bootstrap.servers=10.30.1.22:9092

感谢提供了`bootstrap.servers`的值，你可以在配置文件中使用以下方式定义该属性：

<bean id="consumerProperties" class="org.springframework.beans.factory.config.PropertiesFactoryBean">
    <property name="properties">
        <props>
            <prop key="bootstrap.servers">10.30.1.22:9092</prop>
        </props>
    </property>
</bean>

请确保该配置与你的实际需求相符，并且在应用程序中正确加载该配置文件。这样应该就能解决占位符未解析的问题了。如果还有其他问题，请随时提问。

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bootstrap.servers = [172.19.142.3:24002/kafka, 172.19.142.4:24002/kafka, 172.19.142.5:24002/kafka]

这是一个 Kafka 的配置，其中 `bootstrap.servers` 是用于指定 Kafka 集群中 broker 的地址和端口号。这个配置中指定了三个 broker，它们的地址分别是 `172.19.142.3`、`172.19.142.4` 和 `172.19.142.5`，端口号都是 `24002`，并且它们的 Kafka topic 都是 `kafka`。

以下是一个flume的conf文件，请帮我逐行解释一下代码：“#定义三大组件的名称 a.sources = r a.sinks = k1 k2 k3 a.channels = c1 c2 c3 #将数据流复制给所有channel a.sources.r.selector.type = replicating # 配置Source组件 a.sources.r.type = exec a.sources.r.command = cat /home/bit/novel/novel.csv # kafka a.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink a.sinks.k1.kafka.topic = data a.sinks.k1.kafka.bootstrap.servers = localhost:9092 a.sinks.k1.kafka.flumeBatchSize = 20 a.sinks.k1.kafka.producer.acks = 1 a.sinks.k1.kafka.producer.linger.ms = 1 a.sinks.k1.kafka.producer.compression.type = snappy a.channels.c1.type = memory a.channels.c1.capacity = 100000 a.channels.c1.transactionCapacity = 100 # mysql a.sinks.k2.type =com.us.flume.MysqlSink a.sinks.k2.hostname=localhost a.sinks.k2.port=3306 a.sinks.k2.databaseName=novel a.sinks.k2.tableName=table1 a.sinks.k2.user=bit a.sinks.k2.password=123456 a.channels.c2.type = memory a.channels.c2.capacity = 100000 a.channels.c2.transactionCapactiy = 2000 # hdfs a.sinks.k3.type = hdfs a.sinks.k3.hdfs.path = hdfs://localhost:9000/user/bit/novel #积攒多少个Event才flush到HDFS一次 a.sinks.k3.hdfs.batchSize = 100 #设置文件类型，可支持压缩 a.sinks.k3.hdfs.fileType = DataStream #多久生成一个新的文件 a.sinks.k3.hdfs.rollInterval = 5 a.channels.c3.type = memory a.channels.c3.capacity =100000 a.channels.c3.transactionCapacity = 100 # Bind the source and sink to the channel a.sources.r.channels = c1 c2 c3 a.sinks.k1.channel = c1 a.sinks.k2.channel = c2 a.sinks.k3.channel = c3”

这个conf文件是用来配置Apache Flume进行数据采集、传输和存储的。下面是每一行代码的解释：

#定义三大组件的名称
a.sources = r
a.sinks = k1 k2 k3
a.channels = c1 c2 c3

这三行代码定义了三个组件的名称，分别是源（source）、汇（sink）和通道（channel），这些名称将在接下来的配置中被用到。

#将数据流复制给所有channel
a.sources.r.selector.type = replicating

这行代码配置了源组件的复制策略，即数据流将会被复制到所有的通道中。

# 配置Source组件
a.sources.r.type = exec
a.sources.r.command = cat /home/bit/novel/novel.csv

这两行代码配置了源组件的类型和命令。这里使用的是exec类型的源组件，它会执行一个命令，这个命令将会输出一些数据，这些数据将会被Flume采集并传输到汇组件。

# kafka
a.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink
a.sinks.k1.kafka.topic = data
a.sinks.k1.kafka.bootstrap.servers = localhost:9092
a.sinks.k1.kafka.flumeBatchSize = 20
a.sinks.k1.kafka.producer.acks = 1
a.sinks.k1.kafka.producer.linger.ms = 1
a.sinks.k1.kafka.producer.compression.type = snappy

这些代码配置了一个Kafka的汇组件，它将数据发送到一个名为"data"的Kafka主题中。其中kafka.bootstrap.servers指定了Kafka的服务器地址和端口，kafka.flumeBatchSize指定了每个批次发送的事件数量，producer.acks指定了要求的确认级别，producer.linger.ms指定了等待确认的时间，producer.compression.type指定了压缩方式。

a.channels.c1.type = memory
a.channels.c1.capacity = 100000
a.channels.c1.transactionCapacity = 100

这些代码配置了一个类型为内存的通道，它的容量为100000个事件，事务容量为100个事件。

# mysql
a.sinks.k2.type =com.us.flume.MysqlSink
a.sinks.k2.hostname=localhost
a.sinks.k2.port=3306
a.sinks.k2.databaseName=novel
a.sinks.k2.tableName=table1
a.sinks.k2.user=bit
a.sinks.k2.password=123456
a.channels.c2.type = memory
a.channels.c2.capacity = 100000
a.channels.c2.transactionCapactiy = 2000

这些代码配置了一个MySQL的汇组件，它将数据写入到一个名为"table1"的表中。其中hostname指定了MySQL服务器的地址，port指定了端口号，databaseName指定了数据库名称，user和password指定了登录信息。

# hdfs
a.sinks.k3.type = hdfs
a.sinks.k3.hdfs.path = hdfs://localhost:9000/user/bit/novel
a.sinks.k3.hdfs.batchSize = 100
a.sinks.k3.hdfs.fileType = DataStream
a.sinks.k3.hdfs.rollInterval = 5
a.channels.c3.type = memory
a.channels.c3.capacity =100000
a.channels.c3.transactionCapacity = 100

这些代码配置了一个HDFS的汇组件，它将数据写入到HDFS中的一个目录中。其中hdfs.path指定了HDFS的地址和目录，hdfs.batchSize指定了每个批次发送的事件数量，hdfs.fileType指定了文件类型，hdfs.rollInterval指定了多久生成一个新的文件。

# Bind the source and sink to the channel
a.sources.r.channels = c1 c2 c3
a.sinks.k1.channel = c1
a.sinks.k2.channel = c2
a.sinks.k3.channel = c3

这些代码将源组件和汇组件分别绑定到相应的通道上。也就是说，源组件从c1、c2、c3中采集数据，并将数据发送到k1、k2、k3中去。