Flume与Kafka对接

引言
flume为什么要与kafka对接？
我们都知道flume可以跨节点进行数据的传输，那么flume与spark streaming对接不好吗？主要是flume对接到kafka的topic，可以给多个consumer group去生成多条业务线。虽然flume中的channel selector中的副本策略也可以给多个sink传输数据，但是每个channel selector都是很消耗资源的。其次，kafka也可以起到一个消峰的作用

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一、flume采集的数据发往一个topic

这里为了方便测试，我采用的是netcat source、memory channel、kafka sink，当然你也可以采用你自己想要的方式配置flume，只需要根据官方文档修改对应的source和channel即可。

necat-flume-kafka.conf的配置文件如下：

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

#Source
a1.sources.r1.type = netcat
a1.sources.r1.bind = localhost
a1.sources.r1.port = 44444

#Channel
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

#Sink
a1.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink
a1.sinks.k1.topic = wjt
a1.sinks.k1.brokerList = node01:9092,node02:9092,node03:9092
a1.sinks.k1.kafka.flumeBatchSize = 20 
a1.sinks.k1.kafka.producer.acks = 1 
a1.sinks.k1.kafka.producer.linger.ms = 1 

#Bind
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

其中你只需要修改sink中的topic和brokerList即可，当然你也可以增加其他的配置
1、启动kafka消费者

2、启动flume

3、启动netcat的客户端并发送几条数据

4、观察到kafka consumer很快就消费到了数据

二、flume采集的数据发往多个topic

如果数据有多种类型，比如点赞数据、评论数据、喜欢数据等等，是不是就要发往不同的topic去分析数据，这时候就需要用到flume的拦截器来做分类。
flume可以给event加上头信息，结合channel selector来发往不同的sink。
在flume官方文档可以看到：

意思是：如果你的event的头信息（k-v类型）包含一个topic字段，那么这个event将会被发送到对应的topic，并覆盖你配置的kafka.topic

拦截器的代码：

package wjt.demo;

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

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Map;

/**
 * @description:
 * @author: wanjintao
 * @time: 2020/8/29 11:45
 */
public class myInterceptor implements Interceptor {
     

    //声明一个存放事件的集合
    private List<Event> addHeaderEvents;

    @Override
    public void initialize() {
     

        //初始化存放事件的集合
        addHeaderEvents = new ArrayList<>();

    }

    //单个事件拦截
    @Override
    public Event intercept(Event event) {
     

        //1. 获取事件中的头信息
        Map<String, String> headers = event.getHeaders();

        //2. 获取事件中的body信息
        String body = new String(event.getBody());

        //3. 根据body中是否有“Hello”来决定是否添加头信息
        if (body.contains("hello")) {
     

            //4. 有hello添加“wan”头信息
            headers.put("topic", "www1");

        } else {
     

            //4. 没有hello添加“tao”头信息
            headers.put("topic", "www2");

        }

        return event;
    }

    //批量事件拦截
    @Override
    public List<Event> intercept(List<Event> events) {
     

        //1. 清空集合
        addHeaderEvents.clear();

        //2. 遍历events
        for (Event event : events) {
     

            //3. 给每一个事件添加头信息
            addHeaderEvents.add(intercept(event));

        }

        //4. 返回结果
        return addHeaderEvents;
    }

    @Override
    public void close() {
     

    }

    public static class Builder implements Interceptor.Builder {
     

        @Override
        public Interceptor build() {
     
            return new myInterceptor();
        }

        @Override
        public void configure(Context context) {
     

        }
    }

}

你只需要修改单个事件拦截的代码即可，我这里是如果数据包含hello，将会给事件加上header（topic,www1），反之则给事件加上header（topic,www2），打包上传至flume/lib目录下

netcat-flume-typekafka.conf的配置文件：

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

#Source
a1.sources.r1.type = netcat
a1.sources.r1.bind = localhost
a1.sources.r1.port = 44444

#Interceptor
a1.sources.r1.interceptors = i1
a1.sources.r1.interceptors.i1.type = wjt.demo.myInterceptor$Builder

#Channel
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

#Sink
a1.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink
a1.sinks.k1.topic = wjt
a1.sinks.k1.brokerList = node01:9092,node02:9092,node03:9092
a1.sinks.k1.kafka.flumeBatchSize = 20 
a1.sinks.k1.kafka.producer.acks = 1 
a1.sinks.k1.kafka.producer.linger.ms = 1 

#Bind
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

你只需要将a1.sources.r1.interceptors.i1.type的值改为你上面的拦截器的全类名$Builder即可
1、先启动consumer1和consumer2（flume启动顺序都是先启动服务端在启动客户端）


2、启动flume

3、启动netcat客户端

4、观察consumer消费的topic可以看到，www1只接受到了包含hello的数据，www2只接受到了没有包含hello的数据

总结

很多时候flume官方文档可以帮助我们解决很多自己想要的业务场景，我们要更多地去查看官方文档