一、Flume介绍
Flume是一个分布式、可靠、和高可用的海量日志聚合的系统，支持在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（可定制）的能力。
设计目标：
- 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），Best effort（数据发送到接收方后，不会进行确认）。
- 可扩展性Flume采用了三层架构，分别为agent，collector和storage，每一层均可以水平扩展。其中，所有agent和collector由master统一管理，这使得系统容易监控和维护，且master允许有多个（使用ZooKeeper进行管理和负载均衡），这就避免了单点故障问题。
- 可管理性所有agent和colletor由master统一管理，这使得系统便于维护。多master情况，Flume利用ZooKeeper和gossip，保证动态配置数据的一致性。用户可以在master上查看各个数据源或者数据流执行情况，且可以对各个数据源配置和动态加载。Flume提供了web 和shell script command两种形式对数据流进行管理。
- 功能可扩展性用户可以根据需要添加自己的agent，collector或者storage。此外，Flume自带了很多组件，包括各种agent（file， syslog等），collector和storage（file，HDFS等）。
一般实时系统，所选用组件如下：
数据采集 ：负责从各节点上实时采集数据，选用cloudera的flume来实现
数据接入 ：由于采集数据的速度和数据处理的速度不一定同步，因此添加一个消息中间件来作为缓冲，选用apache的kafka
流式计算 ：对采集到的数据进行实时分析，选用apache的storm
数据输出 ：对分析后的结果持久化，暂定用mysql ，另一方面是模块化之后，假如当Storm挂掉了之后，数据采集和数据接入还是继续在跑着，数据不会丢失，storm起来之后可以继续进行流式计算；
二、Flume 的 一些核心概念
其它参数配置请参见：http://itindex.net/detail/56260-flume-kafka-hdfs
http://www.jianshu.com/p/f0a08bd4f975
三、Flume的整体构成图
注意:(1)源将事件写到一个多或者多个通道中;(2)接收器只从一个通道接收事件;(3)代理可能会有多个源、通道与接收器。
四、常用配置模式
常用配置模式一：扫描指定文件
agent.sources.s1.type=exec agent.sources.s1.command=tail -F /Users/it-od-m/Downloads/abc.log agent.sources.s1.channels=c1 agent.channels.c1.type=memory agent.channels.c1.capacity=10000 agent.channels.c1.transactionCapacity=100 #设置Kafka接收器 agent.sinks.k1.type= org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink #设置Kafka的broker地址和端口号 agent.sinks.k1.brokerList=127.0.0.1:9092 #设置Kafka的Topic agent.sinks.k1.topic=testKJ1 #设置序列化方式 agent.sinks.k1.serializer.class=kafka.serializer.StringEncoder agent.sinks.k1.channel=c1
常用配置模式二
Agent名称定义为agent. Source:可以理解为输入端，定义名称为s1 channel：传输频道，定义为c1，设置为内存模式 sinks：可以理解为输出端，定义为sk1, agent.sources = s1 agent.channels = c1 agent.sinks = sk1 #设置Source的内省为netcat 端口为5678，使用的channel为c1 agent.sources.s1.type = netcat agent.sources.s1.bind = localhost agent.sources.s1.port = 3456 agent.sources.s1.channels = c1 #设置Sink为logger模式，使用的channel为c1 agent.sinks.sk1.type = logger agent.sinks.sk1.channel = c1 #设置channel信息 agent.channels.c1.type = memory #内存模式 agent.channels.c1.capacity = 1000 agent.channels.c1.transactionCapacity = 100 #传输参数设置。
常用配置模式三：扫描目录新增文件
agent.sources = s1 agent.channels = c1 agent.sinks = sk1 #设置spooldir agent.sources.s1.type = spooldir agent.sources.s1.spoolDir = /Users/it-od-m/logs agent.sources.s1.fileHeader = true agent.sources.s1.channels = c1 agent.sinks.sk1.type = logger agent.sinks.sk1.channel = c1 #In Memory !!! agent.channels.c1.type = memory agent.channels.c1.capacity = 10004 agent.channels.c1.transactionCapacity = 100
与Kafka结合时，通常采用第一种模式。
配置好参数以后,使用如下命令启动Flume：
./bin/flume-ng agent -n agent -c conf -f conf/hw.conf -Dflume.root.logger=INFO,console
最后一行显示Component type:SINK,name:k1 started表示启动成功.
说明：在启动Flume之前，Zookeeper和Kafka要先启动成功，不然启动Flume会报连不上Kafka的错误。