1：mapreduce读取MySQL数据库中的数据，就可以通过更换组件，inputformat抽象类不是接口，有默认实现就是textinputformat,读取MySQL数据库的时候只需要更换为DBinputformat就可以了；像sqoop 本身做的就是这种事情。sqoop相当于是帮我实现好了多种数据源和多种数据目的地的mapreduce程序；对大家的建议就是这种sqoop组件其实特别适合自己研究搞定，以后的路基本还是靠大家自己去走，而且大数据技术更新换代很快的，所以有一个好的自学能力很重要的。
2：flume:
角色分析中提到解耦设计思想，为什么有抽取，管道，和存放三种组件；
channel:1:memory 2:file;
flume的官网介绍多种模型，
1：留了一个疑问就是一个agent是不是可以有多个source？
2：多种组合方式：
a:一个agent实现数据的迁移工作，从磁盘到hdfs;
b:一个agent再接一个agent,上一个agent的sink连接下一个agent的source；
3：一个agent中配置多个channel和多个sink，每个sink可以单独配置自己的外界存储介质；比如：hdfs,java 消息系统，如kafka；
flume的安装和部署
flume1.7,解压后修改配置文件：只设置下javahome即可使用；flume应该是使用java编写的；
提高1.99不能使用，有问题，今天可能测试没问题了；介绍了cdh,daogecating在这家公司，主要是解决了hadoop生态圈大数据技术栈中的各个组件的兼容问题；既有免费版又有收费版本；
flume中组件介绍的source读取文件，存入channel中相当于一个队列先进先出，然后是sink写出数据；
第一个案例是使用flume接收端口中的数据然后输出到控制台：
1：发送数据到指定端口使用的telnet 命令，瑞士军刀命令也可以：nc 脑残命令；
2：yum仓库的问题，/etc/yum.conf中可以配置yum命令安装时拉取的安装文件可以缓存下来，指定缓存路径并打开缓存开关；
3：Linux命令补充：文件夹或者文件名称中有空格的时候：指定这个名称时需要加单引号或者空格，Linux中''：忽略所有特殊字符，
""双引号是忽略大部分特殊字符认为是字符串，但是比如：$""就不会忽略；``:是获取命令的执行结果；
4：具体如何使用flume是结合着官网的simple example进行讲解，
flume的使用非常简单主要是通过类似脚本文件进行配置即可，如何配置就通过官网的案例进行的讲解；在配置中讲解了如何定义每个组件如source，以及source的tpye,以及如何最终把三个组件组合起来；区分一点就是一个source可以指定多个channel，一个channel只能绑定一个sink;