flume source

### 自定义 Flume JDBC Source 示例教程 #### 准备工作 为了创建自定义的 Flume JDBC Source，需先准备好开发环境。这包括但不限于安装 JDK 和 IDE（如 IntelliJ IDEA），以及配置 Maven 或 Gradle 构建工具来管理依赖项。 对于项目结构，在 `pom.xml` 文件中应加入必要的依赖库以支持与 MySQL 数据库交互的功能[^1]： ```xml <dependencies> <!-- Apache Flume NG SDK --> <dependency> <groupId>org.apache.flume</groupId> <artifactId>flume-ng-sdk</artifactId> <version>${flume.version}</version> </dependency> <!-- MySQL Connector/J --> <dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> <version>${mysql.connector.version}</version> </dependency> </dependencies> ``` #### 创建自定义 Source 类 继承 `AbstractSource` 并实现 `Configurable`, `PollableSource` 接口可以构建一个轮询式的 JDBC Source。此类负责周期性查询数据库并将结果作为事件发送给下游组件处理。 ```java public class JdbcPollingSource extends AbstractSource implements Configurable, PollableSource { private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(JdbcPollingSource.class); private DataSource dataSource; private String querySql; @Override public void configure(Context context) { // 配置数据源连接参数和 SQL 查询语句 Properties props = new Properties(); props.setProperty("user", "root"); props.setProperty("password", "your_password"); try { dataSource = new DriverManagerDataSource( "jdbc:mysql://localhost:3306/testdb", props ); querySql = "SELECT * FROM your_table WHERE processed_flag=0"; } catch (Exception e) { throw new FlumeException("Failed to initialize database connection.", e); } } @Override public Status process() throws EventDeliveryException { List<Event> events = Lists.newArrayList(); Connection conn = null; PreparedStatement stmt = null; ResultSet rs = null; try { conn = dataSource.getConnection(); stmt = conn.prepareStatement(querySql); rs = stmt.executeQuery(); while(rs.next()){ Map<String, Object> rowMap = Maps.newHashMap(); for(int i=1;i<=rs.getMetaData().getColumnCount();i++){ rowMap.put(rs.getMetaData().getColumnName(i), rs.getObject(i)); } byte[] bodyBytes = JsonMapper.getInstance().writeValueAsBytes(rowMap); Event event = new SimpleEvent(); event.setBody(bodyBytes); events.add(event); } getChannelProcessor().processEventBatch(events); return Status.READY; } catch (SQLException | IOException ex){ logger.error(ex.getMessage(),ex); return Status.BACKOFF; } finally{ closeQuietly(conn,stmt,rs); } } private void closeQuietly(Connection c, Statement s, ResultSet r){ if(r!=null){try{r.close();}catch(Exception ignored){}} if(s!=null){try{s.close();}catch(Exception ignored){}} if(c!=null){try{c.close();}catch(Exception ignored){}} } } ``` 上述代码展示了如何通过 Java 反射机制读取表中的记录并将其转换成 JSON 字符串形式存入 Flume 事件体中。注意这里假设每条记录都对应于单个 Flume 事件；实际应用时可根据业务逻辑调整这一映射关系。 #### 注册插件类路径 为了让 Flume 能够识别新创建的数据源类型，还需要修改 `$FLUME_HOME/conf/flume-env.sh` 文件，添加如下内容指向包含自定义 source jar 包的位置: ```bash export FLUME_CLASSPATH=/path/to/your/custom-source.jar:$FLUME_CLASSPATH ``` 最后一步是在 Flume Agent 的配置文件里声明使用该自定义 source，并提供相应的初始化参数: ```properties agent.sources = jdbc_source agent.channels = memory_channel agent.sinks = logger_sink agent.sources.jdbc_source.type = com.example.JdbcPollingSource agent.sources.jdbc_source.query_sql = SELECT id,name,value FROM mytable LIMIT 100 OFFSET ${offset} agent.channels.memory_channel.type = memory agent.sinks.logger_sink.type = logger agent.sources.jdbc_source.channels = memory_channel agent.sinks.logger_sink.channel = memory_channel ``` 以上即为完整的自定义 Flume JDBC Source 开发指南。希望这些信息能够帮助理解整个过程和技术细节。

自定义Flume Source可以通过实现`org.apache.flume.source.EventDrivenSource`接口来完成。在该接口中，我们需要实现`start()`、`stop()`和`process()`方法。 首先，我们需要在`start()`方法中初始化远程接口调用所需的一些参数，比如接口地址、请求头、请求参数等等。然后，在`process()`方法中调用远程接口获取数据，并将获取到的数据封装成Flume的Event，通过调用`getChannelProcessor().processEvent(event)`将Event发送到下一个Channel。 在调用远程接口的过程中，我们可以使用Java的`ScheduledExecutorService`来控制多次调用时间间隔。具体来说，我们可以通过`ScheduledExecutorService.scheduleWithFixedDelay()`方法来实现定时调用。同时，我们可以通过`AtomicBoolean`来控制在报错后是否继续调用远程接口，以及在继续调用时的时间间隔。 最后，在出现错误时，我们可以通过设置一个`boolean`类型的变量来控制是否跳过继续还是停止程序。在`stop()`方法中，我们可以清理资源并停止`ScheduledExecutorService`。 下面是一个简单的示例代码： ```java public class MyCustomSource extends AbstractSource implements EventDrivenSource { private String apiUrl; private Map<String, String> requestHeaders; private Map<String, String> requestParams; private long intervalMillis; private boolean continueOnError; private ScheduledExecutorService executorService; private AtomicBoolean isRunning; private volatile boolean isStopped; @Override public void start() { // 初始化参数 apiUrl = "http://example.com/api"; requestHeaders = new HashMap<>(); requestHeaders.put("Content-Type", "application/json"); requestParams = new HashMap<>(); requestParams.put("param1", "value1"); intervalMillis = 1000; continueOnError = true; // 初始化ScheduledExecutorService executorService = Executors.newSingleThreadScheduledExecutor(); isRunning = new AtomicBoolean(false); isStopped = false; } @Override public void stop() { // 停止ScheduledExecutorService executorService.shutdown(); try { executorService.awaitTermination(5, TimeUnit.SECONDS); } catch (InterruptedException e) { Thread.currentThread().interrupt(); } executorService.shutdownNow(); // 清理资源 isStopped = true; } @Override public void process() throws EventDeliveryException { if (!isRunning.compareAndSet(false, true)) { return; } try { while (!isStopped) { // 调用远程接口获取数据 String data = callRemoteApi(apiUrl, requestHeaders, requestParams); // 封装数据并发送Event Event event = EventBuilder.withBody(data, Charset.forName("UTF-8")); getChannelProcessor().processEvent(event); // 控制时间间隔 Thread.sleep(intervalMillis); } } catch (Exception e) { if (continueOnError) { // 报错后继续 try { Thread.sleep(intervalMillis); } catch (InterruptedException ex) { Thread.currentThread().interrupt(); } } else { // 报错后停止 throw new EventDeliveryException(e); } } finally { isRunning.set(false); } } private String callRemoteApi(String url, Map<String, String> headers, Map<String, String> params) throws Exception { // 调用远程接口获取数据 // ... } } ```