大数据数据采集的数据采集(收集/聚合)的Flume之数据采集流程的Source的Avro Source

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全局流量管理 GTM,标准版 1个月
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
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简介: 在Flume中,Avro Source是一种常见的Source类型。它可以通过Avro协议进行数据采集和传输,并将数据转换成Flume事件进行处理和存储。本文将介绍Avro Source的配置和数据采集流程。


一、Avro Source的配置

  1. 配置监听端口:在flume-conf.properties文件中,设置Avro Source监听的端口号:
a1.sources.r1.type = avro
a1.sources.r1.bind = 0.0.0.0
a1.sources.r1.port = 41414

其中a1为Agent名称,r1为Source名称,bind为绑定的IP地址(0.0.0.0表示任意地址),port为监听的端口号。

  1. 配置Header和Body信息:根据需求设置Avro请求的Header和Body信息:
a1.sources.r1.interceptors = i1
a1.sources.r1.interceptors.i1.type = static
a1.sources.r1.interceptors.i1.key = headerKey
a1.sources.r1.interceptors.i1.value = headerValue
  1. 配置事件解析:根据Avro请求的格式设置解析方式和属性名:
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sources.r1.selector.type = replicating
a1.sources.r1.selector.optional = true
a1.sources.r1.selector.header = headerKey

二、Avro Source的数据采集流程

  1. Avro请求发起:客户端通过Avro协议向Avro Source发送数据请求。
  2. 数据接收:Avro Source接收到客户端的请求后,启动一个Avro Server Socket,等待客户端发送数据。
  3. 数据解析:Avro Source对接收到的数据进行解析,将其转换成Flume事件。
  4. 数据传输:通过Channel将事件发送给Sink。
  5. 数据处理:Sink将事件发送给指定的目标存储系统进行处理和存储。

三、Avro Source的注意事项

  1. Avro协议版本问题:由于不同版本的Avro协议可能会导致数据格式和解析方式的不同,因此需要根据实际情况选择合适的协议版本。
  2. 监听端口冲突问题:Avro Source的监听端口需要确保不和其他进程的端口冲突,否则可能导致数据采集失败。
  3. 数据类型问题:Avro Source对不同类型的数据支持情况可能不同,需要根据实际需求进行调整和测试。

总之,Avro Source是Flume中常见的数据采集Source类型之一,它可以帮助用户通过Avro协议轻松地从各种数据源中采集数据,并将其发送至目标存储系统。在配置Avro Source时,需要注意协议版本、端口冲突和数据类型等问题,并根据自己的需求进行调整和测试,以确保数据采集的正常和稳定。

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