首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在Flume的自定义接收器类中为每个批次重置变量

在Flume的自定义接收器类中为每个批次重置变量,可以通过以下步骤实现:

  1. 创建一个自定义接收器类,继承自Flume的EventDrivenSourceRunner类,并实现Source接口。
  2. 在自定义接收器类中,定义需要重置的变量,并在类的构造函数中初始化这些变量。
  3. 在接收到每个批次的数据时,通过实现Source接口中的process()方法来处理数据。在该方法中,可以对接收到的数据进行处理,并在处理完毕后重置需要重置的变量。
  4. 在process()方法中,可以使用Flume的Event对象来获取批次中的每个事件,并对事件进行处理。
  5. 在处理完批次中的所有事件后,可以在process()方法中重置需要重置的变量,以便下一个批次的数据处理。

以下是一个示例代码,展示了如何在Flume的自定义接收器类中为每个批次重置变量:

代码语言:txt
复制
import org.apache.flume.*;
import org.apache.flume.conf.Configurable;
import org.apache.flume.event.SimpleEvent;
import org.apache.flume.source.AbstractSource;

public class CustomSource extends AbstractSource implements Configurable, EventDrivenSource {

    private String variableToReset;

    @Override
    public void configure(Context context) {
        // 从配置文件中获取需要重置的变量
        variableToReset = context.getString("variable.to.reset");
    }

    @Override
    public synchronized void start() {
        // 初始化变量
        // ...
        super.start();
    }

    @Override
    public synchronized void stop() {
        // 停止操作
        // ...
        super.stop();
    }

    @Override
    public synchronized void process() {
        // 获取ChannelProcessor对象,用于将事件发送到Channel
        ChannelProcessor channelProcessor = getChannelProcessor();

        // 处理每个批次的数据
        while (true) {
            // 从Channel中获取事件
            Event event = channelProcessor.getChannel().take();

            // 处理事件
            // ...

            // 重置变量
            variableToReset = null;

            // 将处理后的事件发送到Channel
            channelProcessor.processEvent(event);
        }
    }
}

在上述示例代码中,自定义接收器类CustomSource继承自AbstractSource类,并实现了Configurable和EventDrivenSource接口。在configure()方法中,可以从配置文件中获取需要重置的变量。在process()方法中,通过获取ChannelProcessor对象来获取Channel中的事件,并对事件进行处理。在处理完批次中的所有事件后,重置需要重置的变量,并将处理后的事件发送到Channel中。

请注意,上述示例代码仅为演示目的,实际使用时需要根据具体需求进行修改和完善。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

大数据技术之_19_Spark学习_04_Spark Streaming 应用解析 + Spark Streaming 概述、运行、解析 + DStream 输入、转换、输出 + 优化

Spark Streaming 从各种输入源读取数据,并把数据分组批次。新批次按均匀时间间隔创建出来。...在每个时间区间开始时候,一个新批次就创建出来,在该区间内收到数据都会被添加到这个批次。在时间区间结束时,批次停止增长。时间区间大小是由批次间隔这个参数决定。...Spark Streaming 在 Spark 驱动器程序 -- 工作节点结构执行过程如下图所示。Spark Streaming 每个输入源启动对应接收器。...• 拉式接收器:该接收器可以从自定义中间数据池中拉数据,而其他进程可以使用 Flume 把数据推进该中间数据池。...我们需要先把自定义数据池配置 Flume 第三方插件。

2K10

Spark Streaming 2.2.0 Input DStreams和Receivers

高级数据源(Advanced sources):例如 Kafka,Flume,Kinesis 等数据源可通过额外utility classes获得。这些需要额外依赖。 我们将稍后讨论这两数据源。...2.1.2 基于自定义Receivers流 可以使用通过自定义接收器接收数据流创建 DStream。有关详细信息,请参阅自定义接收器指南。...推送到队列每个 RDD 将被视为 DStream 批次数据,并像流一样处理。...自定义数据源 这在Python还不支持。 输入DStreams也可以从自定义数据源创建。如果你这样做,需要实现一个自定义接收器(Receiver),可以从自定义数据源接收数据,并推送到Spark。...有关详细信息,请参阅自定义接收器指南。 4. Receiver可靠性 基于Receiver可靠性,可以分为两种数据源。Kafka和Flume之类数据源允许传输数据被确认。

81120
  • SparkStreaming入门

    最后,处理结果数据可以输出到hdfs,redis,数据库(hbase)等。 2.工作原理 Spark Streaming使用“微批次架构,把流式计算当作一系列连续小规模批处理来对待。...DStream核心思想 将计算作为一系列较小时间间隔、状态无关、确定批次任务,每个时间间隔内接收到输入数据被可靠储存在集群,作为它数据集。然后进行一系列操作。...例如:文件系统、套接字连接,以及Akka Actor 2).高级输入源:能够应用于特定工具输入源。例如:Kafka、Flume、Kinnesis等,这些就需要导入一些额外依赖包。...每个Input DStream对应一个接收器接收数据流。在Streaming应用,可以创建多个Input DStream并行接收多个数据流。...因为当Input DStream与receiver(:sockets,Kafka,Flume等)关联时,receiver需要一个线程来运行,那么就没有多线程去处理接收到数据。

    1K40

    SparkStreaming(源码阅读十二)

    SparkStreaming提供了表示连续数据流、高度抽象被称为离散流Dstream,可以使用kafka、Flume和Kiness这些数据源输入数据流创建Dstream,也可以在其他Dstream...2、Checkpoint:检查点.3、Duration:设定streaming每个批次积累时间。当然,也可以不用设置检查点。 ?...Dsteam本质上是表示连续一些列RDD,Dstream每个RDD包含了一定间隔数据,任何对Dstream操作都会转化为底层RDD操作。...整个流程所涉及组件:   1、Reciever:Spark Streaming内置输入流接收器或用户自定义接收器,用于从数据源接收源源不断数据流。   ...6、Block Batch:Block批次,按照批次时间间隔,从RecievedBlockQueue获取一批Block。

    68220

    Flume——高可用、高可靠、分布式日志收集系统

    环境变量注释放开,并修改滑稽变量 ## 删除 docs目录, docs 保存了这个版本官方文档 , 可以通过浏览器查看, 但是在虚拟机无法查看,在分布式配置分发时会影响分发效率(图1 ) rm...这可以在Flume通过使用Avro接收器配置多个第一级代理来实现,所有代理都指向单个代理Avro源(同样,在这种情况下您可以使用节约源/接收器/客户端)。...第二层代理上这个源将接收到事件合并到单个信道,该信道由接收器消耗到其最终目的地。...请注意,供应商提供JMS JAR应该使用命令行上plugins.d目录(首选)、-classpath或Flume_CLASSPATH变量(flume-env.sh)包含在Flume路径 现在来说用处不大...如果以后再使用文件名,Flume将在其日志文件打印错误并停止处理。 避免上述问题,将唯一标识符(例如时间戳)添加到日志文件名称(当它们移到Spooling目录时)可能会很有用。

    1.3K30

    Flume(一)概述

    Flume基础架构 Flume 事件被定义一个数据流单元,它具有一个字节负载和一组可选字符串属性。...image.png Flume 源使用由外部源( Web 服务器)传递给它事件。外部源以目标 Flume 源可识别的格式将事件发送到 Flume。...例如,Avro Flume 源可用于从 Avro 客户端或流其他 Flume 代理接收 Avro 事件,这些代理从 Avro 接收器发送事件。...接收器从通道删除事件并将其放入像 HDFS 这样外部存储库(通过 Flume HDFS 接收器)或将其转发到流下一个 Flume 代理(下一跳) Flume 源。...给定代理源和接收器与通道暂存事件异步运行。 Agent Agent是一个JVM进程,它以事件形式将数据从源头送至目的。

    39720

    认识Flume(一)

    内存:源、通道或接收器使用配置提供足够内存。 磁盘空间:通道或接收器使用配置提供足够磁盘空间。 目录权限:代理使用目录读写权限。...image.png Flume源使用外部源(web服务器)交付给它事件。外部源以目标Flume源可以识别的格式向Flume发送事件。...例如,Avro Flume源可以用于从Avro客户端接收Avro事件,或者从Avro接收器发送事件其他Flume代理。...配置文件包括代理每个源、接收器和通道属性,以及如何将它们连接在一起以形成数据流。 流每个组件(source, sink or channel)都有特定于类型和实例化名称、类型和属性集。...a1有一个源监听端口44444上数据,一个通道缓冲内存事件数据,还有一个接收器将事件数据记录到控制台。配置文件各种组件命名,然后描述它们类型和配置参数。

    81020

    flume 1.8.0 开发基础

    Sink只有当Event写入下一个agentChannel 或者 存储到最终系统时才会从channel里面删掉Event。这就是Flume何在单跳消息传输中提供端到端可靠性。...当你想更新Protocol Buffer版本时,你需要如下更新使用到Protocol Bufferdata access: 本机安装你想要PB版本 更新pom.xmlPB版本 生成flume中新...同时ExecSource支持将本地进程输出作为Flume输入。 可能已有的方案是不够。本案例你可以使用自定义方法来向flume发送数据。这里有两种方法来实现。...Transaction在channel实现实现。每个source和sink连接到channel时必须要得到一个channnel对象。...Sink Sink目的就是从Channel中提取事件并将其转发到传输下一个Flume Agent或将它们存储在外部存储库。根据Flume属性文件配置,接收器只与一个通道关联。

    1.2K60

    Spark Streaming——Spark第一代实时计算引擎

    数据输入后可以用Spark高度抽象原语:map、reduce、join、window等进行运算。而结果也能保存在很多地方,HDFS,数据库等。...放到集群上时分配给SparkStreaming核数必须大于接收器数量,留一个核去处理数据。 我们也可以自定义数据源,那我们就需要自己开发一个接收器。...flatMap(func) 与 map 相似,但是每个输入项可用被映射 0 个或者多个输出项。。...filter(func) 返回一个新 DStream,它仅仅包含原 DStream 函数 func 返回值 true 项。...countByValue() 在元素类型 K DStream上,返回一个(K,long)pair DStream,每个 key 值是在原 DStream 每个 RDD 次数。

    73310

    SparkStreaming介绍及原理

    一、SparkStreaming介绍 1.离线和流处理区别 1)离线处理是针对一个批次,这个批次一般情况下都比较大流处理对应数据是连续不断产生,处理时间间隔非常短数据 2)离线处理程序,因为数据是有限...DStream内部,其实是一系列持续不断产生RDD。 DStream每个RDD都包括了一个时间段内数据。...2.Spark Streaming由Spark Core计算引擎来实现 1)对DStream应用算子,比如map,其实在底层都会被翻译为DStream 每个RDD操作。...2、Advanced Sources(高级流数据源) Kafka, Flume, Kinesis, Twitter 等,需要借助外部工具,在运行时需要外部依赖(下一节内容中介绍) 3、Custom...”local”或”local[1] ”,因为当 Input DStream 与 Receiver(sockets, Kafka, Flume 等)关联时,Receiver 自身就需要一个线程来运行,

    80510

    Spark

    Spark累加器分为两:标准累加器和自定义累加器。 标准累加器是 Spark 提供内置累加器,支持在分布式环境下对整数和浮点数进行累加操作。...用户可以在任务对累加器进行累加操作,然后在驱动器程序读取累加器值。 自定义累加器允许用户通过继承AccumulatorV2来创建自定义累加器。...广播变量是 Spark 提供一种只读共享变量,可以通过将变量值广播到集群每个节点,让每个节点都可以访问到该变量值。 广播变量在一些分布式算法中非常有用,例如机器学习特征映射。   ...高效性:广播变量是为了减少数据传输量,所以对于大规模数据分布式环境,广播变量效率是非常高。   使用广播变量可以避免在每个节点上都进行重复计算,从而提高了程序性能。   ...flume 那边采用 channel 是将数据落地到磁盘, 保证数据源端安全性;   sparkStreaming 通过拉模式整合时候, 使用了 FlumeUtils 这样一个,该类是需要依赖一个额外

    31530

    Flume 高级 —— source 自定义

    前言 前面我们已经说过了flume简单入门,这篇文章继续深入,来熟悉下source,并通过自定义 source 来了解其工作原理,接下来一系列文章都会以flume各个小组件慢慢深入,欢迎和我一起学习...source 是如何产生数据 source 分为两大类:PollableSource 和 EventDrivenSource,不过笔者倒是没怎么弄清楚,这两大类区分目的何在?...$getConfiguration解析配置文件各个组件和属性 针对 source 会生成 sourceRunner 通过 supervisor 来运行和管理其生命周期。...自定义source 创建一个,继承自 AbstractSource 并实现 Configurable 和( EventDrivenSource 或者PollableSource ) 实现相关方法,以下是简单一个生成序列...上面我们自定义了一个 source,事件是交给 flume 自带 ChannelProcessor 自己处理,下一节,我们来说说 ChannelProcessor 相关细节 写在忘记后 搞了半天忘记写部署自定义代码了

    88810

    Spark Streaming——Spark第一代实时计算引擎

    数据输入后可以用Spark高度抽象原语:map、reduce、join、window等进行运算。而结果也能保存在很多地方,HDFS,数据库等。...放到集群上时分配给SparkStreaming核数必须大于接收器数量,留一个核去处理数据。 我们也可以自定义数据源,那我们就需要自己开发一个接收器。...flatMap(func) 与 map 相似,但是每个输入项可用被映射 0 个或者多个输出项。。...filter(func) 返回一个新 DStream,它仅仅包含原 DStream 函数 func 返回值 true 项。...countByValue() 在元素类型 K DStream上,返回一个(K,long)pair DStream,每个 key 值是在原 DStream 每个 RDD 次数。

    71810

    大数据框架:Spark 生态实时流计算

    Spark Streaming Spark Streaming,本质上来说,是一个基于批流式计算框架,支持Kafka、Flume及简单TCP套接字等多种数据输入源,输入流接收器(Reciever)负责接入数据...Structured Streaming Spark 2.0之后,开始引入了Structured Streaming,将微批次处理从高级API解耦出去。...它简化了API使用,API不再负责进行微批次处理;开发者可以将流看成是一个没有边界表,并基于这些“表”运行查询。...Structured Streaming定义了无界表概念,即每个数据源从逻辑上来说看做一个不断增长动态表(无界表),从数据源不断流入每个数据项可以看作为新一行数据追加到动态表。...Spark Streaming采用微批处理方法。每一个批处理间隔一个批,也就是一个RDD,我们对RDD进行操作就可以源源不断接收、处理数据。

    1.5K50

    Spark Streaming 容错改进与零数据丢失

    本文将详细地描述这个特性工作机制,以及开发者如何在Spark Streaming应用中使用这个机制。 1. 背景 Spark和它RDD抽象设计允许无缝地处理集群任何worker节点故障。...像Kafka和Flume这样数据源使用接收器(Receiver)来接收数据。它们作为长驻运行任务在executor运行,负责从数据源接收数据,并且在数据源支持时,还负责确认收到数据。...设置SparkConf属性 spark.streaming.receiver.writeAheadLog.enable真(默认值是假)。...此外,如果希望可以恢复缓存数据,就需要使用支持acking数据源(就像Kafka,Flume和Kinesis一样),并且实现了一个可靠接收器,它在数据可靠地保存到日志以后,才向数据源确认正确。...内置Kafka和Flume轮询接收器已经是可靠了。 最后,请注意在启用了预写日志以后,数据接收吞吐率会有轻微降低。

    1.2K20

    Storm——分布式实时流式计算框架

    /bin/storm jar jar全路径 主/启动全路径( 图2 ) ....实现该函数拓扑使用一个DRPCSpout 从 DRPC 服务器接收一个函数调用流。 DRPC 服务器会为每个函数调用都标记了一个唯一 id。...例如,在计算全局计数时,计算分为两个部分: 计算批次部分计数 使用部分计数更新数据库全局计数 #2计算需要在批之间进行严格排序,但是没有理由您不应该通过为多个批并行计算#1 来流水线化批计算。...因此,直到成功完成批次1提交后,批次2提交才完成。 这两个阶段一起称为“交易”。在给定时刻,许多批次可以处于处理阶段,但是只有一个批次可以处于提交阶段。...flume启动脚本,见本人Kafka博文介绍第三章 ) flume-ng agent -n a1 -c conf -f /opt/flume/conf/flume-kafka.conf -Dflume.root.logger

    5.1K20

    Spark Streaming容错改进和零数据丢失

    本文将详细地描述这个特性工作机制,以及开发者如何在Spark Streaming应用中使用这个机制。 背景 Spark和它RDD抽象设计允许无缝地处理集群任何worker节点故障。...像Kafka和Flume这样数据源使用接收器(Receiver)来接收数据。它们作为长驻运行任务在executor运行,负责从数据源接收数据,并且在数据源支持时,还负责确认收到数据。...设置SparkConf属性spark.streaming.receiver.writeAheadLog.enable真(默认值是假)。...此外,如果希望可以恢复缓存数据,就需要使用支持acking数据源(就像Kafka,Flume和Kinesis一样),并且实现了一个可靠接收器,它在数据可靠地保存到日志以后,才向数据源确认正确。...内置Kafka和Flume轮询接收器已经是可靠了。 最后,请注意在启用了预写日志以后,数据接收吞吐率会有轻微降低。

    77790
    领券