Flume基础概述

• Flume 是一个从可以收集例如日志，事件等数据资源，并将这些数量庞大的数据从各项数据资源中集中起来存储的工具/服务，或者数集中机制。Flume具有高可用，分布式，配置工具，其设计的原理也是基于将数据流，如日志数据从各种网站服务器上汇集起来存储到HDFS，HBase等集中存储器中

---

运行机制

Flume的核心就是一个agent，这个agent对外有两个进行交互的地方，一个是接受数据的输入——source，一个是数据的输出sink，sink负责将数据发送到外部指定的目的地。Source接收到数据之后，将数据发送给channel，chanel作为一个数据缓冲区会临时存放这些数据，随后sink会将channel中的数据发送到指定的地方—-例如HDFS等，注意：只有在sink将channel中的数据成功发送出去之后，channel才会将临时数据进行删除，这种机制保证了数据传输的可靠性与安全性。

在这里有必要先介绍一下Flume中event的相关概念：Flume的核心是把数据从数据源(source)收集过来，在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在删除自己缓存的数据

在整个数据的传输的过程中，流动的是event，即事务保证是在event级别进行的。那么什么是event呢？—–event将传输的数据进行封装，是Flume传输数据的基本单位，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。

---

基础架构

source 可以接收外部源发送过来的数据。不同的 source，可以接受不同的数据格式。比如有目录池(spooling directory)数据源，可以监控指定文件夹中的新文件变化，如果目录中有文件产生，就会立刻读取其内容。

channel 是一个存储地，接收 source 的输出，直到有 sink 消费掉 channel 中的数据。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，可以自动重启，不会造成数据丢失，因此很可靠。

sink 会消费 channel 中的数据，然后送给外部源或者其他 source。如数据可以写入到 HDFS 或者 HBase 中。

多级flume