关于HBase的sink的所有内容均在org.apache.flume.sink.hbase包下。
每个sink包括自己定制的，都extends AbstractSink implements Configurable。
一、首先是configure(Context context)方法。该方法是对HBaseSink的参数初始化。主要包括以下几个：
tableName：要写入的HBase数据表名，不能为空；
columnFamily：数据表对应的列簇名，这个sink目前只支持一个列簇，不能为空；
batchSize：每次事务可以处理的最大Event数量，默认是100；
eventSerializerType：用来将event写入HBase，即将event转化为put。默认是org.apache.flume.sink.hbase.SimpleHbaseEventSerializer，还有一个是RegexHbaseEventSerializer，即适合HBaseSink的Serializer只有这俩，否则自己定制；
serializerContext：是eventSerializerType的配置信息，就是配置文件中包含“serializer.”的项；
kerberosKeytab和kerberosPrincipal是用来做访问控制的，默认都为空，即不设置。
并生成eventSerializerType对应的实例并加以配置，两个Serializer各有不同的用途主要是一个只能写一列，一个可以写多列：
1 Class<? extends HbaseEventSerializer> clazz =
2 (Class<? extends HbaseEventSerializer>)
3 Class.forName(eventSerializerType);
4 serializer = clazz.newInstance();
5 serializer.configure(serializerContext); //配置序列化组件，先配置。默认是SimpleHbaseEventSerializer
1、SimpleHbaseEventSerializer.configure(Context
context)：此Serializer只能将数据写入一列
1 public void configure(Context context) {
2 rowPrefix = context.getString("rowPrefix", "default"); //获取RowKey的前缀，固定的部分，默认前缀是default
3 incrementRow =
4 context.getString("incrementRow", "incRow").getBytes(Charsets.UTF_8);//获取计数器对应的行键
5 String suffix = context.getString("suffix", "uuid"); //rowkey的类型(可以指定的有四种uuid/random/timestamp/nano)，默认是uuid
6
7 String payloadColumn = context.getString("payloadColumn"); //要写入HBase的列名
8 String incColumn = context.getString("incrementColumn"); //计数器对应的列
9 if(payloadColumn != null && !payloadColumn.isEmpty()) { //根据suffix决定rowkey类型
10 if(suffix.equals("timestamp")){
11 keyType = KeyType.TS;
12 } else if (suffix.equals("random")) {
13 keyType = KeyType.RANDOM;
14 } else if(suffix.equals("nano")){
15 keyType = KeyType.TSNANO;
16 } else {
17 keyType = KeyType.UUID;
18 }
19 plCol = payloadColumn.getBytes(Charsets.UTF_8); //列名
20 }
21 if(incColumn != null && !incColumn.isEmpty()) { //存在计数器列
22 incCol = incColumn.getBytes(Charsets.UTF_8);
23 }
24 }
2、RegexHbaseEventSerializer.configure(Context
context)：此Serializer根据正则可以写入多列
public void configure(Context context) {
String regex = context.getString(REGEX_CONFIG, REGEX_DEFAULT); //获取配置文件中的正则表达式，默认是“(.*)”
regexIgnoreCase = context.getBoolean(IGNORE_CASE_CONFIG,
INGORE_CASE_DEFAULT); //是否忽略大小写
inputPattern = Pattern.compile(regex, Pattern.DOTALL
+ (regexIgnoreCase ? Pattern.CASE_INSENSITIVE : 0)); //将给定的正则表达式编译到具有给定标志的模式中
String colNameStr = context.getString(COL_NAME_CONFIG, COLUMN_NAME_DEFAULT); //获取配置文件中的列名s
String[] columnNames = colNameStr.split(","); //分割列名获得列名数组
for (String s: columnNames) {
colNames.add(s.getBytes(Charsets.UTF_8));
}
}
二、start()方法。该方法首先会构造一个HTable对象，并table.setAutoFlush(false)来激活缓冲区(默认大小时2MB)，随后的是一些检查。
三、然后是process()方法用来从channel中take数据，serializer之后写入HBase。
1 public Status process() throws EventDeliveryException {
2 Status status = Status.READY;
3 Channel channel = getChannel();
4 Transaction txn = channel.getTransaction();
5 List<Row> actions = new LinkedList<Row>();
6 List<Increment> incs = new LinkedList<Increment>();
7 txn.begin();
8 for(long i = 0; i < batchSize; i++) {
9 Event event = channel.take();
10 if(event == null){
11 status = Status.BACKOFF;
12 counterGroup.incrementAndGet("channel.underflow");
13 break;
14 } else {
15 serializer.initialize(event, columnFamily);
16 actions.addAll(serializer.getActions());
17 incs.addAll(serializer.getIncrements());
18 }
19 }
20 putEventsAndCommit(actions, incs, txn);
21 return status;
22 }
1、actions和incs是要写入HBase的数据，actions对应的是数据；incs对应的是计数器。
2、serializer.initialize(event,
columnFamily)，两个Serializer的initialize目的一样：
1 public void initialize(Event event, byte[] columnFamily) {
2 this.payload = event.getBody(); //获取要处理的数据
3 this.cf = columnFamily; //获取要写入的列簇
4 }
3、serializer.getActions()
SimpleHbaseEventSerializer.getActions()方法会根据configure(Context
context)中设置的RowKey类型先获取rowkey，可以是毫秒时间戳、随机数、纳秒时间戳以及UUID128位数四种类型。然后构造一个Put对象，将(列簇，列名，数据)添加进这个Put，返回List<Row>
actions。
RegexHbaseEventSerializer.getActions()方法，首先会做一些判断匹配成功否？匹配出的个数和指定的列数相同否？，然后是获取rowkey，这里的rowkey是[time
in millis]-[random key]-[nonce]三部分组成的字符串。剩下的是依次匹配列组成Put，返回List<Row>
actions。
4、serializer.getIncrements()
SimpleHbaseEventSerializer.getIncrements()如果配置文件中配置了incrementColumn，就添加相应的计数器，否则返回一个没有数据的List<Increment>。
RegexHbaseEventSerializer.getIncrements()直接返回一个没有数据的List<Increment>，即不设置计数器。
5、putEventsAndCommit(actions, incs,
txn)方法。首先会table.batch(actions)提交List<Put>；然后是计数器table.increment(i)；txn.commit()提交事务；如有异常txn.rollback()回滚；txn.close()事务关闭。
四、stop()方法。table.close();table = null;
有两个问题撒：
1、我们在开发HBase程序的时候总是要指定“hbase.zookeeper.quorum”对应的zookeeper地址的，但是看完HBaseSink也没发现设置的地方，是不是在HBase集群中的任意节点都不需要设置，除非在集群外节点才设置？
2、还有在使用时发现放在安装有zookeeper的节点上运行flume报错，删除zookeeper后运行正常，没安装zookeeper的节点上运行正常，这是为什么？？
希望知道的可以解答哈。。。HBaseSink也比较简单。。。后续还有更多源码解读！敬请期待！！
Flume-NG源码阅读之HBaseSink,布布扣,bubuko.com