大数据-226 离线数仓 - Flume 优化配置自定义拦截器拦截原理了拦截器实现 Java

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离线数仓（正在更新...）

章节内容

上节我们完成了如下的内容：

需求分析指标口径
日志数据采集 taildir source HDFS Sink Agent Flume
优化配置

Flume的优化配置

Flume 是一种分布式、可靠且高效的数据收集、聚合和传输系统，广泛应用于大数据生态系统中。为了提升 Flume 的性能和稳定性，优化配置至关重要。

使用如下的指令，启动Agent进行测试：

shell 复制代码

flume-ng agent --conf-file /opt/wzk/flume-conf/flume-log2hdfs1.conf -name a1 -Dflum
e.roog.logger=INFO,console

启动后的截图如下所示：

查看刚才的Flume窗口：

查看HDFS的内容：

批量处理

参数：batchSize
作用：控制 Flume 在批量传输时每次传输的事件数量。
配置建议：
Source 到 Channel：根据 Source 的吞吐量和 Channel 的吞吐能力调整，推荐值为 100-1000。
Channel 到 Sink：根据 Sink 的处理能力和目标系统的写入性能调整，推荐值为 500-5000。

压缩传输

参数：compressionType
作用：对事件进行压缩后传输，减少网络带宽消耗。
支持的压缩类型：gzip、snappy、lz4 等。
配置建议：根据目标系统是否支持解压缩功能选择合适的压缩类型。

Source 优化

Taildir Source

参数：batchSize 和 fileHeader
batchSize：设置单次从文件中读取的事件数量。
fileHeader：是否在事件头部添加文件名，推荐开启以便于后续处理。

Kafka Source

参数：kafka.consumer.timeout.ms 和 fetch.message.max.bytes
kafka.consumer.timeout.ms：设置 Kafka 消费者读取数据的超时时间，通常为 100-500ms。
fetch.message.max.bytes：设置每次读取的最大消息大小，默认值通常为 1MB，可以根据业务场景适当调整。

Channel 优化

Memory Channel

参数：capacity 和 transactionCapacity
capacity：Channel 中允许的最大事件数。
transactionCapacity：单次事务中允许的最大事件数。

File Channel

参数：checkpointDir 和 dataDirs
checkpointDir：存储 Channel 状态的目录。
dataDirs：存储事件数据的目录，建议设置多个磁盘路径以提升 IO 性能。
配置建议：确保磁盘 IO 性能足够，避免瓶颈。

Flume报错解决

向 logs 目录中存放入日志文件，此时如果出现OOM的日志，是因为缺省情况下FlumeJVM的最大分配20M，这个值太小，需要调整。

我这里直接放入：

shell 复制代码

vim /opt/wzk/logs/start/test.log

2020-07-30 14:18:47.339 [main] INFO com.ecommerce.AppStart - {"app_active":{"name":"app_active","json":{"entry":"1","action":"1","error_code":"0"},"time":1596111888529},"attr":{"area":"泰安","uid":"2F10092A9","app_v":"1.1.13","event_type":"common","device_id":"1FB872-9A1009","os_type":"4.7.3","channel":"DK","language":"chinese","brand":"iphone-9"}}

解决方案：

在 $FLUME_HOME/conf/flume-env.sh 中增加以下内容:

shell 复制代码

export JAVA_OPTS="-Xms4000m -Xmx4000m -
Dcom.sun.management.jmxremote"
# 要想使配置文件生效，还要在命令行中指定配置文件目录
flume-ng agent --conf flume-1.9/conf --conf-file flume-log2hdfs1.conf -name a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

flume-ng agent --conf-file flume-log2hdfs1.conf -name a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

Flume内存参数设置及优化：

根据日志数据量大小，JVM堆一般要设置为4G或者更高
-Xms -Xmx最好设置一致，减少内存抖动带来的性能影响

自定义拦截器

前面FlumeAgent的配置使用了本地时间，可能导致数据存放的路径不正确。要解决上面的问题就需要使用自定义拦截器。

Agent用于测试自定义拦截器，source => logger sink

flumetest1.conf

shell 复制代码

# a1是agent的名称。source、channel、sink的名称分别为：r1 c1 k1
a1.sources = r1
a1.channels = c1
a1.sinks = k1
# source
a1.sources.r1.type = netcat
a1.sources.r1.bind = h122.wzk.icu
a1.sources.r1.port = 9999
a1.sources.r1.interceptors = i1
a1.sources.r1.interceptors.i1.type = icu.wzk.CustomerInterceptor$Builder
# channel
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 10000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100
# sink
a1.sinks.k1.type = logger
# source、channel、sink之间的关系
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

自定义拦截器原理

自定义拦截器的原理：

自定义拦截器要集成 Flume 的 Interceptor
Event 分为 header 和 body （接收的字符串）
获取 header 和 body
从 body 中获取 time，并将时间戳转换为字符串 yyyy-MM-dd
将转换后的字符串放置到header中

自定义拦截器实现

自定义拦截器的实现：

获取event的header
获取event的body
解析body获取json串
解析json串获取时间戳
将时间戳转换为字符串 yyyy-MM-dd
将转换后的字符串放置header中
返回event

导入依赖

xml 复制代码

<dependencies>
  <dependency>
    <groupId>org.apache.flume</groupId>
    <artifactId>flume-ng-core</artifactId>
    <version>1.9.0</version>
    <scope>provided</scope>
  </dependency>
  <dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>fastjson</artifactId>
    <version>1.1.23</version>
  </dependency>
</dependencies>

编写代码

shell 复制代码

package icu.wzk;


import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import org.apache.flume.Context;
import org.apache.flume.Event;
import org.apache.flume.interceptor.Interceptor;

import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.time.Instant;
import java.time.LocalDateTime;
import java.time.ZoneId;
import java.time.format.DateTimeFormatter;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class CustomerInterceptor implements Interceptor {

    @Override
    public void initialize() {

    }

    @Override
    public Event intercept(Event event) {
        // 这里是逐条处理
        String eventBody = new String(event.getBody(), StandardCharsets.UTF_8);
        // 获取Event的Header
        Map<String, String> headerMap = event.getHeaders();
        // 解析Body获取JSON字符串
        String[] bodyArr = eventBody.split("\\s+");
        try {
            String jsonStr = bodyArr[6];
            // 解析JSON字符串获取时间戳
            JSONObject jsonObject = JSON.parseObject(jsonStr);
            String timestampStr = jsonObject.getJSONObject("app_active").getString("time");
            // 将时间戳转换字符串 yyyy-MM-dd
            // 将字符串转换为Long
            long timestampLong = Long.parseLong(timestampStr);
            DateTimeFormatter formatter = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd");
            Instant instant = Instant.ofEpochMilli(timestampLong);
            LocalDateTime localDateTime = LocalDateTime.ofInstant(instant, ZoneId.systemDefault());
            String date = formatter.format(localDateTime);
            // 将转换后的字符串放置header中
            headerMap.put("logtime", date);
            event.setHeaders(headerMap);
        } catch (Exception e) {
            headerMap.put("logtime", "Unknown");
            event.setHeaders(headerMap);
        }
        return event;
    }

    @Override
    public List<Event> intercept(List<Event> list) {
        List<Event> lstEvent = new ArrayList<>();
        for (Event event : list) {
            Event outEvent = intercept(event);
            if (outEvent != null) {
                lstEvent.add(outEvent);
            }
        }
        return lstEvent;
    }

    @Override
    public void close() {

    }

    public static class Builder implements Interceptor.Builder {
        @Override
        public Interceptor build() {
            return new CustomerInterceptor();
        }
        @Override
        public void configure(Context context) {
        }
    }

}

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