1 Apache Flume
1.1 概述
Flume是Cloudera提供的一个高可用，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的软件。
Flume的核心是把数据从数据源（source）收集过来，再将收集到的数据送到指定的目的地（sink）。为了保证输送的过程一定成功，在送到目的地（sink）之前，会先缓存数据（channel），待数据真正到达目的地（sink）后，flume再删除自己缓存的数据。
Flume支持定制各类数据发送方，用于收集各类型数据：同时，Flume支持定制各种数据接受放，用于最终存储数据。一般的采集需求，通过对flume的简单配置即可实现。针对特殊场景也具备良好的自定义扩展能力。因此，flume可以适用于大部分的日常数据采集场景。
当前Flume有两个版本。Flume0.9X版本的通常Flume OG（original generation），Flume1.X版本的统称Flume NG（next generation）。由于Flume NG经过核心组件、核心配置以及代码架构重构，与Flume OG有很大不同，使用时请注意区分。改动的另一个原因是将Flume纳入Apache旗下，Cloudera Flume改名为Apache Flume。
1.2 运行机制
Flume日志采集传输系统中核心的角色是agent，agent本身是一个java进程，一般运行在日志收集节点，当然也可以运行在数据下沉的节点。Source、Sink、Channel三个组件是Flume运行的核心。
每一个agent相当于一个数据传递员，关于三个组件的介绍：
Source：采集源，用于跟数据源对接，以获取数据；
Sink：下沉地，采集数据的传送目的，用于往下一级agent传递数据或者往最终存储系统传递数据；
Channel：agent内部的数据传输通道，用于从source将数据传递到sink；
在整个数据的传输的过程中，流动的是event，它是Flume内部数据传输的最基本的单元。event将传输的数据进行封装。如果是文本文件，通常是一行记录，event也是事务的基本单位。event从source，流向channel，再到sink，本身为一个字节数组，并可携带headers（头信息）信息。event代表着一个数据的最小完整单元，从外部数据源来，向外部的目的地去。
一个完整的event包括：event headers、event body、event信息，其中event信息就是flume收集到的日记记录。
1.3 Flume采集系统结构图
1.3.1 简单结构
单个agent采集数据
1.3.2 复杂结构
多级agent之间串联。
我们知道Flume一个很重要的功能就是应用于大数据环境中采集日志信息，那么对于分布式系统就需要用到下面这种复杂结构的Flume采集系统。在每一台服务器上都部署一个agent进程进行数据采集，再通过一个agent进程对所有采集到的数据进行汇总，并下沉到数据存储系统。
1.4 官网
documentation-> Flume User Guide页面左边菜单的Configuration下面我们可以看到Flume Sources、Flume Sinks、Flume Channels。这里所列举的数据源、下沉地和传输通道基本上包含了大数据领域常用的软件，能满足大部分的需求，特殊情况下Flume也支持自定义。
由此我们也可以知道，Flume使用起来重点在于采集方案的配置。针对采集需求使用的是什么样的source、sink和channel，把服务配置好并启动起来，就可以进行数据采集、数据的传输和数据的下沉。