【Flume-03】中的拦截器

Flume中的拦截器

在Flume运行过程中 ,Flume有能力在运行阶段修改/删除Event，这是通过拦截器（Interceptors）来实现的。拦截器有下面几个特点:

• 拦截器需要实现org.apache.flume.interceptor.Interceptor接口。

• 拦截器可以修改或删除事件基于开发者在选择器中选择的任何条件。

• 拦截器采用了责任链模式，多个拦截器可以按指定顺序拦截。

• 一个拦截器返回的事件列表被传递给链中的下一个拦截器。

• 如果一个拦截器需要删除事件，它只需要在返回的事件集中不包含要删除的事件即可。

1.1 常用拦截器

1.2 案例演示：Syslogtcp+mem+hdfs

通过时间拦截器,数据源为SyslogTcp,传送的通道模式是FileChannel,最后输出的目的地为HDFS

1.2.1 配置方案:

 [root@hadoop01 flumeconf]# vim interceptor_base.conf
     # 定义组件
     a1.sources = r1  
     a1.channels = c1
     a1.sinks = s1
 ​
     # 监控某个主机的某个端口，当有其他设备通过tcp向这个端口进行数据发送的时候就会检测到
     a1.sources.r1.type=syslogtcp
     # 监控的主机
     a1.sources.r1.host=hadoop01
     # 监控的端口
     a1.sources.r1.port=6666
 ​
     # 设置三个拦截器，并分别设置属性
     a1.sources.r1.interceptors=i1 i2 i3
     # 设置时间戳拦截器
     a1.sources.r1.interceptors.i1.type=timestamp
     # 如果存在的话则覆盖
     a1.sources.r1.interceptors.i1.preserveExisting=false
 ​
     # 设置主机名拦截器
     a1.sources.r1.interceptors.i2.type=host
     a1.sources.r1.interceptors.i2.preserveExisting=false
     # true为IP地址，false为主机名
     a1.sources.r1.interceptors.i2.useIP=true
     # 自定义key值
     a1.sources.r1.interceptors.i2.hostHeader=hostname
 ​
     # 设置静态拦截器
     a1.sources.r1.interceptors.i3.type=static
     a1.sources.r1.interceptors.i3.preserveExisting=false
     # 自定义key和value值
     a1.sources.r1.interceptors.i3.key=hn
     a1.sources.r1.interceptors.i3.value=hadoop01
 ​
     a1.channels.c1.type=memory
 ​
     a1.sinks.s1.type=hdfs
     # 存储的路径
     a1.sinks.s1.hdfs.path=hdfs://hadoop01:8020/flume/%Y/%m/%d/%H%M
     a1.sinks.s1.hdfs.filePrefix=%{hostname}
     a1.sinks.s1.hdfs.fileSuffix=.log
     a1.sinks.s1.hdfs.inUseSuffix=.tmp
     a1.sinks.s1.hdfs.rollInterval=60
     a1.sinks.s1.hdfs.rollSize=1024
     a1.sinks.s1.hdfs.rollCount=10
     a1.sinks.s1.hdfs.idleTimeout=0
     a1.sinks.s1.hdfs.batchSize=100
     a1.sinks.s1.hdfs.fileType=DataStream
     a1.sinks.s1.hdfs.writeFormat=Text
     a1.sinks.s1.hdfs.round=true
     a1.sinks.s1.hdfs.roundValue=1
     a1.sinks.s1.hdfs.roundUnit=second
     a1.sinks.s1.hdfs.useLocalTimeStamp=true
 ​
     a1.sources.r1.channels=c1
     a1.sinks.s1.channel=c1

1.2.2 启动agent的服务:

 [root@hadoop01 flumeconf]# flume-ng agent -f ./interceptor_base.conf -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console
 ​
 # -f 指定配置文件路径
 # -n 指定agent名字

敲几个回车，方便一会区分。

从新打开一个窗口进行以下测试。

1.2.3 测试:

 [root@hadoop01 flumeData]#  echo "hello world hello 菜鸟进阶站" | nc hadoop01 6666
 ​
 # 没有nc就用yum进行安装 如下：
 [root@hadoop01 flumeData]# yum install -y nmap-ncat

此时回到第一个窗口，发现前端程序已经拦截到了。并且可以到hdfs页面查看到。

也可以通过命令查看

1.3 案例演示：regex+Syslogtcp+mem+hdfs

拦截器为正则表达式拦截器, 数据源为Syslogtcp格式,传送通道为MemChannel,最后传送的目的地是HDFS

1.3.1 配置方案

 [root@hadoop01 flumeconf]# vim interceptor-regex.conf
     a1.sources = r1  
     a1.channels = c1
     a1.sinks = s1
 ​
     a1.sources.r1.type=syslogtcp
     a1.sources.r1.host = hadoop01
     a1.sources.r1.port = 6666
 ​
     a1.sources.r1.interceptors=i1
     a1.sources.r1.interceptors.i1.type=regex_filter
     #不要加引号包裹正则
     a1.sources.r1.interceptors.i1.regex=^[0-9].*$  
     a1.sources.r1.interceptors.i1.excludeEvents=false
 ​
 ​
     a1.channels.c1.type=memory
     a1.channels.c1.capacity=1000
     a1.channels.c1.transactionCapacity=100
     a1.channels.c1.keep-alive=3
     a1.channels.c1.byteCapacityBufferPercentage=20
     a1.channels.c1.byteCapacity=800000
 ​
     a1.sinks.s1.type=hdfs
     a1.sinks.s1.hdfs.path=hdfs://hadoop01:8020/flume/%Y/%m/%d/%H%M
     a1.sinks.s1.hdfs.filePrefix=%{hostname}
     a1.sinks.s1.hdfs.fileSuffix=.log
     a1.sinks.s1.hdfs.inUseSuffix=.tmp
     a1.sinks.s1.hdfs.rollInterval=60
     a1.sinks.s1.hdfs.rollSize=1024
     a1.sinks.s1.hdfs.rollCount=10
     a1.sinks.s1.hdfs.idleTimeout=0
     a1.sinks.s1.hdfs.batchSize=100
     a1.sinks.s1.hdfs.fileType=DataStream
     a1.sinks.s1.hdfs.writeFormat=Text
     a1.sinks.s1.hdfs.round=true
     a1.sinks.s1.hdfs.roundValue=1
     a1.sinks.s1.hdfs.roundUnit=second
     a1.sinks.s1.hdfs.useLocalTimeStamp=true
 ​
     a1.sources.r1.channels=c1
     a1.sinks.s1.channel=c1

1.3.2 启动agent的服务:

 [root@hadoop01 flumeconf]# flume-ng agent -f ./interceptor-regex.conf -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

敲几个回车，方便一会区分。

然后切换到第二个窗口，进行测试。

1.3.3 测试:

 [root@hadoop01 flumeData]#  echo "hello world hello 菜鸟进阶站" | nc hadoop01 6666

回到第一个窗口发现，并没有采集到，那是因为我流入的数据并不符合我配置方案中的正则表达式。

再次测试：

 [root@hadoop01 flumeData]# echo "123123123 hello world hello 菜鸟进阶站" | nc hadoop01 6666

切换到第一个窗口，发现已经被采集到了。因为我后面的例子符合了正则表达式。

从hdfs页面查看

通过命令查看

 [root@hadoop01 flumeData]# hdfs dfs -cat /flume/2022/08/31/2004/*