 通过url带参数传递 1.1 固定参数传递 例如,从 list 页面到 detail 页面, 传递一个或多个固定值 list页面传值: <!--pages/list/list.js--&g ...
- binary 和 varbinary 用法全解
在SQL Server中,使用数据类型 binary(n) 和 varbinary(n) 存储二进制数据,n是指字节数量: binary(n):固定长度为 n 字节,其中 n 值从 1 到 8,000 ...
- grunt源码解析:整体运行机制&grunt-cli源码解析
前端的童鞋对grunt应该不陌生,前面也陆陆续续的写了几篇grunt入门的文章.本篇文章会更进一步,对grunt的源码进行分析.文章大体内容内容如下: grunt整体设计概览 grunt-cli源码分 ...
- python中魔法方法__init__,__str__,__del__的详细使用方法
1. python中的魔法方法, 类似__init__, __str__等等,这些内置好的特定的方法进行特定的操作时会自动被调用 2. __init__的使用方法 class 类名(object): ...
- java Script复习总结
一:基础知识 1.JavaScript语言的历史 l 早期名称:livescript l 开发公司:网景公司(netscape) 2.JavaScript语言的基本特点 l 基于对象 l 事件 ...
- Leetcode(力扣) 整数反转
Leetcode 7.整数反转 给出一个 32 位的有符号整数,你需要将这个整数中每位上的数字进行反转. 示例: 输入: -123 输出: -321 注意: 假设我们的环境只能存储得下 32 位的有符 ...
- Laravel 5.6 视图用Blade语法传递变量和流程控制if 语句和循环语句
Laravel5.6 视图用Blade语法传递变量和流程控制if 语句和循环语句 Laravel 的 View 部分是内置了两套输出系统:直接输出和使用 Blade 引擎“编译”后输出,默认情况下它们 ...
- PAT甲题题解-1071. Speech Patterns (25)-找出现最多的单词
分割字符串的用法+map映射给出input中出现次数最多的单词,如果次数相同,给出按字典序最小的. 这里我用了自定义分隔符来读取字符串,方法如下: //按照定义的分隔符d来分割字符串,对str进行读取 ...