flume 拦截器(interceptor)1.flume拦截器介绍拦截器是简单的插件式组件,设置在source和channel之间.source接收到的事件event,在写入channel之前,拦截器都可以进行转换或者删除这些事件.每个拦截器只处理同一个source接收到的事件.可以自定义拦截器.2.flume内置的拦截器 2.1 时间戳拦截器flume中一个最经常使用的拦截器 ,该拦截器的作用是将时间戳插入到flume的事件报头中.如果不使用任何拦截器,flume接受到的只有message.

flume 拦截器(interceptor)1.flume拦截器介绍拦截器是简单的插件式组件,设置在source和channel之间.source接收到的事件event,在写入channel之前,拦截器都可以进行转换或者删除这些事件.每个拦截器只处理同一个source接收到的事件.可以自定义拦截器.2.flume内置的拦截器2.1 时间戳拦截器flume中一个最经常使用的拦截器 ,该拦截器的作用是将时间戳插入到flume的事件报头中.如果不使用任何拦截器,flume接受到的只有message.时

一.拦截器 1.拦截器:拦截器主要作用在source和channel之间,用于给event设置header消息头,如果没有设置拦截器,则event中只有message. 常见的拦截器有: Timestamp Interceptor 时间拦截器:将时间戳插入到header中. Host Interceptor 主机拦截器:将服务器的ip地址或者主机名插入到header中. Regex Filtering Interceptor 正则过滤拦截器:过滤掉不需要的日志. https://blog.csd

1.Struts2拦截器概述: (1)Struts2框架封装中封装了很多功能,这些功能其实都是封装在Struts2的拦截器里面,Struts2里面有很多拦截器,每次不是这些拦截器都执行,每次只执行默认的拦截器. (2)Struts2默认拦截器的位置: (3)拦截器在Action对象创建之后,action的方法执行之前执行. 2.Struts2底层原理: (1)原理一(AOP思想): AOP:面向切面(方面)编程,不通过修改源代码的方式来扩展功能. 在上面的登录流程图中,如果在登录成功后要添加用户

不多说,直接上干货! 一.自定义拦截器类型必须是:类全名$内部类名,其实就是内部类名称 如:zhouls.bigdata.MySearchAndReplaceInterceptor$Builder 二.为什么这样写 至于为什么这样写:是因为Interceptor接口还有一个 公共的内部接口(Builder) ,所以自定义拦截器 要是实现 Builder接口, 也就是实现一个内部类(该内部类的主要作用是:获取flume-conf.properties 自定义的 参数,并将参数传递给 自定义拦截器)

h2 { color: #fff; background-color: #7CCD7C; padding: 3px; margin: 10px 0px } h3 { color: #fff; background-color: #008eb7; padding: 3px; margin: 10px 0px } flume-拦截器 有的时候希望通过Flume将读取的文件再细分存储,比如讲source的数据按照业务类型分开存储,具体一点比如类似:将source中web.wap.media等的内容分开

Flume中的拦截器(interceptor),用户Source读取events发送到Sink的时候,在events header中加入一些有用的信息,或者对events的内容进行过滤,完成初步的数据清洗.这在实际业务场景中非常有用,Flume-ng 1.6中目前提供了以下拦截器: Timestamp Interceptor: Host Interceptor: Static Interceptor: UUID Interceptor: Morphline Interceptor: Search

Hadoop生态圈-Flume的组件之自定义拦截器(interceptor) 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 本篇博客只是举例了一个自定义拦截器的方法,测试字节传输速度. 1>.自定义interceptor方法 /* @author :yinzhengjie Blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/Hadoop%E7%94%9F%E6%80%81%E5%9C%88/ EMAIL:y1053419035@qq.com

  Hadoop生态圈-Flume的组件之拦截器与选择器 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 本篇博客只是配置的是Flume主流的Interceptors,想要了解更详细的配置信息请参考官网:http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html#flume-interceptors.   想必大家都知道Flume的组件有Source,channel和sink.其实在Flume还有一些更深层的东西,比如你知道soucre是如何将数据传

1.7.flume案例二 案例需求: 在数据采集之后,通过flume的拦截器,实现不需要的数据过滤掉,并将指定的第一个字段进行加密,加密之后再往hdfs上面保存 原始数据与处理之后的数据对比 图一  原始文件内容 图二  HDFS上产生收集到的处理数据 实现步骤 第一步:创建maven java工程,导入jar包 <repositories>     <repository>         <id>cloudera</id>  <url>htt

1.6.flume案例一 1. 案例场景 A.B两台日志服务机器实时生产日志主要类型为access.log.nginx.log.web.log 现在要求: 把A.B 机器中的access.log.nginx.log.web.log 采集汇总到C机器上然后统一收集到hdfs中. 但是在hdfs中要求的目录为: /source/logs/access/20180101/** /source/logs/nginx/20180101/** /source/logs/web/20180101/** 2.

我们上次大致说完了执行流程,也只是说了大致的过程,还有中间会出错的情况我们来处理一下. 统一异常处理 比如我们的运行时异常的500错误.我们来自定义一个类 package com.springmvcbk.utils; import org.springframework.web.servlet.HandlerExceptionResolver; import org.springframework.web.servlet.ModelAndView; import javax.servlet.ht

一.前言 在前边部分我们已经学会了基本的web开发流程,在web开发中,我们通常会对请求做统一处理,比如未登录的用户要拦截掉相关请求,报错页面统一显示等等,这些都需要配置,可以大大简化我们的代码,实现功能的完整性与统一性. 二.拦截器配置 首先我们先做一个登录身份验证拦截器,来拦截那些没有登录的用户,保护我们的资源.下面我们创建一个拦截器,需要实现拦截器接口. package com.example.demo.component; import org.springframework.web.s

1:如果在一个Flume Agent中同时使用Kafka Source和Kafka Sink来处理events,便会遇到Kafka Topic覆盖问题,具体表现为,Kafka Source可以正常从指定的Topic中读取数据,但在Kafka Sink中配置的目标Topic不起作用,数据仍然会被写入到Source中指定的Topic中. 2:Kafka Topic覆盖问题解决方案,利用flume的拦截器 #拦截器处理,topic覆盖问题 agent_log.sources.kafka0.interc

前言: Flume百度定义如下: Flume是Cloudera提供的一个高可用的,高可靠的,分布式的海量日志采集.聚合和传输的系统,Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据:同时,Flume提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接受方(可定制)的能力. 搭建并使用flume不是特别难,而且网上也有技术文章分享,我不再赘述了.本文主要建立在已经搭建并使用flume的情况. 业务场景: flume读取日志是按行读取,无法进行多行读取,当出现如下日志时将无法读到日志的正确时间与类型信

自定义拦截器 自定义Source 自定义Sink 引入依赖 <dependency> <groupId>org.apache.flume</groupId> <artifactId>flume-ng-core</artifactId> <version>1.7.0</version> </dependency> 代码 /** * @author Michael Fang * @since 2019-12-30

 需求 封装常用请求 拦截器-请求锁 统一处理错误码 一.封装常用的请求 解决痛点:不要每一个模块的api都还要写get,post,patch请求方法.直接将这些常用的方法封装好. 解决方案:写一个类,封装好常用的请求 部分源码如下 export default class PublicAPI { constructor(url) { this.url = url; } get(params, filter) { if (Array.isArray(params)) { filter = typ

使用 Flume 采集服务器本地日志,需要按照日志类型的不同,将不同种类的日志发往不同的分析系统. 在实际的开发中,一台服务器产生的日志类型可能有很多种,不同类型的日志可能需要发送到不同的分析系统. 此时会用到 Flume 拓扑结构中的 Multiplexing 结构,Multiplexing的原理是,根据 event 中 Header 的某个 key 的值,将不同的 event 发送到不同的 Channel中,所以我们需要自定义一个 Interceptor,为不同类型的 event 的 Hea

一.前言 之前便了解过,Struts 2的核心控制器是一个Filter过滤器,负责拦截所有的用户请求,当用户请求发送过来时,会去检测struts.xml是否存在这个action,如果存在,服务器便会自动帮我们跳转到指定的处理类中去处理用户的请求,基本流程如下: 该流程笔者理解是基本流程,.如果有不对的地方,请下方留言.我会改正.谢谢: 好,接着往下讲: 注意:在struts.xml中,配置文件必须有该请求的处理类才能正常跳转,同时,返回SUCCESS字符串的类,必须继承ActionSupport

一.数据加密处理 这里使用MD5加密处理,使用java中自带加密工具类MessageDigest. 该类有一个方法digest,该方法输入参数是一个字符串返回值是一个长度为16的字节数组.最关键的是需要将这个16位的字节数组转换成为32位的字符串,转换方法是使用位移+与运算.将高四位移到低四位&0X0F得到一个字符,直接使用该值&0X0F得到一个字符,这样一个8bit的字节就能够拆成2个字符.最终16Byte就能够转换成为32个字符. package com.kdyzm.utils; im