如何远程调试自定义开发的Flume应用

一、前言

Flume作为当下最流行的大数据采集组件之一。其本身拥有分布式/高可靠/高可用等优点，但相比较于Flink/Spark/Kafka等大数据组件，其对于本地调试的功能支持度并不高，如果我们没有掌握Flume的远程调试要领，就只能不停的进行打日志，部署，打日志，部署这样低效的工作，而这对于程序员来说无异于折磨。所以今天小编就和大家一起来探究Flume的远程调试方法。

二、环境准备

  1. flink官网下载上传服务器并解压。

  2. 开发自定义Source，这里以简单的读取mysql表数据为demo，部分代码如下：

package org.bigwinner.flume.sources;

import org.apache.flume.Context;
import org.apache.flume.Event;
import org.apache.flume.EventDeliveryException;
import org.apache.flume.PollableSource;
import org.apache.flume.conf.Configurable;
import org.apache.flume.event.EventBuilder;
import org.apache.flume.source.AbstractSource;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

import java.sql.*;

/**
 * @author: IT大狮兄
 * @date: 2021/8/13 下午9:11
 * @version: 1.0.0
 * @description: 自定义Source--读取MySQL表的数据
 */
public class MysqlSource extends AbstractSource implements PollableSource, Configurable {
    private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(MysqlSource.class);

    private String mysqlUrl;
    private String mysqlUser;
    private String mysqlPassword;
    private String mysqlTable;
    private String mysqlDriver;
    private Connection conn = null;

    public Status process() throws EventDeliveryException {
        String sql = "select * from " + mysqlTable;
        try {
            PreparedStatement statement = conn.prepareStatement(sql);
            ResultSet resultSet = statement.executeQuery();
            while (resultSet.next()) {
                String id = resultSet.getString(1);
                String uuid = resultSet.getString(2);
                String iccid = resultSet.getString(3);
                byte[] eventBytes = new StringBuilder().append(id).append("--")
                        .append(uuid).append("--").append(iccid).toString().getBytes();
                Event event = EventBuilder.withBody(eventBytes);
                getChannelProcessor().processEvent(event);
            }
        } catch (SQLException throwables) {
            throwables.printStackTrace();
        }
        return Status.READY;
    }

    public long getBackOffSleepIncrement() {
        return 0;
    }

    public long getMaxBackOffSleepInterval() {
        return 0;
    }

    @Override
    /** Flume生命周期开始，可以做一些初始化的工作 */
    public void start() {
        LOGGER.info("Mysql source start......");
        try {
            Class.forName(mysqlDriver);
            conn = DriverManager.getConnection(mysqlUrl, mysqlUser, mysqlPassword);
        } catch (ClassNotFoundException e) {
            LOGGER.error("Driver class is not found!");
        } catch (SQLException throwables) {
            LOGGER.error("get the connection error: {}", throwables);
        }

    }

    @Override
    /** Flume生命周期结束，可以做一些保存等结束前的工作 */
    public void stop() {
        LOGGER.info("Mysql source stop......");
        if (conn != null) {
            try {
                conn.close();
            } catch (SQLException throwables) {
                LOGGER.error("连接关闭异常: {}", throwables);
            }
        }
        super.stop();
    }


    /** Flume配置文件读取的方法 */
    public void configure(Context context) {
        mysqlUrl = context.getString("mysql.url", "");
        mysqlUser = context.getString("mysql.user", "");
        mysqlPassword = context.getString("mysql.password", "");
        mysqlTable = context.getString("mysql.table", "");
        LOGGER.info("mysql_driver: {} --> mysql_url: {} --> mysql_user: {} --> mysql_password: {} --> mysql_table: {}",
                mysqlDriver, mysqlUrl, mysqlUser, mysqlPassword, mysqlTable);
    }
}
  1. 编辑flume agent配置文件，并上传到flume conf目录下
a1.sources = s1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1

#############################
#          Source
#############################
#自定义MySQL source类
a1.sources.s1.type = org.bigwinner.flume.sources.MysqlSource
a1.sources.s1.mysql.driver = com.mysql.jdbc.Driver
a1.sources.s1.mysql.url = jdbc:mysql://lsl001:3306/redis_temp
a1.sources.s1.mysql.user = superboy
a1.sources.s1.mysql.password = iamsuperboy
a1.sources.s1.mysql.table = redis_temp

#############################
#          Channel
#############################
#配置file-channel数据管道
a1.channels.c1.type = file
#最小需求空间
a1.channels.c1.minimumRequiredSpace = 3145728
#最大文件大小
a1.channels.c1.maxFileSize = 2146435071
#flume事件指针检查点备份目录
a1.channels.c1.checkpointDir = /opt/soft/flume/flume/data/checkpoint
#file-channel对event备份到本地的文件目录
a1.channels.c1.dataDirs = /opt/soft/flume/data/file-channel-mysql/data
#文件管道中的数据容量，单位条数
a1.channels.c1.capacity = 200
#文件管道中的事务数据容量，单位条数
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100
#检查点备份flume时间指针的间隔时间
a1.channels.c1.checkpointInterval=60000

#############################
#          Sink
#############################
#本次测试重点在Source，所以sink用null即可，表示不输出到任何地方
a1.sinks.k1.type = null

a1.sources.s1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1
  1. 打包，打成成宽依赖包，即包含所有依赖。并上传到flume的lib目录下

三、环境配置

  1. 服务器环境配置

    • 修改flume-ng启动命令文件: vim /opt/soft/flume/bin/flume-ng，修改为如下配置:

// 端口默认8000
JAVA_OPTS="-Xmx500m -Xdebug -Xrunjdwp:transport=dt_socket,address=8000,server=y,suspend=y"
  • 如果flume-env.sh文件在使用，需要注释掉flume-env.sh的JAVA_OPTS配置：vim /opt/soft/flume/conf/flume-env.sh，没有使用则可忽略。

  1. 本地IDE（本例以Idea为准）环境配置

    • 编辑配置界面，添加remote

  • 配置remote

四、验证

  1. 启动flume agent，结果如下图所示，即代表配置没有问题：

  1. 启动debug程序，查看是否正常debug：

由上，我们看到程序正确的进入了断点，并查询到了mysql的记录。

五、总结

以上就是今天和大家分享的Flume的远程调试方法，如果不知道的小伙伴赶紧实践起来吧，提升效率，珍爱自己！

案例代码参考：flume_demo

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