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　　一、Flume 的介紹

　　在大數據的工作流程中，第一件要處理的事情就是將各個平臺產生的數據，采集到大數據平臺進行存儲。最常見的存儲的平臺就是 HDFS。那么將數據采集到 HDFS 就是工作流的第一環了。數據可能是產生在不同的位置的，有些是存放于業務數據庫中，有些是存放于數據庫日志文件中的。而我們要做的就是針對不同的位置，使用不同的工具來進行數據的采集工作。其中對于服務器日志文件的采集，最常見的就是使用 Flume 來完成!

　　Flume是一種分布式的，可靠的、高可用的服務，用于有效地收集，聚合和移動大量日志數據。它具有基于流數據流的簡單靈活的體系結構。它具有可調整的可靠性機制以及許多故障轉移和恢復機制，具有強大的功能和容錯能力。它使用一個簡單的可擴展數據模型，允許在線分析應用程序。

　　參考官網： http://flume.apache.org/

　　Flume is a distributed, reliable, and available service for efficiently collecting, aggregating, and moving large amounts of log data. It has a simple and flexible architecture based on streaming data flows. It is robust and fault tolerant with tunable reliability mechanisms and many failover and recovery mechanisms. It uses a simple extensible data model that allows for online analytic application.

　　Flume最開始是由 cloudera 開發的實時日志收集系統，受到了業界的認可與廣泛應用。但隨著 Flume功能的擴展，flume的代碼工程臃腫、核心組件設計不合理、核心配置不標準等缺點漸漸暴露出來，尤其是在發行版本 0.9.4中，日志傳輸不穩定的現象尤為嚴重。

　　為了解決這些問題，2011 年 10 月 22 號，cloudera 對 Flume進行了里程碑式的改動：重構核心組件、核心配置以及代碼架構，并將 Flume納入 apache 旗下，從cloudera Flume改名為 Apache Flume。

　　二、Flume 的體系結構

　　Flume運行的核心是 Agent。Flume是以agent為最小的獨立運行單位。一個agent就是一個JVM。它是一個完整的數據收集工具，含有三個核心組件，分別是source、 channel、 sink。通過這些組件， Event 可以從一個地方流向另一個地方。如下圖所示：

　　在 Flume 中存在著一些組件，彼此協調工作：

　　● Client： 客戶端，Client生產數據，運行在一個獨立的線程中

　　● Event： 一個數據單元，消息頭和消息體組成。(Events可以是日志記錄、 avro 對象等。)

　　● Flow： Event從源點到達目的點的遷移的抽象。

　　● Agent： 一個獨立的Flume進程，運行在JVM中，包含組件Source、 Channel、 Sink。 每臺機器運行一個agent，但是一個agent中可以包含多個sources和sinks。

　　● Source： 數據收集組件。source從Client收集數據，傳遞給Channel

　　● Channel： 管道，負責接收source端的數據，然后將數據推送到sink端。

　　● Sink： 負責從channel端拉取數據，并將其推送到持久化系統或者是下一個Agent。

　　● selector： 選擇器，作用于source端，然后決定數據發往哪個目標。

　　● interceptor： 攔截器，flume允許使用攔截器攔截數據。允許使用攔截器鏈，作用于source和sink階段。

　　三、Flume 的模型

　　3.1. 單一數據模型

　　在單個 Agent 內由單個 Source, Channel, Sink 建立一個單一的數據流模型，如下圖所示，整個數據流為 Web Server --> Source --> Channel --> Sink --> HDFS。

　　3.2. 多數據流模型

　　3.2.1. 多 Agent 串行傳輸數據流模型

　　3.2.2. 多 Agent 匯聚數據流模型

　　3.2.3. 單 Agent 多路數據流模型

　　3.2.4. SinkGroups 數據流模型