利用Flume拦截器（interceptors）实现Kafka Sink的自定义规则多分区写入

本文大部分内容来自：http://lxw1234.com/archives/2015/11/547.htm，非常感谢原作者

我们目前的业务场景如下：前端的5台日志收集服务器产生网站日志，使用Flume实时收集日志，并将日志发送至Kafka，然后Kafka中的日志一方面可以导入到HDFS，另一方面供实时计算模块使用。

前面的文章《Kafka分区机制介绍与示例》介绍过Kafka的分区机制。我们对Kafka中存储日志的Topic指定了多个分区，默认情况下，Kafka Sink在收到events之后，将会随机选择一个该Topic的分区来存储数据，但我们不想这么做，我们需要根据网站日志中的cookieid来决定events存储到哪个分区中，简单来说，就是对cookieid计算hashcode，取绝对值，然后和Topic的分区数做模运算，这样，即实现了多分区的负载均衡，又确保相同的cookieid会写入同一个分区中，这样的处理，对后续的实时计算模块大有好处。

而这样的需求，利用Flume的拦截器即可实现。前面有两篇文章《Flume中的拦截器（Interceptor）介绍与使用（一）》和Flume中的拦截器（Interceptor）介绍与使用（二）介绍了Flume的拦截器和使用示例，这里我们使用的拦截器是Regex Extractor Interceptor。即从原始events中抽取出cookieid，放入到header中，而Kafka Sink在写入Kafka的时候，会从header中获取指定的key，然后根据分区规则确定该条events写入哪个分区中。

网站日志格式
假设原始网站日志有三个字段，分别为 时间|cookieid|ip，中间以单竖线分隔，比如：

2015-10-30 16:00:00| 967837DE00026C55D8DB2E|127.0.0.1
2015-10-30 16:05:00| 967837DE00026C55D8DB2E|127.0.0.1
2015-10-30 17:10:00| AC19BBDC0002A955A4A47F|127.0.0.1
2015-10-30 17:15:00| AC19BBDC0002A955A4A47F|127.0.0.1

注意：我这里稍微改了一下第三、四行的cookieid，我这里是 AC19BBDC0002A955A4A47F而原文章是 AC19BBDC0002A955A4A48F，我这么做是为了最后这四行数据会均匀插入两个分区内，显示出更好的测试效果，否则的话都插入[1]分区了

编辑flume配置文件：
[hadoop@h71 ~]$ cd /home/hadoop/apache-flume-1.6.0-cdh5.5.2-bin/conf

[hadoop@h71 conf]$ vi fenqu.confa1.sources = s1a1.sinks = k1  a1.channels = c1 #source 配置a1.sources.s1.type = com.lxw1234.flume17.TaildirSourcea1.sources.s1.positionFile = /home/hadoop/hui/taildir_position.json  a1.sources.s1.filegroups = f1a1.sources.s1.filegroups.f1 = /home/hadoop/q1/test.*.loga1.sources.s1.batchSize = 100a1.sources.s1.backoffSleepIncrement = 1000a1.sources.s1.maxBackoffSleep = 5000a1.sources.s1.channels = c1a1.sources.s1.interceptors = i1a1.sources.s1.interceptors.i1.type = regex_extractora1.sources.s1.interceptors.i1.regex = .*?\\|(.*?)\\|.*a1.sources.s1.interceptors.i1.serializers = s1a1.sources.s1.interceptors.i1.serializers.s1.name = key#该拦截器（Regex Extractor Interceptor）用于从原始日志中抽取cookieid，访问到events header中，header名字为key。#k1 配置a1.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSinka1.sinks.k1.brokerList = h71:9092,h72:9092,h73:9092a1.sinks.k1.topic = huia1.sinks.k1.channel = memoryChannela1.sinks.k1.batch-size = 100a1.sinks.k1.requiredAcks = -1a1.sinks.k1.kafka.partitioner.class = com.lxw1234.flume17.SimplePartitioner#channel 配置a1.channels.c1.type = memorya1.channels.c1.capacity = 1000a1.channels.c1.transactionCapacity = 100# Bind the source and sink to the channela1.sources.s1.channels = c1  a1.sinks.k1.channel = c1

注：该Sink配置为Kafka Sink，将接收到的events发送至kafka集群的topic：hui中。
其中topic：hui创建时候指定了2个分区（原博主用的是四个分区），Kafka Sink使用的分区规则为com.lxw1234.flume17.SimplePartitioner，它会读取events header中的key值（即cookieid），然后对cookieid应用于分区规则，以便确定该条events发送至哪个分区中。
我已将com.lxw1234.flume17.SimplePartitioner和com.lxw1234.flume17.TaildirSource的代码打包成flumee.jar，你只需将该jar包上传到flume安装目录下的lib目录下就行，下载地址：http://download.csdn.net/detail/m0_37739193/9920190

开启kafka集群并建立相应的topic：
[hadoop@h71 kafka_2.10-0.8.2.0]$ bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper h71:2181,h72:2181,h73:2181 --replication-factor 3 --partitions 2 --topic hui

启动flume进程：
[hadoop@h71 apache-flume-1.6.0-cdh5.5.2-bin]$ bin/flume-ng agent -c conf/ -f conf/fenqu.conf -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

Kafka消费者:
使用下面的Java程序从Kafka中消费数据，打印出每条events所在的分区。
并从events中抽取cookieid，然后根据com.lxw1234.flume17.SimplePartitioner中的分区规则（Math.abs(cookieid.hashCode()) % 2）测试分区，看是否和获取到的分区一致。

package com.lxw1234.flume17;import java.util.HashMap;import java.util.List;import java.util.Map;import java.util.Properties; import kafka.consumer.Consumer;import kafka.consumer.ConsumerConfig;import kafka.consumer.ConsumerIterator;import kafka.consumer.KafkaStream;import kafka.javaapi.consumer.ConsumerConnector;import kafka.message.MessageAndMetadata; public class MyConsumer {public static void main(String[] args) {String topic = "hui";ConsumerConnector consumer = Consumer.createJavaConsumerConnector(createConsumerConfig()); Map<String, Integer> topicCountMap = new HashMap<String, Integer>();topicCountMap.put(topic, new Integer(1));Map<String, List<KafkaStream<byte[], byte[]>>> consumerMap = consumer.createMessageStreams(topicCountMap);KafkaStream<byte[], byte[]> stream =  consumerMap.get(topic).get(0);ConsumerIterator<byte[], byte[]> it = stream.iterator();    while(it.hasNext()) {    MessageAndMetadata<byte[], byte[]> mam = it.next();    String msg = new String(mam.message());    String cookieid = msg.split("\\|")[1];    int testPartition = Math.abs(cookieid.hashCode()) % 2;    System.out.println("consume: Partition [" + mam.partition() + "] testPartition [" + testPartition + "] Message: [" + new String(mam.message()) + "] ..");    }}private static ConsumerConfig createConsumerConfig() {Properties props = new Properties();props.put("group.id","group_lxw_test");//在zookeeper的/consconsumers目录下会生成该组：group_lxw_testprops.put("zookeeper.connect", "h71:2181,h72:2181,h73:2181");  props.put("metadata.broker.list","h71:9092,h72:9092,h73:9092");props.put("zookeeper.session.timeout.ms", "4000");props.put("zookeeper.sync.time.ms", "200");props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");props.put("auto.offset.reset", "smallest");return new ConsumerConfig(props);}}

再往/home/hadoop/q1/test.1.log中传入模拟数据：
[hadoop@h71 q1]$ echo "2015-10-30 16:00:00| 967837DE00026C55D8DB2E|127.0.0.1" >> test.1.log
[hadoop@h71 q1]$ echo "2015-10-30 16:05:00| 967837DE00026C55D8DB2E|127.0.0.1" >> test.1.log
[hadoop@h71 q1]$ echo "2015-10-30 17:10:00| AC19BBDC0002A955A4A47F|127.0.0.1" >> test.1.log

[hadoop@h71 q1]$ echo "2015-10-30 17:15:00| AC19BBDC0002A955A4A47F|127.0.0.1" >> test.1.log

myeclipse中运行结果：

如图中红框所示，实际events所在的分区和期望分区（testPartition）的结果完全一致，由此可见，所有的events已经按照既定的规则写入Kafka分区中。