一、第一层采集通道的编写
1.第一层采集脚本Source的选择
①Source:
数据源在日志文件中!
读取日志中的数据，可以使用以下Source
ExecSource: 可以执行一个linux命令，例如tail -f 日志文件，
讲读取的到的数据封装为Event！
不用！不安全，可能丢数据！
SpoolingDirSource: 可以读取一个目录中的文本文件！
保证目录中没有重名的文件！
保证目录中的文件都是封闭状态，一旦放入目录中，不能再继续写入！
每个日志封闭后，才能放入到SpoolingDir，不然agent就故障！
TailDirSource: 接近实时第读取指定的文件！断点续传功能！
使用此Source!
使用TailDirSource
②Channel:
KafkaChannel:
优点： 基于kafka的副本功能，提供了高可用性！event被存储在kafka中！
即便agent挂掉或broker挂掉，依然可以让sink从channel中读取数据！
应用场景：
①KafkaChannel和sink和source一起使用，单纯作为channel。
②KafkaChannel+拦截器+Source，只要Source把数据写入到kafka就完成
目前使用的场景！
③KafkaChannel+sink，使用flume将kafka中的数据写入到其他的目的地，例如hdfs!
为例在上述场景工作，KafkaChannel可以配置生产者和消费者的参数！
配置参数：
①在channel层面的参数，例如channel的类型，channel的容量等，需要和之前一样，
在channel层面配置，例如：a1.channel.k1.type
②和kafka集群相关的参数，需要在channel层面配置后，再加上kafka.
例如： a1.channels.k1.kafka.topic ： 向哪个主题发送数据
a1.channels.k1.kafka.bootstrap.servers： 集群地址
③和Produer和Consumer相关的参数，需要加上produer和consumer的前缀：
例如：a1.channels.k1.kafka.producer.acks=all
a1.channels.k1.kafka.consumer.group.id=atguigu
必须的配置：
type=org.apache.flume.channel.kafka.KafkaChannel
kafka.bootstrap.servers=
可选：
kafka.topic： 生成到哪个主题
parseAsFlumeEvent=true(默认)：
如果parseAsFlumeEvent=true，kafkaChannel会把数据以flume中Event的结构作为参考，
把event中的header+body放入ProducerRecord的value中！
如果parseAsFlumeEvent=false，kafkaChannel会把数据以flume中Event的结构作为参考，
把event中body放入ProducerRecord的value中！
a1.channels.k1.kafka.producer.acks=0
2. 拦截器
日志数据有两种类型，一种是事件日志，格式 时间戳|{"ap":xx,"cm":{},"et":[{},{}]}
另一种是启动日志，格式：{"en":"start"}
在1个source对接两个KafkaChannel时，需要使用MulitPlexing Channel Selector，
讲启动日志，分配到启动日志所在的Chanel，讲事件日志分配到事件日志所在的Channel！
MulitPlexing Channel Selector根据event，header中指定key的映射，来分配！
需要自定义拦截器，根据不同的数据类型，在每个Event对象的header中添加key！
功能： ①为每个Event，在header中添加key
②过滤不符合要求的数据(格式有损坏)
启动日志： {},验证JSON字符串的完整性，是否以{}开头结尾
事件日志： 时间戳|{}
时间戳需要合法：
a)长度合法(13位)
b)都是数字
验证JSON字符串的完整性，是否以{}开头结尾
一、第二层采集通道的设计分析
1.目的
讲已经存储在kafka集群中的数据，使用flume上传到HDFS!
2. 架构设计
课件上推荐的：
数据源在kafka，因此需要使用一个可以对接kafka的source，即kafkaSource
为了安全起见，选择filechannel
目的地在hdfs，使用hdfssink
自己尝试：
kafkaChannel+hdfssink
3. 组件分析
①kafkaSource：kafkaSource就是kafka的一个消费者线程，可以从指定的主题中读取数据！
如果希望提供消费的速率，可以配置多个kafkaSource，这些source组成同一个组！
kafkaSource在工作时，会检查event的header中有没有timestamp属性，如果没有，
kafkaSource会自动为event添加timestamp=当前kafkaSource所在机器的时间！
kafkaSource启动一个消费者，消费者在消费时，默认从分区的最后一个位置消费！
必须的配置：
type=org.apache.flume.source.kafka.KafkaSource
kafka.bootstrap.servers=hadoop102:9092,hadoop103:9092,hadoop104:9092
kafka.topics=消费的主题
kafka.topics.regex=使用正则表达式匹配主题
可选的配置：
kafka.consumer.group.id=消费者所在的组id
batchSize=一次put多少数据，小于10000
batchDurationMillis=一次put可以最多使用多少时间
和kafkaConsumer相关的属性：kafka.consumer=consumer的属性名
例如：kafka.consumer.auto.offset.reset
②fileChannel: channel中的event是存储在文件中！比memorychannel可靠，但是效率略低！
必须的配置：
type=file
checkpointDir=checkpoint线程(负责检查文件中哪些event已经被sink消费了，将这些event的文件删除)保存数据的目录！
useDualCheckpoints=false 是否启动双检查点，如果启动后，会再启动一个备用的checkpoint线程！
如果改为true，还需要设置backupCheckpointDir(备用的checkpoint线程的工作目录)
dataDirs=在哪些目录下保存event，默认为~/.flume/file-channel/data，可以是逗号分割的多个目录！
③hdfssink: hdfssink将event写入到HDFS！目前只支持生成两种类型的文件： text | sequenceFile,这两种文件都可以使用压缩！
写入到HDFS的文件可以自动滚动（关闭当前正在写的文件，创建一个新文件）。基于时间、events的数量、数据大小进行周期性的滚动！
支持基于时间和采集数据的机器进行分桶和分区操作！
HDFS数据所上传的目录或文件名可以包含一个格式化的转义序列，这个路径或文件名会在上传event时，被自动替换，替换为完整的路径名！
使用此Sink要求本机已经安装了hadoop，或持有hadoop的jar包！
配置：
必须配置：
type – The component type name, needs to be hdfs
hdfs.path – HDFS directory path (eg hdfs://namenode/flume/webdata/)
参考：
a1.sinks.k1.type = hdfs
#一旦路径中含有基于时间的转义序列，要求event的header中必须有timestamp=时间戳，如果没有需要将useLocalTimeStamp = true
a1.sinks.k1.hdfs.path = hdfs://hadoop101:9000/flume/%Y%m%d/%H/%M
#上传文件的前缀
a1.sinks.k1.hdfs.filePrefix = logs-
#以下三个和目录的滚动相关，目录一旦设置了时间转义序列，基于时间戳滚动
#是否将时间戳向下舍
a1.sinks.k1.hdfs.round = true
#多少时间单位创建一个新的文件夹
a1.sinks.k1.hdfs.roundValue = 1
#重新定义时间单位
a1.sinks.k1.hdfs.roundUnit = minute
#是否使用本地时间戳
a1.sinks.k1.hdfs.useLocalTimeStamp = true
#积攒多少个Event才flush到HDFS一次
a1.sinks.k1.hdfs.batchSize = 100
#以下三个和文件的滚动相关，以下三个参数是或的关系！以下三个参数如果值为0都代表禁用！
#60秒滚动生成一个新的文件
a1.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 10
#设置每个文件到128M时滚动
a1.sinks.k1.hdfs.rollSize = 134217700
#每写多少个event滚动一次
a1.sinks.k1.hdfs.rollCount = 0
#以不压缩的文本形式保存数据
a1.sinks.k1.hdfs.fileType=DataStream