【Flume】（五）Flume 企业开发实战（自定义 Interceptor、自定义 Source、自定义 Sink）

一、复制和多路复用

1）案例需求

使用 Flume-1 监控文件变动，Flume-1 将变动内容传递给 Flume-2，Flume-2 负责存储

到 HDFS。同时 Flume-1 将变动内容传递给 Flume-3，Flume-3 负责输出到 Local FileSystem。

2）需求分析：

单数据源多出口案例：

3）实现步骤：

0.准备工作
在/opt/module/flume/job 目录下创建 group1 文件夹

[atguigu@hadoop102 job]$ cd group1/

在/opt/module/datas/目录下创建 flume3 文件夹

[atguigu@hadoop102 datas]$ mkdir flume3

1．创建 flume-file-flume.conf

配置 1 个接收日志文件的 source 和两个 channel、两个 sink，分别输送给 flume-flume-hdfs 和 flume-flume-dir。

编辑配置文件

[atguigu@hadoop102 group1]$ vim flume-file-flume.conf

添加如下内容

# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1 k2
a1.channels = c1 c2
# 将数据流复制给所有 channel
a1.sources.r1.selector.type = replicating
# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = exec
a1.sources.r1.command = tail -F /opt/module/hive/logs/hive.log
a1.sources.r1.shell = /bin/bash -c
# Describe the sink
# sink 端的 avro 是一个数据发送者
a1.sinks.k1.type = avro
a1.sinks.k1.hostname = hadoop102
a1.sinks.k1.port = 4141
a1.sinks.k2.type = avro
a1.sinks.k2.hostname = hadoop102
a1.sinks.k2.port = 4142
# Describe the channel
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100
a1.channels.c2.type = memory
a1.channels.c2.capacity = 1000
a1.channels.c2.transactionCapacity = 100
# Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1 c2
a1.sinks.k1.channel = c1
a1.sinks.k2.channel = c2

2.创建 flume-flume-hdfs.conf

配置上级 Flume 输出的 Source，输出是到 HDFS 的 Sink。

编辑配置文件

[atguigu@hadoop102 group1]$ vim flume-flume-hdfs.conf

添加如下内容

# Name the components on this agent
a2.sources = r1
a2.sinks = k1
a2.channels = c1
# Describe/configure the source
# source 端的 avro 是一个数据接收服务
a2.sources.r1.type = avro
a2.sources.r1.bind = hadoop102
a2.sources.r1.port = 4141
# Describe the sink
a2.sinks.k1.type = hdfs
a2.sinks.k1.hdfs.path = hdfs://hadoop102:9000/flume2/%Y%m%d/%H
#上传文件的前缀
a2.sinks.k1.hdfs.filePrefix = flume2- #是否按照时间滚动文件夹
a2.sinks.k1.hdfs.round = true
#多少时间单位创建一个新的文件夹
a2.sinks.k1.hdfs.roundValue = 1
#重新定义时间单位
a2.sinks.k1.hdfs.roundUnit = hour
#是否使用本地时间戳
a2.sinks.k1.hdfs.useLocalTimeStamp = true
#积攒多少个 Event 才 flush 到 HDFS 一次
a2.sinks.k1.hdfs.batchSize = 100
#设置文件类型，可支持压缩
a2.sinks.k1.hdfs.fileType = DataStream
#多久生成一个新的文件
a2.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 600
#设置每个文件的滚动大小大概是 128M
a2.sinks.k1.hdfs.rollSize = 134217700
#文件的滚动与 Event 数量无关
a2.sinks.k1.hdfs.rollCount = 0
# Describe the channel
a2.channels.c1.type = memory
a2.channels.c1.capacity = 1000
a2.channels.c1.transactionCapacity = 100
# Bind the source and sink to the channel
a2.sources.r1.channels = c1
a2.sinks.k1.channel = c1

3.创建 flume-flume-dir.conf

配置上级 Flume 输出的 Source，输出是到本地目录的 Sink。

编辑配置文件

[atguigu@hadoop102 group1]$ vim flume-flume-dir.conf

添加如下内容

# Name the components on this agent
a3.sources = r1
a3.sinks = k1
a3.channels = c2
# Describe/configure the source
a3.sources.r1.type = avro
a3.sources.r1.bind = hadoop102
a3.sources.r1.port = 4142
# Describe the sink
a3.sinks.k1.type = file_roll
a3.sinks.k1.sink.directory = /opt/module/data/flume3
# Describe the channel
a3.channels.c2.type = memory
a3.channels.c2.capacity = 1000
a3.channels.c2.transactionCapacity = 100
# Bind the source and sink to the channel
a3.sources.r1.channels = c2
a3.sinks.k1.channel = c2

提示：输出的本地目录必须是已经存在的目录，如果该目录不存在，并不会创建新的目录。

4．执行配置文件

分别启动对应的 flume 进程：flume-flume-dir，flume-flume-hdfs，flume-file-flume。

[atguigu@hadoop102 flume]$ bin/flume-ng agent --conf conf/ --name 
a3 --conf-file job/group1/flume-flume-dir.conf
[atguigu@hadoop102 flume]$ bin/flume-ng agent --conf conf/ --name 
a2 --conf-file job/group1/flume-flume-hdfs.conf
[atguigu@hadoop102 flume]$ bin/flume-ng agent --conf conf/ --name 
a1 --conf-file job/group1/flume-file-flume.conf

5.启动 Hadoop 和 Hive

[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ sbin/start-dfs.sh
[atguigu@hadoop103 hadoop-2.7.2]$ sbin/start-yarn.sh
[atguigu@hadoop102 hive]$ bin/hive
hive (default)>

6.检查 HDFS 上数据

7.检查/opt/module/datas/flume3 目录中数据

[atguigu@hadoop102 flume3]$ ll
总用量 8 -rw-rw-r--. 1 atguigu atguigu 5942 5 月 22 00:09 1526918887550-3

二、负载均衡和故障转移

1）案例需求

使用 Flume1 监控一个端口，其 sink 组中的 sink 分别对接 Flume2 和 Flume3，采用FailoverSinkProcessor，实现故障转移的功能。

2）需求分析

故障转移案例

3）实现步骤 0.准备工作 在/opt/module/flume/job 目录下创建 group2 文件夹

[atguigu@hadoop102 job]$ cd group2/

1.创建 flume-netcat-flume.conf

配置 1 个 netcat source 和 1 个 channel、1 个 sink group（2 个 sink），分别输送给 flume-flume-console1 和 flume-flume-console2。

编辑配置文件

[atguigu@hadoop102 group2]$ vim flume-netcat-flume.conf

添加如下内容

# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.channels = c1
a1.sinkgroups = g1
a1.sinks = k1 k2
# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = netcat
a1.sources.r1.bind = localhost
a1.sources.r1.port = 44444
a1.sinkgroups.g1.processor.type = failover
a1.sinkgroups.g1.processor.priority.k1 = 5
a1.sinkgroups.g1.processor.priority.k2 = 10
a1.sinkgroups.g1.processor.maxpenalty = 10000
# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = avro
a1.sinks.k1.hostname = hadoop102
a1.sinks.k1.port = 4141
a1.sinks.k2.type = avro
a1.sinks.k2.hostname = hadoop102
a1.sinks.k2.port = 4142
# Describe the channel
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100
# Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinkgroups.g1.sinks = k1 k2
a1.sinks.k1.channel = c1
a1.sinks.k2.channel = c1

2.创建 flume-flume-console1.conf

配置上级 Flume 输出的 Source，输出是到本地控制台。

编辑配置文件

[atguigu@hadoop102 group2]$ vim flume-flume-console1.conf

添加如下内容

# Name the components on this agent
a2.sources = r1
a2.sinks = k1
a2.channels = c1
# Describe/configure the source
a2.sources.r1.type = avro
a2.sources.r1.bind = hadoop102
a2.sources.r1.port = 4141
# Describe the sink
a2.sinks.k1.type = logger
# Describe the channel
a2.channels.c1.type = memory
a2.channels.c1.capacity = 1000
a2.channels.c1.transactionCapacity = 100
# Bind the source and sink to the channel
a2.sources.r1.channels = c1
a2.sinks.k1.channel = c1

3.创建 flume-flume-console2.conf

配置上级 Flume 输出的 Source，输出是到本地控制台。

编辑配置文件

[atguigu@hadoop102 group2]$ vim flume-flume-console2.conf

添加如下内容

# Name the components on this agent
a3.sources = r1
a3.sinks = k1
a3.channels = c2
# Describe/configure the source
a3.sources.r1.type = avro
a3.sources.r1.bind = hadoop102
a3.sources.r1.port = 4142
# Describe the sink
a3.sinks.k1.type = logger
# Describe the channel
a3.channels.c2.type = memory
a3.channels.c2.capacity = 1000
a3.channels.c2.transactionCapacity = 100
# Bind the source and sink to the channel
a3.sources.r1.channels = c2
a3.sinks.k1.channel = c2

4.执行配置文件

分别开启对应配置文件：flume-flume-console2，flume-flume-console1，flume-netcat-flume。

[atguigu@hadoop102 flume]$ bin/flume-ng agent --conf conf/ --name 
a3 --conf-file job/group2/flume-flume-console2.conf -
Dflume.root.logger=INFO,console
[atguigu@hadoop102 flume]$ bin/flume-ng agent --conf conf/ --name 
a2 --conf-file job/group2/flume-flume-console1.conf -
Dflume.root.logger=INFO,console
[atguigu@hadoop102 flume]$ bin/flume-ng agent --conf conf/ --name 
a1 --conf-file job/group2/flume-netcat-flume.conf

5.使用 netcat 工具向本机的 44444 端口发送内容

$ nc localhost 44444

6.查看 Flume2 及 Flume3 的控制台打印日志

7.将 Flume2 kill，观察 Flume3 的控制台打印情况。

注：使用 jps -ml 查看 Flume 进程。

三、聚合

1）案例需求

hadoop102 上的 Flume-1 监控文件/opt/module/data/group.log，hadoop103 上的 Flume-2 监控某一个端口的数据流，Flume-1 与 Flume-2 将数据发送给 hadoop104 上的 Flume-3，Flume-3 将最终数据打印到控制台。

2）需求分析

多数据源汇总

3）实现步骤：

0.准备工作

分发 Flume

[atguigu@hadoop102 module]$ xsync flume

在 hadoop102、hadoop103 以及 hadoop104 的/opt/module/flume/job目录下创建一个 group3文件夹。

[atguigu@hadoop102 job]$ mkdir group3
[atguigu@hadoop103 job]$ mkdir group3
[atguigu@hadoop104 job]$ mkdir group3

1.创建 flume1-logger-flume.conf

配置 Source 用于监控 hive.log 文件，配置 Sink 输出数据到下一级 Flume。 在 hadoop102 上编辑配置文件

[atguigu@hadoop102 group3]$ vim flume1-logger-flume.conf

添加如下内容

# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1
# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = exec
a1.sources.r1.command = tail -F /opt/module/group.log
a1.sources.r1.shell = /bin/bash -c
# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = avro
a1.sinks.k1.hostname = hadoop104
a1.sinks.k1.port = 4141
# Describe the channel
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100
# Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

2.创建 flume2-netcat-flume.conf

配置 Source 监控端口 44444 数据流，配置 Sink 数据到下一级 Flume： 在 hadoop103 上编辑配置文件

[atguigu@hadoop102 group3]$ vim flume2-netcat-flume.conf

添加如下内容

# Name the components on this agent
a2.sources = r1
a2.sinks = k1
a2.channels = c1
# Describe/configure the source
a2.sources.r1.type = netcat
a2.sources.r1.bind = hadoop103
a2.sources.r1.port = 44444
# Describe the sink
a2.sinks.k1.type = avro
a2.sinks.k1.hostname = hadoop104
a2.sinks.k1.port = 4141
# Use a channel which buffers events in memory
a2.channels.c1.type = memory
a2.channels.c1.capacity = 1000
a2.channels.c1.transactionCapacity = 100
# Bind the source and sink to the channel
a2.sources.r1.channels = c1
a2.sinks.k1.channel = c1

3.创建 flume3-flume-logger.conf

配置 source 用于接收 flume1 与 flume2 发送过来的数据流，最终合并后 sink 到控制台。
在 hadoop104 上编辑配置文件

[atguigu@hadoop104 group3]$ touch flume3-flume-logger.conf
[atguigu@hadoop104 group3]$ vim flume3-flume-logger.conf

添加如下内容

# Name the components on this agent
a3.sources = r1
a3.sinks = k1
a3.channels = c1
# Describe/configure the source
a3.sources.r1.type = avro
a3.sources.r1.bind = hadoop104
a3.sources.r1.port = 4141
# Describe the sink
# Describe the sink
a3.sinks.k1.type = logger
# Describe the channel
a3.channels.c1.type = memory
a3.channels.c1.capacity = 1000
a3.channels.c1.transactionCapacity = 100
# Bind the source and sink to the channel
a3.sources.r1.channels = c1
a3.sinks.k1.channel = c1

4.执行配置文件

分别开启对应配置文件：flume3-flume-logger.conf，flume2-netcat-flume.conf，flume1-logger-flume.conf。

[atguigu@hadoop104 flume]$ bin/flume-ng agent --conf conf/ --name 
a3 --conf-file job/group3/flume3-flume-logger.conf -
Dflume.root.logger=INFO,console
[atguigu@hadoop102 flume]$ bin/flume-ng agent --conf conf/ --name 
a2 --conf-file job/group3/flume1-logger-flume.conf
[atguigu@hadoop103 flume]$ bin/flume-ng agent --conf conf/ --name 
a1 --conf-file job/group3/flume2-netcat-flume.conf

5．在 hadoop103 上向/opt/module 目录下的 group.log 追加内容

[atguigu@hadoop103 module]$ echo 'hello' > group.log

6．在 hadoop102 上向 44444 端口发送数据

[atguigu@hadoop102 flume]$ telnet hadoop102 44444

7.检查 hadoop104 上数据

四、自定义 Interceptor

1）案例需求

使用 Flume 采集服务器本地日志，需要按照日志类型的不同，将不同种类的日志发往不同的分析系统。

2）需求分析

在实际的开发中，一台服务器产生的日志类型可能有很多种，不同类型的日志可能需要发送到不同的分析系统。此时会用到 Flume 拓扑结构中的Multiplexing 结构，Multiplexing的原理是，根据 event 中 Header 的某个 key 的值，将不同的 event 发送到不同的 Channel中，所以我们需要自定义一个 Interceptor，为不同类型的 event 的 Header 中的 key 赋予不同的值。

在该案例中，我们以端口数据模拟日志，以数字（单个）和字母（单个）模拟不同类型的日志，我们需要自定义 interceptor 区分数字和字母，将其分别发往不同的分析系统（Channel）。

3）实现步骤

1.创建一个 maven 项目，并引入以下依赖。

<dependency>
 <groupId>org.apache.flume</groupId>
 <artifactId>flume-ng-core</artifactId>
 <version>1.7.0</version>
</dependency>

2.定义 CustomInterceptor 类并实现 Interceptor 接口。

package com.atguigu.flume.interceptor;
import org.apache.flume.Context;
import org.apache.flume.Event;
import org.apache.flume.interceptor.Interceptor;
import java.util.List;
public class CustomInterceptor implements Interceptor {

 @Override
 public void initialize() {
 }

 @Override
 public Event intercept(Event event) {
 byte[] body = event.getBody();
 if (body[0] < 'z' && body[0] > 'a') {
 event.getHeaders().put("type", "letter");
 } else if (body[0] > '0' && body[0] < '9') {
 event.getHeaders().put("type", "number");
 }
 return event;
 }

 @Override
 public List<Event> intercept(List<Event> events) {
 for (Event event : events) {
 intercept(event);
 }
 return events;
 }

 @Override
 public void close() {
 }
 public static class Builder implements Interceptor.Builder {

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

 @Override
 public void configure(Context context) {
 }
 } }

3.编辑 flume 配置文件
为 hadoop102 上的 Flume1 配置 1 个 netcat source，1 个 sink group（2 个 avro sink），
并配置相应的 ChannelSelector 和 interceptor。

# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1 k2
a1.channels = c1 c2
# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = netcat
a1.sources.r1.bind = localhost
a1.sources.r1.port = 44444
a1.sources.r1.interceptors = i1
a1.sources.r1.interceptors.i1.type = 
com.atguigu.flume.interceptor.CustomInterceptor$Builder
a1.sources.r1.selector.type = multiplexing
a1.sources.r1.selector.header = type
a1.sources.r1.selector.mapping.letter = c1
a1.sources.r1.selector.mapping.number = c2
# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = avro
a1.sinks.k1.hostname = hadoop103
a1.sinks.k1.port = 4141
a1.sinks.k2.type=avro
a1.sinks.k2.hostname = hadoop104
a1.sinks.k2.port = 4242
# Use a channel which buffers events in memory
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100
# Use a channel which buffers events in memory
a1.channels.c2.type = memory
a1.channels.c2.capacity = 1000
a1.channels.c2.transactionCapacity = 100
# Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1 c2
a1.sinks.k1.channel = c1
a1.sinks.k2.channel = c2

为 hadoop103 上的 Flume2 配置一个 avro source 和一个 logger sink。

a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1
a1.sources.r1.type = avro
a1.sources.r1.bind = hadoop103
a1.sources.r1.port = 4141
a1.sinks.k1.type = logger
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100
a1.sinks.k1.channel = c1
a1.sources.r1.channels = c1

为 hadoop104 上的 Flume3 配置一个 avro source 和一个 logger sink。

a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1
a1.sources.r1.type = avro
a1.sources.r1.bind = hadoop104
a1.sources.r1.port = 4242
a1.sinks.k1.type = logger
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100
a1.sinks.k1.channel = c1
a1.sources.r1.channels = c1

4.分别在 hadoop102，hadoop103，hadoop104 上启动 flume 进程，注意先后顺序。

5.在 hadoop102 使用 netcat 向 localhost:44444 发送字母和数字。

6.观察 hadoop103 和 hadoop104 打印的日志。

五、自定义 Source

1)介绍

Source 是负责接收数据到 Flume Agent 的组件。Source 组件可以处理各种类型、各种格式的日志数据，包括 avro、thrift、exec、jms、spooling directory、netcat、sequence generator、syslog、http、legacy。官方提供的 source 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 source。

官方也提供了自定义 source 的接口：
https://flume.apache.org/FlumeDeveloperGuide.html#source 根据官方说明自定义MySource 需要继承 AbstractSource 类并实现 Configurable 和PollableSource 接口。

实现相应方法：
getBackOffSleepIncrement()//暂不用
getMaxBackOffSleepInterval()//暂不用
configure(Context context)//初始化 context（读取配置文件内容）
process()//获取数据封装成 event 并写入 channel，这个方法将被循环调用。
使用场景：读取 MySQL 数据或者其他文件系统。

2)需求

使用 flume 接收数据，并给每条数据添加前缀，输出到控制台。前缀可从 flume 配置文件中配置。

3)分析

4)编码

导入 pom 依赖

<dependencies>
 <dependency>
 <groupId>org.apache.flume</groupId>
 <artifactId>flume-ng-core</artifactId>
 <version>1.7.0</version>
</dependency>
</dependencies>

编写代码

import org.apache.flume.Context;
import org.apache.flume.EventDeliveryException;
import org.apache.flume.PollableSource;
import org.apache.flume.conf.Configurable;
import org.apache.flume.event.SimpleEvent;
import org.apache.flume.source.AbstractSource;
import java.util.HashMap;
public class MySource extends AbstractSource implements 
Configurable, PollableSource {
 //定义配置文件将来要读取的字段
 private Long delay;
 private String field;
 //初始化配置信息
 @Override
 public void configure(Context context) {
 delay = context.getLong("delay");
 field = context.getString("field", "Hello!");
 }
 @Override
 public Status process() throws EventDeliveryException {
 try {
 //创建事件头信息
 HashMap<String, String> hearderMap = new HashMap<>();
 //创建事件
 SimpleEvent event = new SimpleEvent();
 //循环封装事件
 for (int i = 0; i < 5; i++) {
 //给事件设置头信息
 event.setHeaders(hearderMap);
 //给事件设置内容
 event.setBody((field + i).getBytes());
 //将事件写入 channel
 getChannelProcessor().processEvent(event);
 Thread.sleep(delay);
 }
 } catch (Exception e) {
 e.printStackTrace();
 return Status.BACKOFF;
 }
 return Status.READY;
 }
 @Override
 public long getBackOffSleepIncrement() {
 return 0;
 }
 @Override
 public long getMaxBackOffSleepInterval() {
 return 0;
  } }

5)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 = com.atguigu.MySource
a1.sources.r1.delay = 1000
#a1.sources.r1.field = atguigu
# 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 = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100
# Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

3.开启任务

[atguigu@hadoop102 flume]$ pwd
/opt/module/flume
[atguigu@hadoop102 flume]$ bin/flume-ng agent -c conf/ -f 
job/mysource.conf -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

4.结果展示

六、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

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.atguigu.MySink
#a1.sinks.k1.prefix = atguigu:
a1.sinks.k1.suffix = :atguigu
# Use a channel which buffers events in memory
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100
# Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

3.开启任务

[atguigu@hadoop102 flume]$ bin/flume-ng agent -c conf/ -f 
job/mysink.conf -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console
[atguigu@hadoop102 ~]$ nc localhost 44444
hello
OK