大数据之Flume：自定义Sink

1）介绍
Sink不断地轮询Channel中的事件且批量地移除它们，并将这些事件批量写入到存储或索引系统、或者被发送到另一个Flume Agent。
Sink是完全事务性的。在从Channel批量删除数据之前，每个Sink用Channel启动一个事务。批量事件一旦成功写出到存储系统或下一个Flume Agent，Sink就利用Channel提交事务。事务一旦被提交，该Channel从自己的内部缓冲区删除事件。
Sink组件目的地包括hdfs、logger、avro、thrift、ipc、file、null、HBase、solr、自定义。官方提供的Sink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Sink。
官方也提供了自定义sink的接口：
https://flume.apache.org/FlumeDeveloperGuide.html#sink根据官方说明自定义MySink需要继承AbstractSink类并实现Configurable接口。
实现相应方法：
configure(Context context)//初始化context（读取配置文件内容）
process()//从Channel读取获取数据（event），这个方法将被循环调用。
使用场景：读取Channel数据写入MySQL或者其他文件系统。
2）需求
使用flume接收数据，并在Sink端给每条数据添加前缀和后缀，输出到控制台。前后缀可在flume任务配置文件中配置。
流程分析：

3）编码

package com.hadoop;
import org.apache.flume.*;
import org.apache.flume.conf.Configurable;
import org.apache.flume.sink.AbstractSink;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
public class MySink extends AbstractSink implements Configurable {
    //创建Logger对象
    private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(AbstractSink.class);
    private String prefix;
    private String suffix;
    @Override
    public Status process() throws EventDeliveryException {
        //声明返回值状态信息
        Status status;
        //获取当前Sink绑定的Channel
        Channel ch = getChannel();
        //获取事务
        Transaction txn = ch.getTransaction();
        //声明事件
        Event event;
        //开启事务
        txn.begin();
        //读取Channel中的事件，直到读取到事件结束循环
        while (true) {
            event = ch.take();
            if (event != null) {
                break;
            }
        }
        try {
            //处理事件（打印）
            LOG.info(prefix + new String(event.getBody()) + suffix);
            //事务提交
            txn.commit();
            status = Status.READY;
        } catch (Exception e) {
            //遇到异常，事务回滚
            txn.rollback();
            status = Status.BACKOFF;
        } finally {
            //关闭事务
            txn.close();
        }
        return status;
    }
    @Override
    public void configure(Context context) {
        //读取配置文件内容，有默认值
        prefix = context.getString("prefix", "hello:");
        //读取配置文件内容，无默认值
        suffix = context.getString("suffix");
    }
}

4）测试
1.打包
将写好的代码打包，并放到flume的lib目录（/opt/module/flume）下。
2.配置文件

# 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 = 44444

# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = com.bigdata.MySink
#a1.sinks.k1.prefix = hadoop:
a1.sinks.k1.suffix = :hadoop

# Use a channel which buffers events in memory
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 10000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 1000

# Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

3.开启任务

[hadoop@hadoop101 flume]$ bin/flume-ng agent -c conf/ -f job/mysink.conf -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console
[hadoop@hadoop101 ~]$ nc localhost 44444
hello
OK
hadoop
OK

4.结果展示