positionFile 的作用和用途
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记录读取位置：
positionFile 记录了 Flume 读取文件的当前位置（偏移量），确保在 Flume 重启或崩溃后，能够从上次读取的位置继续读取文件，而不是重新开始读取。这在处理大文件或长时间运行的日志文件时尤其重要。 -
断点续传：
通过记录偏移量，Flume 可以在任何时候停止并重新启动，而不会丢失数据或重复处理数据。这对于需要高可靠性的数据传输场景非常有用。 -
多文件处理：
当 Flume 监控多个文件时，positionFile 会记录每个文件的偏移量和状态。这样即使多个文件同时被写入，也能确保每个文件的数据都能正确处理。 -
positionFile 的结构
positionFile 通常是一个 JSON 文件，记录了每个文件的路径、偏移量、时间戳等信息。 -
总结
positionFile 在 Flume 中用于记录文件的读取进度，实现断点续传，确保数据传输的可靠性和连续性。通过合理配置和管理 positionFile，可以有效避免数据丢失和重复读取的问题，是 Flume 数据处理过程中非常重要的一个环节。以下是一个单数据源多出口案例（无写入hdfs阶段）：
# 添加内容如下
a1.sources = r1
a1.channels = c1 c2
a1.sinks = k1 k2a1.sources.r1.type = TAILDIR
a1.sources.r1.filegroups = f1
a1.sources.r1.filegroups.f1 = /opt/data/ceshi.log
a1.sources.r1.positionFile = /opt/installs/flume1.9/job/x3.json# 将数据流复制给所有channel
a1.sources.r1.selector.type = replicatinga1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c2.type = memorya1.sinks.k1.type = avro
a1.sinks.k1.hostname = hadoop10
a1.sinks.k1.port = 4141a1.sinks.k2.type = avro
a1.sinks.k2.hostname = hadoop10
a1.sinks.k2.port = 4142a1.sources.r1.channels = c1 c2
a1.sinks.k1.channel = c1
a1.sinks.k2.channel = c2
