2019/2/22 星期五
flume案例支持
flume的部署類型 //參考鏈接爲 https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8994494.html
1、單一流程
2、多代理流程（多個agent順序鏈接） 不推薦 有一段失敗則整個event事件失敗
3、流的合併（多個Agent的數據匯聚到同一個Agent ） //應用場景廣泛
4、多路複用流（多級流）//Flume還支持多級流，什麼多級流？來舉個例子，當syslog， java， nginx、 tomcat等混合在一起的日誌流開始流入一個agent後，可以agent中將混雜的日誌流分開，然後給每種日誌建立一個自己的傳輸通道。
5、load balance功能 //Agent1是一個路由節點，負責將Channel暫存的Event均衡到對應的多個Sink組件上，而每個Sink組件分別連接到一個獨立的Agent上 。
Flume 作用
Flume 工作機制
Flume 架構、組件
flume 常用配置
Flume Sources 描述
Avro source ：Avro是一個數據序列化系統，設計用於支持大 批量數據交換的應用
Avro 可以發送一個給定的文件給Flume，Avro 源使用AVRO RPC 機制。
Thrift Source ：ThriftSource 與Avro Source 基本一致。只要把source的類型改成thrift即可，例如a1.sources.r1.type = thrift，比較簡單
Exec Source ：ExecSource的配置就是設定一個Unix(linux)命令，然後通過這個命令不斷輸出數據。如果進程退出，Exec Source也一起退出，不會產生進一步的數據。//EXEC 執行一個給定的命令獲得輸出的源,如果要使用tail 命令，必選使得file 足夠大才能看到輸出內容。
JMS Source：從JMS系統（消息、主題）中讀取數據，
Spooling Directory Source：Spooling Directory Source監測配置的目錄下新增的文件，並將文件中的數據讀取出來。
其中，Spool Source有2個注意地方，第一個是拷貝到spool目錄下的文件不可以再打開編輯，第二個是spool目錄下不可包含相應的子目錄。這個主要用途作爲對日誌的準實時監控。
Syslogtcp Source：Syslogtcp 監聽TCP 的端口做爲數據源
JSONHandler Source：
sink
Hadoop sink :把數據最終存儲在hdfs上
File Roll Sink ： 在本地文件系統中存儲事件。每隔指定時長生成文件保存這段時間內收集到的日誌信息。
channel
Replicating Channel Selector：
Flume 支持Fan out 流從一個源到多個通道。有兩種模式的Fan out，分別是複製和複用。
在複製的情況下，流的事件被髮送到所有的配置通道。
在複用的情況下，事件被髮送到可用的渠道中的一個子集。
Fan out 流需要指定源和Fan out 通道的規則。
Memory Channel event保存在Java Heap中。如果允許數據小量丟失，推薦使用
File Channel event保存在本地文件中，可靠性高，但吞吐量低於Memory Channel
JDBC Channel event保存在關係數據中，一般不推薦使用
Flume 入門--幾種不同的Sinks https://www.cnblogs.com/itdyb/p/6270893.html
Flume的Source類型 https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8995554.html
Flume：三種channel比較 https://blog.csdn.net/weixin_38750084/article/details/83059871