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一、Flume简介
flume 作为 cloudera 开发的实时日志收集系统，受到了业界的认可与广泛应用。Flume 初始的发行版本目前被统称为 Flume OG（original generation），属于 cloudera。
但随着 FLume 功能的扩展，Flume OG 代码工程臃肿、核心组件设计不合理、核心配置不标准等缺点暴露出来，尤其是在 Flume OG 的最后一个发行版本 0.9.4. 中，日
志传输不稳定的现象尤为严重，为了解决这些问题，2011 年 10 月 22 号，cloudera 完成了 Flume-728，对 Flume 进行了里程碑式的改动：重构核心组件、核心配置以
及代码架构，重构后的版本统称为 Flume NG（next generation）；改动的另一原因是将 Flume 纳入 apache 旗下，cloudera Flume 改名为 Apache Flume。
备注：Flume参考资料
官方网站： http://flume.apache.org/
用户文档： http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html
开发文档： http://flume.apache.org/FlumeDeveloperGuide.html
二、Flume特点
flume是一个分布式、可靠、和高可用的海量日志采集、聚合和传输的系统。支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据;同时，Flume提供对数据进行简单处理，
并写到各种数据接受方(比如文本、HDFS、Hbase等)的能力 。
flume的数据流由事件(Event)贯穿始终。事件是Flume的基本数据单位，它携带日志数据(字节数组形式)并且携带有头信息，这些Event由Agent外部的Source生成，当
Source捕获事件后会进行特定的格式化，然后Source会把事件推入(单个或多个)Channel中。你可以把Channel看作是一个缓冲区，它将保存事件直到Sink处理完该事件。
Sink负责持久化日志或者把事件推向另一个Source。
1）flume的可靠性
当节点出现故障时，日志能够被传送到其他节点上而不会丢失。Flume提供了三种级别的可靠性保障，从强到弱依次分别为：end-to-end（收到数据agent首先将
event写到磁盘上，当数据传送成功后，再删除；如果数据发送失败，可以重新发送。），Store on failure（这也是scribe采用的策略，当数据接收方crash时，将
数据写到本地，待恢复后，继续发送），Besteffort（数据发送到接收方后，不会进行确认）。
2）flume的可恢复性
还是靠Channel。推荐使用FileChannel，事件持久化在本地文件系统里(性能较差)。
三、Flume的一些核心概念
Client：Client生产数据，运行在一个独立的线程。
Event： 一个数据单元，消息头和消息体组成。（Events可以是日志记录、 avro 对象等。）
Flow： Event从源点到达目的点的迁移的抽象。
Agent： 一个独立的Flume进程，包含组件Source、 Channel、 Sink。（Agent使用JVM 运行Flume。每台机器运行一个agent，但是可以在一个agent中包含
多个sources和sinks。）
Source： 数据收集组件。（source从Client收集数据，传递给Channel）
Channel： 中转Event的一个临时存储，保存由Source组件传递过来的Event。（Channel连接 sources 和 sinks ，这个有点像一个队列。）
Sink： 从Channel中读取并移除Event， 将Event传递到FlowPipeline中的下一个Agent（如果有的话）（Sink从Channel收集数据，运行在一个独立线程。）
3.1、Agent结构
Flume 运行的核心是 Agent。Flume以agent为最小的独立运行单位。一个agent就是一个JVM。它是一个完整的数据收集工具，含有三个核心组件，分别是
source、 channel、 sink。通过这些组件， Event 可以从一个地方流向另一个地方，如下图所示。
3.2、source
Source是数据的收集端，负责将数据捕获后进行特殊的格式化，将数据封装到事件（event） 里，然后将事件推入Channel中。 Flume提供了很多内置的
Source， 支持 Avro， log4j， syslog 和 http post(body为json格式)。可以让应用程序同已有的Source直接打交道，如AvroSource，
SyslogTcpSource。 如果内置的Source无法满足需要， Flume还支持自定义Source。
六、Flume核心组件
Flume主要由3个重要的组件构成：
1）Source： 完成对日志数据的收集，分成transtion 和 event 打入到channel之中
Flume提供了各种source的实现，包括Avro Source、 Exce Source、 Spooling
Directory Source、 NetCat Source、 Syslog Source、 Syslog TCP Source、
Syslog UDP Source、 HTTP Source、 HDFS Source， etc。
2）Channel： Flume Channel主要提供一个队列的功能，对source提供中的数据进行简单的缓存。
Flume对于Channel， 则提供了Memory Channel、 JDBC Chanel、 File Channel，etc
3）Sink： Flume Sink取出Channel中的数据，进行相应的存储文件系统，数据库，或者提交到远程服务器。
包括HDFS sink、 Logger sink、 Avro sink、 File Roll sink、 Null sink、 HBasesink， etc。
6.1、Source
Spool Source 如何使用？
在实际使用的过程中，可以结合log4j使用，使用log4j的时候，将log4j的文件分割机制设为1分钟一次，将文件拷贝到spool的监控目录。
log4j有一个TimeRolling的插件，可以把log4j分割的文件到spool目录。基本实现了实时的监控。 Flume在传完文件之后，将会修 改文
件的后缀，变为.COMPLETED（后缀也可以在配置文件中灵活指定）
Exec Source 和Spool Source 比较
1） ExecSource可以实现对日志的实时收集，但是存在Flume不运行或者指令执行出错时，将无法收集到日志数据，无法何证日志数据
的完整性。
2） SpoolSource虽然无法实现实时的收集数据，但是可以使用以分钟的方式分割文件，趋近于实时。
3）总结：如果应用无法实现以分钟切割日志文件的话，可以两种 收集方式结合使用。
6.2、Channel
1）MemoryChannel可以实现高速的吞吐， 但是无法保证数据完整性
2）MemoryRecoverChannel在官方文档的建议上已经建义使用FileChannel来替换。
FileChannel保证数据的完整性与一致性。在具体配置不现的FileChannel时，建议FileChannel设置的目录和程序日志文件保存的目录
设成不同的磁盘，以便提高效率。
6.3、Sink
Flume Sink在设置存储数据时，可以向文件系统中，数据库中， hadoop中储数据，在日志数据较少时，可以将数据存储在文件系中，并
且设定一定的时间间隔保存数据。在日志数据较多时，可以将相应的日志数据存储到Hadoop中，便于日后进行相应的数据分析。