在使用之前，先介绍组件Flume的特点和一些组件
Flume的优势：
1. Flume可以将应用产生的数据存储到任何集中存储器中，比如HDFS,HBase
2. 当收集数据的速度超过将写入数据的时候，也就是当收集信息遇到峰值时，这时候收集的信息非常大，甚至超过了系统的写入数据能力，这时候，Flume会在数据生产者和数据收容器间做出调整，保证其能够在两者之间提供平稳的数据.
3. 提供上下文路由特征
4. Flume的管道是基于事务，保证了数据在传送和接收时的一致性.
5. Flume是可靠的，容错性高的，可升级的，易管理的,并且可定制的。
Flume的特征：
1. Flume可以高效率的将多个网站服务器中收集的日志信息存入HDFS/HBase中
2. 使用Flume，我们可以将从多个服务器中获取的数据迅速的移交给Hadoop中
3. 除了日志信息，Flume同时也可以用来接入收集规模宏大的社交网络节点事件数据，比如facebook,twitter,电商网站如亚马逊，flipkart等
4. 支持各种接入资源数据的类型以及接出数据类型
5. 支持多路径流量，多管道接入流量，多管道接出流量，上下文路由等
6. 可以被水平扩展
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Flume的三个组件：
1、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 如果内置的Source无法满足需要， Flume还支持自定义Source。
source的类型：
Source具体作用：
AvroSource：监听一个avro服务端口，采集Avro数据序列化后的数据；
Thrift Source：监听一个Thrift 服务端口，采集Thrift数据序列化后的数据；
Exec Source：基于Unix的command在标准输出上采集数据；
JMS Source：Java消息服务数据源，Java消息服务是一个与具体平台无关的API，这是支持jms规范的数据源采集；
Spooling Directory Source：通过文件夹里的新增的文件作为数据源的采集；【测试header】
Kafka Source：从kafka服务中采集数据。
NetCat Source： 绑定的端口（tcp、udp），将流经端口的每一个文本行数据作为Event输入
HTTP Source：监听HTTP POST和 GET产生的数据的采集
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2、Channel
Channel是连接Source和Sink的组件，大家可以将它看做一个数据的缓冲区（数据队列），它可以将事件暂存到内存中也可以持久化到本地磁盘上， 直到Sink处理完该事件。
介绍两个较为常用的Channel : MemoryChannel和FileChannel。
Channel：一个数据的存储池，中间通道。
主要作用：接受source传出的数据，向sink指定的目的地传输。Channel中的数据直到进入到下一个channel中或者进入终端才会被删除。当sink写入失败后，可以自动重写，不会造成数据丢失，因此很可靠。 channel的类型很多比如:内存中、jdbc数据源中、文件形式存储等。
常见采集的数据类型： Memory Channel、File Channel、JDBC Channel、Kafka Channel等
详细查看： http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html#flume-channels
Channel具体作用：
Memory Channel：使用内存作为数据的存储。
JDBC Channel：使用jdbc数据源来作为数据的存储。
Kafka Channel：使用kafka服务来作为数据的存储。
File Channel：使用文件来作为数据的存储。
Spillable Memory Channel：使用内存和文件作为数据的存储，即：先存在内存中，如果内存中数据达到阀值则flush到文件中。
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3、Sink
Sink从Channel中取出事件，然后将数据发到别处，可以向文件系统、数据库、 hadoop存数据， 也可以是其他agent的Source。在日志数据较少时，可以将数据存储在文件系统中，并且设定一定的时间间隔保存数据。
Sink：数据的最终的目的地.
主要作用：接受channel写入的数据以指定的形式表现出来（或存储或展示）。 sink的表现形式很多比如:打印到控制台、hdfs上、avro服务中、文件中等。
常见采集的数据类型： HDFS Sink、Hive Sink、Logger Sink、Avro Sink、Thrift Sink、File Roll Sink、HBaseSink、Kafka Sink等
详细查看： http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html#flume-sinks HDFSSink需要有hdfs的配置文件和类库。
一般采取多个sink汇聚到一台采集机器负责推送到hdfs。
Sink具体作用：
HDFS Sink：将数据传输到hdfs集群中。
Hive Sink：将数据传输到hive的表中。
Logger Sink：将数据作为日志处理（根据flume中的设置的日志的级别显示）。
Avro Sink：数据被转换成Avro Event，然后发送到配置的RPC端口上。
Thrift Sink：数据被转换成Thrift Event，然后发送到配置的RPC端口上。
IRC Sink：数据向指定的IRC服务和端口中发送。
File Roll Sink：数据传输到本地文件中。
Null Sink：取消数据的传输，即不发送到任何目的地。
HBaseSink：将数据发往hbase数据库中。
MorphlineSolrSink：数据发送到Solr搜索服务器（集群）。
ElasticSearchSink：数据发送到Elastic Search搜索服务器（集群）。
Kafka Sink：将数据发送到kafka服务中。
Flume 使用事务性的方式保证传送Event整个过程的可靠性。
Sink 必须在Event 被存入Channel 后，或者，已经被传达到下一站agent里，又或者，已经被存入外部数据目的地之后，才能把 Event 从 Channel 中 remove 掉。这样数据流里的 event 无论是在一个 agent 里还是多个 agent 之间流转，都能保证可靠，因为以上的事务保证了 event 会被成功存储起来。比如 Flume支持在本地保存一份文件 channel 作为备份，而memory channel 将event存在内存 queue 里，速度快，但丢失的话无法恢复。