flume-taildir监控多目录下多个追加文件，并且实现断点续传-蒲公英云

flume-taildir监控多目录下多个追加文件，并且实现断点续传

说明

Exec source 适用于监控一个实时追加的文件，但不能保证数据不丢失；Spooldir Source 能够保证数据不丢失，且能够实现断点续传，但延迟较高，不能实时监控；而 Taildir Source 既能够实现断点续传，又可以保证数据不丢失，还能够进行实时监控。

实现步骤： 1．创建配置文件 flume-taildir-hdfs.conf

添加如下内容
a3.sources = r3
a3.sinks = k3
a3.channels = c3
# Describe/configure the source
a3.sources.r3.type = TAILDIR
a3.sources.r3.positionFile = /opt/module/flume/tail_dir.json
a3.sources.r3.filegroups = f1
a3.sources.r3.filegroups.f1 = /opt/module/flume/files/file.*
# Describe the sink
a3.sinks.k3.type = hdfs
a3.sinks.k3.hdfs.path = 
hdfs://hadoop102:9000/flume/upload/%Y%m%d/%H
#上传文件的前缀
a3.sinks.k3.hdfs.filePrefix = upload- #是否按照时间滚动文件夹
a3.sinks.k3.hdfs.round = true
#多少时间单位创建一个新的文件夹
a3.sinks.k3.hdfs.roundValue = 1
#重新定义时间单位
a3.sinks.k3.hdfs.roundUnit = hour
#是否使用本地时间戳
a3.sinks.k3.hdfs.useLocalTimeStamp = true
#积攒多少个 Event 才 flush 到 HDFS 一次
a3.sinks.k3.hdfs.batchSize = 100
#设置文件类型，可支持压缩
a3.sinks.k3.hdfs.fileType = DataStream
#多久生成一个新的文件
a3.sinks.k3.hdfs.rollInterval = 60
#设置每个文件的滚动大小大概是 128M
a3.sinks.k3.hdfs.rollSize = 134217700 #文件的滚动与 Event 数量无关
a3.sinks.k3.hdfs.rollCount = 0
# Use a channel which buffers events in memory
a3.channels.c3.type = memory
a3.channels.c3.capacity = 1000
a3.channels.c3.transactionCapacity = 100
# Bind the source and sink to the channel
a3.sources.r3.channels = c3
a3.sinks.k3.channel = c3

2、启动监控文件夹命令

flume-ng agent —conf conf/ —name a3 —conf-file job/flume-taildir-hdfs.conf

3、Taildir 说明：

Taildir Source 维护了一个 json 格式的 position File，其会定期的往 position File 中更新每个文件读取到的最新的位置，因此能够实现断点续传。Position File 的格式如下：
{“inode”:2496272,”pos”:12,”file”:”/opt/module/flume/files/file1.txt”}
{“inode”:2496275,”pos”:12,”file”:”/opt/module/flume/files/file2.txt”}
注：Linux 中储存文件元数据的区域就叫做 inode，每个 inode 都有一个号码，操作系统用 inode 号码来识别不同的文件，Unix/Linux 系统内部不使用文件名，而使用 inode 号码来识别文件。