大数据课程D5——hadoop的Sink

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 ▲ 本章节目的

⚪ 掌握Sink的HDFS Sink；

⚪ 掌握Sink的Logger Sink；

⚪ 掌握Sink的File Roll Sink；

⚪ 掌握Sink的Null Sink；

⚪ 掌握Sink的AVRO Sink；

⚪ 掌握Sink的Custom Sink；

一、HDFS Sink

1. 概述

1. HDFS Sink将收集到的数据写到HDFS中。

2. 在往HDFS上写的时候，支持三种文件类型：文本类型，序列类型以及压缩类型。如果不指定，那么默认使用使得序列类型。

3. 在往HDFS上写数据的时候，数据的存储文件会定时的滚动，如果不指定，那么每隔30s会滚动一次，生成一个文件，那么此时会生成大量的小文件。

2. 配置属性

属性	解释
type	必须是hdfs
hdfs.path	数据在HDFS上的存储路径
hdfs.rollInterval	指定文件的滚动的间隔时间
hdfs.fileType	指定文件的存储类型：DataSteam(文本)，SequenceFile(序列)，CompressedStream(压缩)

3. 案例

1. 编写格式文件，添加如下内容：

a1.sources = s1

a1.channels = c1

a1.sinks = k1

a1.sources.s1.type = netcat

a1.sources.s1.bind = hadoop01

a1.sources.s1.port = 8090

a1.channels.c1.type = memory

# 配置HDFS Sink

# 类型必须是hdfs

a1.sinks.k1.type = hdfs

# 指定数据在HDFS上的存储路径

a1.sinks.k1.hdfs.path = hdfs://hadoop01:9000/flumedata

# 指定文件的存储类型

a1.sinks.k1.hdfs.fileType = DataStream

# 指定文件滚动的间隔时间

a1.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 3600

a1.sources.s1.channels = c1

a1.sinks.k1.channel = c1

2. 启动Flume：

../bin/flume-ng agent -n a1 -c ../conf -f hdfssink.conf -

Dflume.root.logger=INFO,console

二、Logger Sink

1. 概述

1. Logger Sink是将Flume收集到的数据打印到控制台上。

2. 在打印的时候，为了防止过多的数据将屏幕占满，所以要求body部分的数据不能超过16个字节，超过的部分不打印。

3. Logger Sink在打印的时候，对中文支持不好。

2. 配置属性

属性	解释
type	必须是logger
maxBytesToLog	指定body部分打印的字节数

三、File Roll Sink

1. 概述

1. File Roll Sink将数据写到本地磁盘上。

2. 同HDFS Sink类似，File Roll Sink在往磁盘上写的时候，也有一个滚动的间隔时间，同样是30s，因此在磁盘上同样会形成大量的小文件。

2. 配置属性

属性	解释
type	必须是file_roll
sink.directory	指定数据的存储目录
sink.rollInterval	指定文件滚动的间隔时间

3. 案例

1. 编写格式文件，添加如下内容：

a1.sources = s1

a1.channels = c1

a1.sinks = k1

a1.sources.s1.type = netcat

a1.sources.s1.bind = hadoop01

a1.sources.s1.port = 8090

a1.channels.c1.type = memory

# 配置File Roll Sink

# 类型必须是file_roll

a1.sinks.k1.type = file_roll

# 指定数据在磁盘上的存储目录

a1.sinks.k1.sink.directory = /home/flumedata

# 指定文件的滚动间隔时间

a1.sinks.k1.sink.rollInterval = 3600

a1.sources.s1.channels = c1

a1.sinks.k1.channel = c1

2. 启动Flume：

../bin/flume-ng agent -n a1 -c ../conf -f filerollsink.conf -

Dflume.root.logger=INFO,console

四、Null Sink

1. 概述

1. Null Sink会抛弃所有接收到的数据。

2. 配置属性

属性	解释
type	必须是null

3. 案例

1. 编写格式文件，添加如下内容：

a1.sources = s1

a1.channels = c1

a1.sinks = k1

a1.sources.s1.type = netcat

a1.sources.s1.bind = hadoop01

a1.sources.s1.port = 8090

a1.channels.c1.type = memory

# 配置Null Sink

# 类型必须是null

a1.sinks.k1.type = null

a1.sources.s1.channels = c1

a1.sinks.k1.channel = c1f

2. 启动Flume：

../bin/flume-ng agent -n a1 -c ../conf -f nullsink.conf -

Dflume.root.logger=INFO,console

五、AVRO Sink

1. 概述

1. AVRO Sink会将数据利用AVRO序列化之后写出到指定的节点的指定端口。

2. AVRO Sink结合AVRO Source实现多级、扇入、扇出流动效果。

2. 配置属性

属性	解释
type	必须是avro
hostname	数据要发往的主机的主机名或者IP
port	数据要发往的主机的接收端口

3. 多级流动

1. 第一个节点：

a1.sources = s1

a1.channels = c1

a1.sinks = k1

a1.sources.s1.type = netcat

a1.sources.s1.bind = 0.0.0.0

a1.sources.s1.port = 8090

a1.channels.c1.type = memory

# 配置多级流动

# 类型必须是avro

a1.sinks.k1.type = avro

# 指定主机名或者IP

a1.sinks.k1.hostname = hadoop02

# 指定端口

a1.sinks.k1.port = 8090

a1.sources.s1.channels = c1

a1.sinks.k1.channel = c1

2. 第二个节点：

a1.sources = s1

a1.channels = c1

a1.sinks = k1

a1.sources.s1.type = avro

a1.sources.s1.bind = 0.0.0.0

a1.sources.s1.port = 8090

a1.channels.c1.type = memory

# 配置多级流动

# 类型必须是avro

a1.sinks.k1.type = avro

# 指定主机名或者IP

a1.sinks.k1.hostname = hadoop03

# 指定端口

a1.sinks.k1.port = 8090

a1.sources.s1.channels = c1

a1.sinks.k1.channel = c1

3. 第三个节点：

a1.sources = s1

a1.channels = c1

a1.sinks = k1

a1.sources.s1.type = avro

a1.sources.s1.bind = 0.0.0.0

a1.sources.s1.port = 8090

a1.channels.c1.type = memory

a1.sinks.k1.type = logger

a1.sources.s1.channels = c1

a1.sinks.k1.channel = c1

4. 启动Flume，启动的时候，谁接收数据，就先启动谁：

../bin/flume-ng agent -n a1 -c ../conf -f duoji.conf -

Dflume.root.logger=INFO,console

4. 扇入流动

1. 第一个和第二个节点：

a1.sources = s1

a1.channels = c1

a1.sinks = k1

a1.sources.s1.type = netcat

a1.sources.s1.bind = 0.0.0.0

a1.sources.s1.port = 8090

a1.channels.c1.type = memory

# 配置多级流动

# 类型必须是avro

a1.sinks.k1.type = avro

# 指定主机名或者IP

a1.sinks.k1.hostname = hadoop03

# 指定端口

a1.sinks.k1.port = 8090

a1.sources.s1.channels = c1

a1.sinks.k1.channel = c1

2. 第三个节点：

a1.sources = s1

a1.channels = c1

a1.sinks = k1

a1.sources.s1.type = avro

a1.sources.s1.bind = 0.0.0.0

a1.sources.s1.port = 8090

a1.channels.c1.type = memory

a1.sinks.k1.type = logger

a1.sources.s1.channels = c1

a1.sinks.k1.channel = c1

3. 启动Flume：

../bin/flume-ng agent -n a1 -c ../conf -f shanru.conf -

Dflume.root.logger=INFO,console

5. 扇出流动

1. 第一个节点：

a1.sources = s1

a1.channels = c1 c2

a1.sinks = k1 k2

a1.sources.s1.type = netcat

a1.sources.s1.bind = 0.0.0.0

a1.sources.s1.port = 8090

a1.channels.c1.type = memory

a1.channels.c2.type = memory

a1.sinks.k1.type = avro

a1.sinks.k1.hostname = hadoop02

a1.sinks.k1.port = 8090

a1.sinks.k2.type = avro

a1.sinks.k2.hostname = hadoop03

a1.sinks.k2.port = 8090

a1.sources.s1.channels = c1 c2

a1.sinks.k1.channel = c1

a1.sinks.k2.channel = c2

2. 第二个和第三个节点：：

a1.sources = s1

a1.channels = c1

a1.sinks = k1

a1.sources.s1.type = avro

a1.sources.s1.bind = 0.0.0.0

a1.sources.s1.port = 8090

a1.channels.c1.type = memory

a1.sinks.k1.type = logger

a1.sources.s1.channels = c1

a1.sinks.k1.channel = c1

3. 启动Flume：

../bin/flume-ng agent -n a1 -c ../conf -f shanchu.conf -

Dflume.root.logger=INFO,console

六、Custom Sink

1. 概述

1. 定义一个类实现Sink接口，考虑到需要获取配置属性，所以同样需要实现Configurable接口。

2. 不同于自定义Source，自定Sink需要考虑事务问题。

2. 事务

1. Source收集到数据之后，会通过doPut操作将树放到队列PutList(本质上是一个阻塞式队列)中。

2. PutList会试图将数据推送到Channel中。如果PutList成功将数据放到了Channel中，那么执行doCommit操作；反之执行doRollback操作。

3. Channel有了数据之后，会将数据通过doTake操作推送到TakeList中。

4. TakeList会将数据推送给Sink，如果Sink写出成功，那么执行doCommit；反之执行doRollvack。

3. 自定义Sink步骤

1. 构建Maven工程，导入对应的POM依赖。

2. 定义一个类继承AbstractSink，实现Sink接口和Configurable接口，覆盖configure，start，process和stop方法。

3. 完成之后打成jar包放到Flume安装目录的lib目录下。

4. 编写格式文件：

a1.sources = s1

a1.channels = c1

a1.sinks = k1

a1.sources.s1.type = netcat

a1.sources.s1.bind = hadoop01

a1.sources.s1.port = 8090

a1.channels.c1.type = memory

# 配置自定义Sink

# 类型必须是类的全路径名

a1.sinks.k1.type = cn.tedu.flume.sink.AuthSink

# 指定文件的存储路径

a1.sinks.k1.path = /home/flumedata

a1.sources.s1.channels = c1

a1.sinks.k1.channel = c1

5. 启动Flume：

../bin/flume-ng agent -n a1 -c ../conf -f authsink.conf -

Dflume.root.logger=INFO,console