大数据学习——flume拦截器

flume 拦截器(interceptor)
1、flume拦截器介绍
拦截器是简单的插件式组件，设置在source和channel之间。source接收到的事件event，在写入channel之前，拦截器都可以进行转换或者删除这些事件。每个拦截器只处理同一个source接收到的事件。可以自定义拦截器。
2、flume内置的拦截器
2.1 时间戳拦截器
flume中一个最经常使用的拦截器 ，该拦截器的作用是将时间戳插入到flume的事件报头中。如果不使用任何拦截器，flume接受到的只有message。时间戳拦截器的配置：

参数	默认值	描述
type	timestamp	类型名称timestamp，也可以使用类名的全路径org.apache.flume.interceptor.TimestampInterceptor$Builder
preserveExisting	false	如果设置为true，若事件中报头已经存在，不会替换时间戳报头的值

参数 默认值 描述
type timestamp 类型名称timestamp，也可以使用类名的全路径org.apache.flume.interceptor.TimestampInterceptor$Builder
preserveExisting false 如果设置为true，若事件中报头已经存在，不会替换时间戳报头的值

source连接到时间戳拦截器的配置：
a1.sources.r1.interceptors=i1
a1.sources.r1.interceptors.i1.type=timestamp a1.sources.r1.interceptors.i1.preserveExisting=false

a1.sources.r1.interceptors=i1

a1.sources.r1.interceptors.i1.type=timestamp a1.sources.r1.interceptors.i1.preserveExisting=false

2.2 主机拦截器
主机拦截器插入服务器的ip地址或者主机名，agent将这些内容插入到事件的报头中。事件报头中的key使用hostHeader配置，默认是host。主机拦截器的配置：
参数 默认值 描述
type host 类型名称host，也可以使用类名的全路径org.apache.flume.interceptor.HostInterceptor$Builder
hostHeader host 事件头的key
useIP true 如果设置为false，host键插入主机名
preserveExisting false 如果设置为true，若事件中报头已经存在，不会替换时间戳报头的值

参数	默认值	描述
type	host	类型名称host，也可以使用类名的全路径org.apache.flume.interceptor.HostInterceptor$Builder
hostHeader	host	事件头的key
useIP	true	如果设置为false，host键插入主机名
preserveExisting	false	如果设置为true，若事件中报头已经存在，不会替换时间戳报头的值

source连接到主机拦截器的配置：
a1.sources.r1.interceptors=i2
a1.sources.r1.interceptors.i2.type=host
a1.sources.r1.interceptors.i2.useIP=false
a1.sources.r1.interceptors.i2.preserveExisting=false

a1.sources.r1.interceptors=i2

a1.sources.r1.interceptors.i2.type=host

a1.sources.r1.interceptors.i2.useIP=false

a1.sources.r1.interceptors.i2.preserveExisting=false

2.3 静态拦截器
静态拦截器的作用是将k/v插入到事件的报头中。配置如下

参数	默认值	描述
type	static	类型名称static，也可以使用类全路径名称org.apache.flume.interceptor.StaticInterceptor$Builder
key	key	事件头的key
value	value	key对应的value值
preserveExisting	true	如果设置为true，若事件中报头已经存在该key，不会替换value的值

参数 默认值 描述
type static 类型名称static，也可以使用类全路径名称org.apache.flume.interceptor.StaticInterceptor$Builder
key key 事件头的key
value value key对应的value值
preserveExisting true 如果设置为true，若事件中报头已经存在该key，不会替换value的值

source连接到静态拦截器的配置：
a1.sources.r1.interceptors= i3
a1.sources.r1.interceptors.static.type=static a1.sources.r1.interceptors.static.key=logs a1.sources.r1.interceptors.static.value=logFlume a1.sources.r1.interceptors.static.preserveExisting=false

a1.sources.r1.interceptors= i3

a1.sources.r1.interceptors.static.type=static a1.sources.r1.interceptors.static.key=logs a1.sources.r1.interceptors.static.value=logFlume a1.sources.r1.interceptors.static.preserveExisting=false

2.4 正则过滤拦截器
在日志采集的时候，可能有一些数据是我们不需要的，这样添加过滤拦截器，可以过滤掉不需要的日志，也可以根据需要收集满足正则条件的日志。配置如下

参数	默认值	描述
type	REGEX_FILTER	类型名称REGEX_FILTER，也可以使用类全路径名称org.apache.flume.interceptor.RegexFilteringInterceptor$Builder
regex	.*	匹配除“ ”之外的任何个字符
excludeEvents	false	默认收集匹配到的事件。如果为true，则会删除匹配到的event，收集未匹配到的

参数 默认值 描述
type REGEX_FILTER 类型名称REGEX_FILTER，也可以使用类全路径名称org.apache.flume.interceptor.RegexFilteringInterceptor$Builder
regex .* 匹配除“ ”之外的任何个字符
excludeEvents false 默认收集匹配到的事件。如果为true，则会删除匹配到的event，收集未匹配到的

source连接到正则过滤拦截器的配置：

a1.sources.r1.interceptors=i4

a1.sources.r1.interceptors.i4.type=REGEX_FILTER a1.sources.r1.interceptors.i4.regex=(rm)|(kill) a1.sources.r1.interceptors.i4.excludeEvents=false

这样配置的拦截器就只会接收日志消息中带有rm 或者kill的日志。

测试案例：
test_regex.conf

# 定义这个agent中各组件的名字

a1.sources = r1

a1.sinks = k1

a1.channels = c1

# 描述和配置source组件：r1

a1.sources.r1.type = netcat

a1.sources.r1.bind = itcast01

a1.sources.r1.port = 44444

a1.sources.r1.

a1.sources.r1.interceptors=i4

a1.sources.r1.interceptors.i4.type=REGEX_FILTER

#保留内容中出现hadoop或者是spark的字符串的记录

a1.sources.r1.interceptors.i4.regex=(hadoop)|(spark)

a1.sources.r1.interceptors.i4.excludeEvents=false

# 描述和配置sink组件：k1

a1.sinks.k1.type = logger

# 描述和配置channel组件，此处使用是内存缓存的方式

a1.channels.c1.type = memory

a1.channels.c1.capacity = 1000

a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

# 描述和配置source  channel   sink之间的连接关系

a1.sources.r1.channels = c1

a1.sinks.k1.channel = c1

发送数据测试：

打印到控制台信息：

 

只接受到存在hadoop或者spark的记录，验证成功！

自定义拦截器

1. 背景介绍
Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。Flume有各种自带的拦截器，比如：TimestampInterceptor、HostInterceptor、RegexExtractorInterceptor等，通过使用不同的拦截器，实现不同的功能。但是以上的这些拦截器，不能改变原有日志数据的内容或者对日志信息添加一定的处理逻辑，当一条日志信息有几十个甚至上百个字段的时候，在传统的Flume处理下，收集到的日志还是会有对应这么多的字段，也不能对你想要的字段进行对应的处理。

2. 自定义拦截器
根据实际业务的需求，为了更好的满足数据在应用层的处理，通过自定义Flume拦截器，过滤掉不需要的字段，并对指定字段加密处理，将源数据进行预处理。减少了数据的传输量，降低了存储的开销。

3. 实现
本技术方案核心包括二部分：
①　编写java代码，自定义拦截器；

内容包括：
1. 定义一个类CustomParameterInterceptor实现Interceptor接口。
2. 在CustomParameterInterceptor类中定义变量，这些变量是需要到 Flume的配置文件中进行配置使用的。每一行字段间的分隔符(fields_separator)、通过分隔符分隔后，所需要列字段的下标（indexs）、多个下标使用的分隔符（indexs_separator)、多个下标使用的分隔符（indexs_separator)。
3. 添加CustomParameterInterceptor的有参构造方法。并对相应的变量进行处理。将配置文件中传过来的unicode编码进行转换为字符串。
4. 写具体的要处理的逻辑intercept()方法，一个是单个处理的，一个是批量处理。
5. 接口中定义了一个内部接口Builder，在configure方法中，进行一些参数配置。并给出，在flume的conf中没配置一些参数时，给出其默认值。通过其builder方法，返回一个CustomParameterInterceptor对象。
6. 定义一个静态类，类中封装MD5加密方法
7. 通过以上步骤，自定义拦截器的代码开发已完成，然后打包成jar， 放到Flume的根目录下的lib中

②　修改Flume的配置信息
新增配置文件spool-interceptor-hdfs.conf，内容为：
a1.channels = c1
a1.sources = r1
a1.sinks = s1

#channel
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity=100000
a1.channels.c1.transactionCapacity=50000

#source
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sources.r1.type = spooldir
a1.sources.r1.spoolDir = /root/data/
a1.sources.r1.batchSize= 50
a1.sources.r1.inputCharset = UTF-8

a1.sources.r1.interceptors =i1 i2
a1.sources.r1.interceptors.i1.type =cn.itcast.interceptor.CustomParameterInterceptor$Builder
a1.sources.r1.interceptors.i1.fields_separator=\u0009
a1.sources.r1.interceptors.i1.indexs =0,1,3,5,6
a1.sources.r1.interceptors.i1.indexs_separator =\u002c
a1.sources.r1.interceptors.i1.encrypted_field_index =0

a1.sources.r1.interceptors.i2.type = timestamp

#sink
a1.sinks.s1.channel = c1
a1.sinks.s1.type = hdfs
a1.sinks.s1.hdfs.path =hdfs://192.168.200.101:9000/flume/%Y%m%d
a1.sinks.s1.hdfs.filePrefix = event
a1.sinks.s1.hdfs.fileSuffix = .log
a1.sinks.s1.hdfs.rollSize = 10485760
a1.sinks.s1.hdfs.rollInterval =20
a1.sinks.s1.hdfs.rollCount = 0
a1.sinks.s1.hdfs.batchSize = 1500
a1.sinks.s1.hdfs.round = true
a1.sinks.s1.hdfs.roundUnit = minute
a1.sinks.s1.hdfs.threadsPoolSize = 25
a1.sinks.s1.hdfs.useLocalTimeStamp = true
a1.sinks.s1.hdfs.minBlockReplicas = 1
a1.sinks.s1.hdfs.fileType =DataStream
a1.sinks.s1.hdfs.writeFormat = Text
a1.sinks.s1.hdfs.callTimeout = 60000
a1.sinks.s1.hdfs.idleTimeout =60

启动：
bin/flume-ng agent -c conf -f conf/spool-interceptor-hdfs.conf -name a1 -Dflume.root.logger=DEBUG,console

5. 项目实现截图：

图一  原始文件内容

图二  HDFS上产生收集到的处理数据