flume集群(一)定时采集+channel过滤

要求：Agent foo定时采集文件夹，将采集到的数据传到Agent bar ，在Agent bar里过滤，然后上传到HDFS

一：脚本将数据同步到软连接文件夹里

#! /bin/bash

mydate=`date +%Y-%m-%d-%H -d  '-1 hour'`

monitorDir="/opt/dap/monitor/"

filePath="/opt/dap/response/"

fileName="response-""${mydate}"".log"

echo "文件地址:${filePath}"

echo "文件名字:${fileName}"

if [ -f "${filePath}""${fileName}" ];
then
        echo "---日志文件存在---"
		
        if [ ! -f "${monitorDir}""${fileName}" ] && [ ! -f "${monitorDir}""${fileName}"".OK" ] ;
		then
        echo "---软链接不存在---"
			ln -s "${filePath}""${fileName}" "${monitorDir}""${fileName}"
		fi
fi

exit

二：flume foo中的配置文件书写

a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1

#对于source的配置描述 监听文件中的新增数据 exec
a1.sources.r1.type = spooldir
a1.sources.r1.spoolDir = /opt/dap/monitor
a1.sources.r1.fileSuffix = .OK
a1.sources.r1.deletePolicy = never
a1.sources.r1.fileHeader = true
a1.sources.r1.basenameHeader=true
a1.sources.r1.basenameHeaderKey=fileName

#对于sink的配置描述 使用avro日志做数据的消费
a1.sinks.k1.type = avro
a1.sinks.k1.hostname = 49.4.86.238
a1.sinks.k1.port = 44444

#对于channel的配置描述 使用文件做数据的临时缓存 这种的安全性要高
#a1.channels.c1.type = file
#a1.channels.c1.checkpointDir = /home/uplooking/data/flume/checkpoint
#a1.channels.c1.dataDirs = /home/uplooking/data/flume/data

# 用于描述channel，在内存中做数据的临时的存储
a1.channels.c1.type = memory
# 该内存中最大的存储容量，1000个events事件
a1.channels.c1.capacity = 1000
# 能够同时对100个events事件监管事务
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

#通过channel c1将source r1和sink k1关联起来
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

三：过滤器代码书写，写完将代码打成jar包

package com.dap;

import java.util.List;
import java.util.regex.Matcher;
import java.util.regex.Pattern;

import org.apache.flume.Context;
import org.apache.flume.Event;
import org.apache.flume.interceptor.Interceptor;

import com.google.common.base.Charsets;
import com.google.common.collect.Lists;

import static org.apache.flume.interceptor.RegexFilteringInterceptor.Constants.DEFAULT_REGEX;
import static org.apache.flume.interceptor.RegexFilteringInterceptor.Constants.REGEX;

public class MyInterceptor implements Interceptor {
	
	@SuppressWarnings("unused")
	private final Pattern regex;

    private MyInterceptor(Pattern regex) {
        this.regex = regex;
    }

    @Override
    public void initialize() {
        // NO-OP...
    }

    @Override
    public void close() {
        // NO-OP...
    }
 
    @Override
    public Event intercept(Event event) {
        String body = new String(event.getBody(), Charsets.UTF_8);


        //匹配日志信息中以 Parsing events: 为开头关键字,以END 为结尾关键字 的日志信息段
//        String pattern= "(Parsing events)(.*)(END)";
        //自定义正则表达式
        String pattern= "(.*)(请求数据 ===>)(.*)";
        // 创建 Pattern 对象
        Pattern r= Pattern.compile(pattern);
        // 现在创建 matcher 对象
      Matcher m= r.matcher(body);
        StringBuffer bodyoutput = new StringBuffer();
        if(m.find())//此处可以用多个正则进行匹配,多条件可以用&& 或者|| 的方式约束连接。
        {
            //多个正则匹配后可以将多个匹配的结果append 到bodyoutput
            bodyoutput=bodyoutput.append(m.group(0));
            event.setBody(bodyoutput.toString().getBytes());
        }else{
            event=null;
        }
        return event;
    }

    @Override
    public List intercept(List events) {
        List intercepted = Lists.newArrayListWithCapacity(events.size());
        for (Event event : events) {
            Event interceptedEvent = intercept(event);
            if (interceptedEvent != null) {
                intercepted.add(interceptedEvent);
            }
        }
        return intercepted;
    }

    public static class Builder implements Interceptor.Builder {
        private Pattern regex;
        //使用Builder初始化Interceptor
        @Override
        public Interceptor build() {
            return new MyInterceptor(regex);
        }

        @Override
        public void configure(Context context) {
            String regexString = context.getString(REGEX, DEFAULT_REGEX);
            regex = Pattern.compile(regexString);
        }
    }
}

四：在Agent bar配置文件，并且将代码打成的jar包放进/usr/flume/lib下，然后重启flume

##    注意：Flume agent的运行，主要就是配置source channel sink
##  下面的a1就是agent的代号，source叫r1 channel叫c1 sink叫k1
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a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1

#对于source的配置描述 监听avro
a1.sources.r1.type = avro
a1.sources.r1.bind = 192.168.92.215
a1.sources.r1.port = 44444
a1.sources.r1.interceptors=i1
a1.sources.r1.interceptors.i1.type=com.dap.MyInterceptor$Builder

#对于sink的配置描述 使用log日志做数据的消费
a1.sinks.k1.type = hdfs
a1.sinks.k1.hdfs.path = hdfs://192.168.92.215:8020/home/flume6/%Y%m%d
a1.sinks.k1.hdfs.filePrefix = %{fileName}
#a1.sinks.k1.hdfs.fileSuffix = .com
a1.sinks.k1.hdfs.fileType = DataStream
#是否启用时间上舍弃法
a1.sinks.k1.hdfs.round = true
a1.sinks.k1.hdfs.roundValue = 3
a1.sinks.k1.hdfs.roundUnit = minute
a1.sinks.k1.hdfs.useLocalTimeStamp = true
#当events数据达到该数量时候，将临时文件滚动成目标文件，如果设置为0，则表示不根据events来滚动数据
a1.sinks.k1.hdfs.rollCount = 0
#当文件大小到134217728byte时滚动成目标文件
a1.sinks.k1.hdfs.rollSize = 134217728
#配置下面两项后，保存到HDFS中的数据才是文本
#否则通过hdfs dfs -text查看时，显示的是经过压缩的16进制
a1.sinks.k1.hdfs.serializer = TEXT
a1.sinks.k1.hdfs.fileType = DataStream

#对于channel的配置描述 使用内存缓冲区域做数据的临时缓存
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

#通过channel c1将source r1和sink k1关联起来
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

注意：启动时先启动接收端Agent bar配置文件，然后启动采集端Agent foo，此任务是与本组同事(陈*)共同完成