flume笔记（四）之 自定义拦截器-Interceptor

一.案例概述

  首先flume在实际开发中的日志处理的要去各不相同，然而官方所给的案例不能满足我实际开发者的要求，所以就有了自定义Interceptor这个概念。它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。
  而下面的一个小案例我采用的的拓扑结构是Multiplexing 结构。这个前面的文章中也提到过。其原理是根据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。
  我门闲话少说直接上案例，该案例使用自定义拦截器将是否包含hello信息发送给不同分析系统。

二.实现步骤

1.创建一个maven 项目，并引入以下依赖。

<build>
    <plugins>
        <plugin>
            <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
            <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
            <configuration>
                <source>1.8</source>
                <target>1.8</target>
            </configuration>
        </plugin>
    </plugins>
</build>
<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flume</groupId>
        <artifactId>flume-ng-core</artifactId>
        <version>1.7.0</version>
    </dependency>
</dependencies>

2.定义 TestInterceptor类并实现 Interceptor 接口。然后将其打包将jar放入虚拟机中flume安装目录的lib文件夹。

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;

public class TestInterceptor implements Interceptor{
    //声明一个存放事件的集合
    private List<Event> addHeaderEvents;

    //初始化
    @Override
    public void initialize() {
        //初始化
        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());   //因为getBody为字节流byte[]
        //3.根据body中是否有“hello”来决定添加怎样的信息
        if (body.contains("hello")){
            //添加头部信息
            headers.put("type","Hello");
        }else {
            //添加头部信息
            headers.put("type","NoHello");
        }
        return event;
    }

    //批量事件拦截
    @Override
    public List<Event> intercept(List<Event> list) {
        //1.清空集合
        addHeaderEvents.clear();
        //2.遍历events
        for (Event event:list) {
            addHeaderEvents.add(intercept(event));
        }
        //3.返回结果
        return addHeaderEvents;
    }

    @Override
    public void close() {
    }

    public static class Builder implements Interceptor.Builder{
        @Override
        public Interceptor build() {
            return new TestInterceptor();
        }

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

3.在hadoop-1上编辑flume-netcat-flume.conf 配置文件。配置1个netcat source，2个avro sink和相应的ChannelSelector 和 interceptor。

# name
a1.sources = r1
a1.channels = c1 c2 
a1.sinks = k1 k2 

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

# interceptors
a1.sources.r1.interceptors = i1
# TestInterceptor自定义拦截器的全类名 和  Builder静态内部类的名称
a1.sources.r1.interceptors.i1.type = TestInterceptor$Builder

# channel  selector
a1.sources.r1.selector.type = multiplexing
# 注意 该值要和自定义拦截器中设置的 header 一致，我设置的是type
a1.sources.r1.selector.header = type
# 这里也是同理  官方给的是a1.sources.r1.selector.mapping.CZ 而我设置的为 Hello
a1.sources.r1.selector.mapping.Hello = c1
# 官方给的是a1.sources.r1.selector.mapping.US 而我设置的为 NoHello
a1.sources.r1.selector.mapping.NoHello = c2

# 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

# Sink
a1.sink.k1.type = avro 
a1.sink.k1.hostname = hadoop-2
a1.sink.k1.port = 4142

a1.sink.k2.type = avro 
a1.sink.k2.hostname = hadoop-3
a1.sink.k2.port = 4142

# bind 
a1.sources.r1.channels = c1 c2 
a1.sinks.k1.channel = c1
a1.sinks.k2.channel = c2

4.在hadoop-2上编辑flume-flume-console1.conf，配置一个 avro source 和一个 logger sink。

#name
a2.sources = r1
a2.channels = c1
a2.sinks = k1 

#Source
a2.sources.r1.type = avro
a2.sources.r1.bind = hadoop-2
a2.sources.r1.port = 4142

#Channel
a2.channels.c1.type = memory
a2.channels.c1.capacity = 1000
a2.channels.c1.transactionCapacity = 100

#Sink
# 输出到控制台
a2.sinks.k1.type = logger

#Bind
a2.sources.r1.channels = c1
a2.sinks.k1.channel = c1

5.在hadoop-3上编辑flume-flume-console2.conf，配置一个 avro source 和一个 logger sink。

#name
a3.sources = r1
a3.channels = c1
a3.sinks = k1 

#Source
a3.sources.r1.type = avro
a3.sources.r1.bind = hadoop-3
a3.sources.r1.port = 4142

#Channel
a3.channels.c1.type = memory
a3.channels.c1.capacity = 1000
a3.channels.c1.transactionCapacity = 100

#Sink
# 输出到控制台
a3.sinks.k1.type = logger

#Bind
a3.sources.r1.channels = c1
a3.sinks.k1.channel = c1

6.先启动hadoop-2 和 hadoop-3的flume配置文件，最后启动hadoop-1的flume配置文件。
7.在hadoop-1上测试 使用netcat端口 向localhost:44444 发送信息。
8. 打印结果：如果发送的信息包含hello则在打印在hadoop-2上，否则打印在hadoop-3上。
总结：自定义拦截器在实际开发中用处还是非常大的，它可以完成各种数据处理的逻辑。