kafkaChannel实现一个source下，不同日志采集到kafka不同主题中

1.需求

使用flume采集数据，在使用一个source情况下，将不同的日志采集到指定的kafka的主题中。

例如：有两个日志文件：error.log和info.log

error.log采集到kafka的kafka_channel主题

info.log采集到kafka的kafka_channel2主题

2.解决方案

我们使用tailDir source  和kafkaChannel

思路：

使用a0.sources.r1.headers.f1.headerKey = error，a0.sources.r1.headers.f2.headerKey = info。去设置event的一个header值，不同文件设置不同的header值，用于区分，其中headerKey可以随便设置，就是header中的一个key而已，在源码中找到kafka-channel，在都doPut()方法中，去获去每一个event的header，我们知道event的hader一个map。然后header.get(headerKey)获取我们设置的头标记，如果是error，kafka的主题设置为kafka_channel如果是info，则kafka的主题设置为kafka_channel2，也就是如下代码逻辑。

String type=headers.get("headerKey");
if(type.equals("info")){
  topicStr="kafka_channel2";
}else if(type.equals("error")){
  topicStr="kafka_channel";
}

源码更改

更改前：

 protected void doPut(Event event) throws InterruptedException {
      type = TransactionType.PUT;
      if (!producerRecords.isPresent()) {
        producerRecords = Optional.of(new LinkedList>());
      }
      String key = event.getHeaders().get(KEY_HEADER);
      //get header
      Map headers = event.getHeaders();
      String  topicStr=null;
      Integer partitionId = null;
     
      try {
      if (staticPartitionId != null) {
          partitionId = staticPartitionId;
        }
        if (partitionHeader != null) {
          String headerVal = event.getHeaders().get(partitionHeader);
          if (headerVal != null) {
            partitionId = Integer.parseInt(headerVal);
          }
        }
       
        if (partitionId != null) {
          producerRecords.get().add(
 new ProducerRecord(topic.get(), partitionId, key,
                                       serializeValue(event, parseAsFlumeEvent)));
        } else {
          producerRecords.get().add(
            new ProducerRecord(topic.get(), key,
                                serializeValue(event, parseAsFlumeEvent)));
        }
      } catch (NumberFormatException e) {
        throw new ChannelException("Non integer partition id specified", e);
      } catch (Exception e) {
        throw new ChannelException("Error while serializing event", e);
      }
    }

更改后：

 protected void doPut(Event event) throws InterruptedException {
      type = TransactionType.PUT;
      if (!producerRecords.isPresent()) {
        producerRecords = Optional.of(new LinkedList>());
      }
      String key = event.getHeaders().get(KEY_HEADER);
      //get header
      Map headers = event.getHeaders();
      String  topicStr=null;
      Integer partitionId = null;
      /**
       * 在这可以更改代码逻辑，实现：数据发送到指定的kafka分区中
       */
      try {
      if (staticPartitionId != null) {
          partitionId = staticPartitionId;
        }
        if (partitionHeader != null) {
          String headerVal = event.getHeaders().get(partitionHeader);
          if (headerVal != null) {
            partitionId = Integer.parseInt(headerVal);
          }
        }
        /**
         *添加的逻辑
         */
        String type=headers.get("headerKey");
        if(type.equals("info")){
          topicStr="kafka_channel2";
        }else if(type.equals("error")){
          topicStr="kafka_channel";
        }
        if (partitionId != null) {
          producerRecords.get().add(
              new ProducerRecord(topicStr, partitionId, key,
                                                 serializeValue(event, parseAsFlumeEvent)));
        } else {
          producerRecords.get().add(
              new ProducerRecord(topicStr, key,
                                                 serializeValue(event, parseAsFlumeEvent)));
        }
      } catch (NumberFormatException e) {
        throw new ChannelException("Non integer partition id specified", e);
      } catch (Exception e) {
        throw new ChannelException("Error while serializing event", e);
      }
    }

采集方法 

注意：

更改源码后，不需要在配置文件中指定kafka的主题，当然指定主题也不错，但是已经没作用了，已经在代码中更改了。如果你有精力还可以把不同的kafka主题写到properties配置文件中，把程序写活一点。在相同的思路下你还可以做到颗粒更细：就是指定主题和分区，通过条件判断更改topic和partitionId。最后kafkaSink要想实现这些功能更改源码的思路是一样的。

a0.sources = r1 
a0.channels = c1  

a0.sources.r1.type = TAILDIR
#通过 json 格式存下每个文件消费的偏移量，避免从头消费
a0.sources.r1.positionFile = /data/server/flume-1.8.0/conf/taildir_position.json
a0.sources.r1.filegroups = f1 f2
#配置f1信息
a0.sources.r1.headers.f1.headerKey = error
a0.sources.r1.filegroups.f1 = /data/access/error.log
#配置f1信息
a0.sources.r1.headers.f2.headerKey = info
a0.sources.r1.filegroups.f2 = /data/access/info.log
#是否添加一个存储的绝对路径名的头文件
#a0.sources.r1.fileHeader = true

#拦截器获取服务器的主机名
a0.sources.r1.interceptors = i1 i2 i3
#a0.sources.r1.interceptors.i1.type = org.apache.flume.interceptor.HostInterceptor$Builder
a0.sources.r1.interceptors.i1.type = org.apache.flume.host.MyHostInterceptor$Builder
a0.sources.r1.interceptors.i1.preserveExisting = false
#a0.sources.r1.interceptors.i1.useIP = false
a0.sources.r1.interceptors.i1.HeaderName= agentHost
#静态过滤器添加指定的标志
a0.sources.r1.interceptors.i2.type = org.apache.flume.interceptor.StaticInterceptor$Builder
a0.sources.r1.interceptors.i2.key = logType
a0.sources.r1.interceptors.i2.value= kafka_data
a0.sources.r1.interceptors.i2.preserveExisting = false
#添加时间戳
a0.sources.r1.interceptors.i3.type = timestamp
#定义channel
a0.channels.c1.type = org.apache.flume.channel.kafka.KafkaChannel
a0.channels.c1.kafka.bootstrap.servers = ip1:9092,ip2.14:9092,ip3:9092
a0.channels.c1.parseAsFlumeEvent = false
#a0.channels.c1.kafka.producer.compression.type = lz4
a0.sources.r1.channels = c1