什么时候最容易出问题呢？——flush到HDFS的时候组容易出问题

  如：flush到HDFS的时候，可能由于网络原因超时(或者集群宕机)导致数据传输失败，这个时候同样地调用doRollback方法来进行回滚，回滚的时候，由于takeList中还有备份数据，所以将takeList中的数据原封不动地还给channel，这时候就完成了事务的回滚。

  但是，如果flush到HDFS的时候，数据flush了一半之后出问题了，这意味着已经有一半的数据已经发送到HDFS上面了，现在出了问题，同样需要调用doRollback方法来进行回滚，回滚并没有“一半”之说，它只会把整个takeList中的数据返回给channel，然后继续进行数据的读写。这样开启下一个事务的时候就容易造成数据重复的问题。

  所以，在某种程度上，flume对数据进行采集传输的时候，它有可能会造成数据的重复，但是其数据不丢失。

一般报错日志如下：

13 四月 2021 18:33:32,966 ERROR [hdfs-k8-call-runner-26] (org.apache.flume.sink.hdfs.AbstractHDFSWriter.hflushOrSync:268)  - Error while trying to hflushOrSync!
13 四月 2021 18:33:32,966 WARN  [hdfs-k8-roll-timer-0] (org.apache.flume.sink.hdfs.BucketWriter.close:364)  - failed to close() HDFSWriter for file (hdfs://mycluster/user/root/flume/xxx/ds=2021-04-13/hs=18//FlumeData.1618308212916.tmp). Exception follows.
java.io.EOFException: Premature EOF: no length prefix available
        at org.apache.hadoop.hdfs.protocolPB.PBHelper.vintPrefixed(PBHelper.java:2280)
        at org.apache.hadoop.hdfs.DFSOutputStream$DataStreamer.transfer(DFSOutputStream.java:1020)
        at org.apache.hadoop.hdfs.DFSOutputStream$DataStreamer.addDatanode2ExistingPipeline(DFSOutputStream.java:990)
        at org.apache.hadoop.hdfs.DFSOutputStream$DataStreamer.setupPipelineForAppendOrRecovery(DFSOutputStream.java:1131)
        at org.apache.hadoop.hdfs.DFSOutputStream$DataStreamer.processDatanodeError(DFSOutputStream.java:876)
        at org.apache.hadoop.hdfs.DFSOutputStream$DataStreamer.run(DFSOutputStream.java:402)

 

参考：

https://blog.csdn.net/zhang7761/article/details/110240653