positionFile
的作用和用途
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记录读取位置:
positionFile
记录了 Flume 读取文件的当前位置(偏移量),确保在 Flume 重启或崩溃后,能够从上次读取的位置继续读取文件,而不是重新开始读取。这在处理大文件或长时间运行的日志文件时尤其重要。
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断点续传:
通过记录偏移量,Flume 可以在任何时候停止并重新启动,而不会丢失数据或重复处理数据。这对于需要高可靠性的数据传输场景非常有用。
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多文件处理:
当 Flume 监控多个文件时,positionFile
会记录每个文件的偏移量和状态。这样即使多个文件同时被写入,也能确保每个文件的数据都能正确处理。
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positionFile
的结构
positionFile
通常是一个 JSON 文件,记录了每个文件的路径、偏移量、时间戳等信息。
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总结
positionFile
在 Flume 中用于记录文件的读取进度,实现断点续传,确保数据传输的可靠性和连续性。通过合理配置和管理 positionFile
,可以有效避免数据丢失和重复读取的问题,是 Flume 数据处理过程中非常重要的一个环节。以下是一个单数据源多出口案例(无写入hdfs阶段):
# 添加内容如下
a1.sources = r1
a1.channels = c1 c2
a1.sinks = k1 k2
a1.sources.r1.type = TAILDIR
a1.sources.r1.filegroups = f1
a1.sources.r1.filegroups.f1 = /opt/data/ceshi.log
a1.sources.r1.positionFile = /opt/installs/flume1.9/job/x3.json
# 将数据流复制给所有channel
a1.sources.r1.selector.type = replicating
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c2.type = memory
a1.sinks.k1.type = avro
a1.sinks.k1.hostname = hadoop10
a1.sinks.k1.port = 4141
a1.sinks.k2.type = avro
a1.sinks.k2.hostname = hadoop10
a1.sinks.k2.port = 4142
a1.sources.r1.channels = c1 c2
a1.sinks.k1.channel = c1
a1.sinks.k2.channel = c2