Flume的Source怎么實現(xiàn)采集數(shù)據(jù)到通過內(nèi)存輸出到控制臺

本篇內(nèi)容介紹了“Flume的Source怎么實現(xiàn)采集數(shù)據(jù)到通過內(nèi)存輸出到控制臺”的有關(guān)知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠?qū)W有所成！

需求：

    Flume的Source從NetCat 和 Exec上采集數(shù)據(jù)到通過內(nèi)存輸出到控制臺

這里memory也可以是file聚合，checkpointDir記錄偏移量

# Use a channel which buffers events in memory
agent1.channels.channel1.type = file
agent1.channels.channel1.checkpointDir=/var/checkpoint 
agent1.channels.channel1.dataDirs=/var/tmp
agent1.channels.channel1.capacity = 1000
agent1.channels.channel1.transactionCapactiy = 100

這里采取memory配置文件：

a1.sources = r1 r2
a1.sinks = k1
a1.channels = c1
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sources.r1.type = netcat
a1.sources.r1.bind = 0.0.0.0
a1.sources.r1.port = 44444
a1.sources.r2.channels = c1
a1.sources.r2.type = exec
a1.sources.r2.command = tail -F /home/hadoop/data/data.log
# 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.sources.r2.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

測試結(jié)果：

[hadoop@hadoop001 ~]$ telnet localhost 44444
Trying ::1...
Connected to localhost.
Escape character is '^]'.
ZOURC123456789
OK
[hadoop@hadoop001 data]$ echo 123 >> data.log
[hadoop@hadoop001 data]$

控制臺輸出結(jié)果：

2018-08-10 20:12:10,426 (SinkRunner-PollingRunner-DefaultSinkProcessor) [INFO - org.apache.flume.sink.LoggerSink.process(LoggerSink.java:94)] Event: { headers:{} body: 31 32 33                                        123 }
2018-08-10 20:12:32,439 (SinkRunner-PollingRunner-DefaultSinkProcessor) [INFO - org.apache.flume.sink.LoggerSink.process(LoggerSink.java:94)] Event: { headers:{} body: 5A 4F 55 52 43 31 32 33 34 35 36 37 38 39 0D    ZOURC123456789. }

“Flume的Source怎么實現(xiàn)采集數(shù)據(jù)到通過內(nèi)存輸出到控制臺”的內(nèi)容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關(guān)的知識可以關(guān)注億速云網(wǎng)站，小編將為大家輸出更多高質(zhì)量的實用文章！