Apache camel ApacheCamel：如何使用；“完成”；用于标识写入文件的记录的文件已结束，并且可以移动

正如标题所示，我想在将DB记录写入一个文件后将其移动到另一个文件夹中。 我已经研究了与此相关的几个问题：

但我的问题有点不同，因为我使用分割、流和并行处理来获取数据库记录并写入文件。我不知道何时以及如何创建完成的文件以及并行处理。以下是代码片段：

获取记录并将其写入文件的路径：

from(<ROUTE_FETCH_RECORDS_AND_WRITE>)
        .setHeader(Exchange.FILE_PATH, constant("<path to temp folder>"))
        .setHeader(Exchange.FILE_NAME, constant("<filename>.txt"))
        .setBody(constant("<sql to fetch records>&outputType=StreamList))
        .to("jdbc:<endpoint>)
        .split(body(), <aggregation>).streaming().parallelProcessing()
            .<some processors>
            .aggregate(header(Exchange.FILE_NAME), (o, n) -> {
                <file aggregation>
                return o;
            }).completionInterval(<some time interval>)
                .toD("file://<to the temp file>")
            .end()
        .end()
        .to("file:"+<path to temp folder>+"?doneFileName=${file:header."+Exchange.FILE_NAME+"}.done"); //this line is just for trying out done filename 

from（）
.setHeader（Exchange.FILE_路径，常量（“”））
.setHeader（Exchange.FILE_名称，常量（“.txt”））
.setBody（常量（“&outputType=StreamList））
.to（“jdbc:）
.split（body（），）.streaming（）.parallelProcessing（）
.
.aggregate（头文件（Exchange.FILE_名称），（o，n）->{
返回o；
}).completionInterval（）
.toD（“文件：/”）
(完)
(完)
.to（“文件：“++”？doneFileName=${file:header.+Exchange.file_NAME++”}.done”）//这一行仅用于尝试完成文件名

在拆分器的聚合策略中，我的代码基本上统计处理的记录，并准备将发送回调用方的响应。 在我的另一个外部聚合中，我有用于聚合db行的代码，并将写入的内容发布到文件中

下面是用于移动文件的文件侦听器：

from("file://<path to temp folder>?delete=true&include=<filename>.*.TXT&doneFileName=done")
.to(file://<final filename with path>?fileExist=Append);

from（“文件：//？删除=true&include=.*.TXT&doneFileName=done”）
.to（文件：//？fileExist=Append）；

这样做会给我带来这样的错误：

     Caused by: [org.apache.camel.component.file.GenericFileOperationFailedException - Cannot store file: <folder-path>/filename.TXT] org.apache.camel.component.file.GenericFileOperationFailedException: Cannot store file: <folder-path>/filename.TXT
    at org.apache.camel.component.file.FileOperations.storeFile(FileOperations.java:292)[209:org.apache.camel.camel-core:2.16.2]
    at org.apache.camel.component.file.GenericFileProducer.writeFile(GenericFileProducer.java:277)[209:org.apache.camel.camel-core:2.16.2]
    at org.apache.camel.component.file.GenericFileProducer.processExchange(GenericFileProducer.java:165)[209:org.apache.camel.camel-core:2.16.2]
    at org.apache.camel.component.file.GenericFileProducer.process(GenericFileProducer.java:79)[209:org.apache.camel.camel-core:2.16.2]
    at org.apache.camel.util.AsyncProcessorConverterHelper$ProcessorToAsyncProcessorBridge.process(AsyncProcessorConverterHelper.java:61)[209:org.apache.camel.camel-core:2.16.2]
    at org.apache.camel.processor.SendProcessor.process(SendProcessor.java:141)[209:org.apache.camel.camel-core:2.16.2]
    at org.apache.camel.management.InstrumentationProcessor.process(InstrumentationProcessor.java:77)[209:org.apache.camel.camel-core:2.16.2]
    at org.apache.camel.processor.RedeliveryErrorHandler.process(RedeliveryErrorHandler.java:460)[209:org.apache.camel.camel-core:2.16.2]
    at org.apache.camel.processor.CamelInternalProcessor.process(CamelInternalProcessor.java:190)[209:org.apache.camel.camel-core:2.16.2]
    at org.apache.camel.processor.Pipeline.process(Pipeline.java:121)[209:org.apache.camel.camel-core:2.16.2]
    at org.apache.camel.processor.Pipeline.process(Pipeline.java:83)[209:org.apache.camel.camel-core:2.16.2]
    at org.apache.camel.processor.CamelInternalProcessor.process(CamelInternalProcessor.java:190)[209:org.apache.camel.camel-core:2.16.2]
    at org.apache.camel.component.seda.SedaConsumer.sendToConsumers(SedaConsumer.java:298)[209:org.apache.camel.camel-core:2.16.2]
    at org.apache.camel.component.seda.SedaConsumer.doRun(SedaConsumer.java:207)[209:org.apache.camel.camel-core:2.16.2]
    at org.apache.camel.component.seda.SedaConsumer.run(SedaConsumer.java:154)[209:org.apache.camel.camel-core:2.16.2]
    at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149)[:1.8.0_144]
    at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624)[:1.8.0_144]
    at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)[:1.8.0_144]
Caused by: org.apache.camel.InvalidPayloadException: No body available of type: java.io.InputStream but has value: Total number of records discovered: 5

原因：[org.apache.camel.component.file.GenericFileOperationFailedException-无法存储文件：/filename.TXT]org.apache.camel.component.file.GenericFileOperationFailedException:无法存储文件：/filename.TXT
位于org.apache.camel.component.file.FileOperations.storeFile（FileOperations.java:292）[209:org.apache.camel.camel核心：2.16.2]
位于org.apache.camel.component.file.GenericFileProducer.writeFile（GenericFileProducer.java:277）[209:org.apache.camel.camel核心：2.16.2]
位于org.apache.camel.component.file.GenericFileProducer.processExchange（GenericFileProducer.java:165）[209:org.apache.camel.camel核心：2.16.2]
位于org.apache.camel.component.file.GenericFileProducer.process（GenericFileProducer.java:79）[209:org.apache.camel.camel核心：2.16.2]
位于org.apache.camel.util.AsyncProcessorConverterHelper$ProcessorToAsyncProcessorBridge.process（AsyncProcessorConverterHelper.java:61）[209:org.apache.camel.camel核心：2.16.2]
位于org.apache.camel.processor.SendProcessor.process（SendProcessor.java:141）[209:org.apache.camel.camel核心：2.16.2]
位于org.apache.camel.management.InstrumentationProcessor.process（InstrumentationProcessor.java:77）[209:org.apache.camel.camel核心：2.16.2]
位于org.apache.camel.processor.redeliveryrorhandler.process（redeliveryrorhandler.java:460）[209:org.apache.camel.camel核心：2.16.2]
位于org.apache.camel.processor.CamelInternalProcessor.process（CamelInternalProcessor.java:190）[209:org.apache.camel.camel核心：2.16.2]
在org.apache.camel.processor.Pipeline.process（Pipeline.java:121）[209:org.apache.camel.camel核心：2.16.2]
位于org.apache.camel.processor.Pipeline.process（Pipeline.java:83）[209:org.apache.camel.camel核心：2.16.2]
位于org.apache.camel.processor.CamelInternalProcessor.process（CamelInternalProcessor.java:190）[209:org.apache.camel.camel核心：2.16.2]
在org.apache.camel.component.seda.SedaConsumer.sendToConsumers（SedaConsumer.java:298）[209:org.apache.camel.camel核心：2.16.2]
位于org.apache.camel.component.seda.SedaConsumer.doRun（SedaConsumer.java:207）[209:org.apache.camel.camel核心：2.16.2]
在org.apache.camel.component.seda.SedaConsumer.run（SedaConsumer.java:154）[209:org.apache.camel.camel核心：2.16.2]
位于java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker（ThreadPoolExecutor.java:1149）[:1.8.0_144]
位于java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run（ThreadPoolExecutor.java:624）[:1.8.0_144]
在java.lang.Thread.run（Thread.java:748）[:1.8.0_144]
原因：org.apache.camel.InvalidPayloadException:没有类型为java.io.InputStream但具有值的正文：发现的记录总数：5

我做错了什么？任何投入都会有所帮助

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PS:ApacheCamel新引入的我猜错误来自

.toD（“file://”）

尝试编写文件，但发现了错误类型的正文（字符串

发现的记录总数：5

而不是

InputStream

）

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我不明白为什么拆分器内有一个文件目标，而拆分器外有一个文件目标

正如@claus ibsen所建议的，尝试删除路由中额外的

.aggregate（…）

。要拆分和重新聚合，只需在拆分器中引用聚合策略即可。claus还指出了

from（）
.setHeader（Exchange.FILE_路径，常量（“”））
.setHeader（Exchange.FILE_名称，常量（“.txt”））
.setBody（常量（“&outputType=StreamList））
.to（“jdbc:）
.split（body（），）
.streaming（）.parallelProcessing（）
//下面的处理器获得单独的部件
.
(完)
//上面的end语句结束拆分和聚合。从这里开始
//您将获得拆分器的重新聚合结果。
//因此，您可以简单地将其写入文件，也可以写入完成的文件
.至（……）；

但是，如果需要控制聚合大小，则必须将拆分器和聚合器结合起来

from(<ROUTE_FETCH_RECORDS_AND_WRITE>)
    .setHeader(Exchange.FILE_PATH, constant("<path to temp folder>"))
    .setHeader(Exchange.FILE_NAME, constant("<filename>.txt"))
    .setBody(constant("<sql to fetch records>&outputType=StreamList))
    .to("jdbc:<endpoint>)
    // No aggregationStrategy here so it is a standard splitter
    .split(body())
        .streaming().parallelProcessing()
        // the processors below get individual parts 
        .<some processors>
    .end()
    // The end statement above ends split. From here 
    // you still got individual records from the splitter.
    .to(seda:aggregate);

// new route to do the controlled aggregation
from("seda:aggregate")
    // constant(true) is the correlation predicate => collect all messages in 1 aggregation
    .aggregate(constant(true), new YourAggregationStrategy())
        .completionSize(500)
    // not sure if this 'end' is needed
    .end()
    // write files with 500 aggregated records here
    .to("...");

from（）
.setHeader（Exchange.FILE_路径，常量（“”））
.setHeader（Exchange.FILE_名称，常量（“.txt”））
.setBody（常量（“&outputType=StreamList））
.to（“jdbc:）
//这里没有聚合策略，因此它是一个标准拆分器
.split（body（））
s
from(<ROUTE_FETCH_RECORDS_AND_WRITE>)
    .setHeader(Exchange.FILE_PATH, constant("<path to temp folder>"))
    .setHeader(Exchange.FILE_NAME, constant("<filename>.txt"))
    .setBody(constant("<sql to fetch records>&outputType=StreamList))
    .to("jdbc:<endpoint>)
    // No aggregationStrategy here so it is a standard splitter
    .split(body())
        .streaming().parallelProcessing()
        // the processors below get individual parts 
        .<some processors>
    .end()
    // The end statement above ends split. From here 
    // you still got individual records from the splitter.
    .to(seda:aggregate);

// new route to do the controlled aggregation
from("seda:aggregate")
    // constant(true) is the correlation predicate => collect all messages in 1 aggregation
    .aggregate(constant(true), new YourAggregationStrategy())
        .completionSize(500)
    // not sure if this 'end' is needed
    .end()
    // write files with 500 aggregated records here
    .to("...");