Flume定义
Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume基于流式架构，灵活简单
Flume的优点
- 可以和任意存储进程集成。
- 输入的的数据速率大于写入目的存储的速率，flume会进行缓冲，减小hdfs的压力。
- flume中的事务基于channel，使用了两个事务模型（sender + receiver），确保消息被可靠发送。
Flume使用两个独立的事务分别负责从soucrce到channel，以及从channel到sink的事件传递。一旦事务中所有的数据全部成功提交到channel，那么source才认为该数据读取完成。同理，只有成功被sink写出去的数据，才会从channel中移除。
Flume组成架构
- Source数据输入端的常见类型有：spooling directory、 exec 、syslog、 avro、netcat等。
- Channel是位于Source和Sink之间的缓冲区。
Flume自带两种Channel：Memory Channel和File Channel。
Memory Channel是基于内存缓存，在不需要关心数据丢失的情景下适用。
File Channel是Flume的持久化Channel。系统宕机不会丢失数据。 - Sink组件常见的目的地包括HDFS、Kafka、logger、avro、File、自定义。
- Put事务流程
doPut:将批数据先写入临时缓冲区putList
doCommit:检查channel内存队列是否足够合并。
doRollback:channel内存队列空间不足，回滚数据 - Take事务
doTake:先将数据取到临时缓冲区takeList
doCommit:如果数据全部发送成功，则清除临时缓冲区takeList
doRollback:数据发送过程中如果出现异常，rollback将临时缓冲区takeList中的数据归还给channel内存队列。
Agent
Agent是一个JVM进程，它以事件的形式将数据从源头送至目的。
Agent主要有3个部分组成，Source、Channel、Sink
Source
Source是负责接收数据到Flume Agent的组件。Source组件可以处理各种类型、各种格式的日志数据，包括avro、thrift、exec、jms、spooling directory、netcat、sequence generator、syslog、http、legacy。
Channel
Channel是位于Source和Sink之间的缓冲区。因此，Channel允许Source和Sink运作在不同的速率上。Channel是线程安全的，可以同时处理几个Source的写入操作和几个Sink的读取操作。
Flume自带两种Channel：Memory Channel和File Channel。
Memory Channel是内存中的队列。Memory Channel在不需要关心数据丢失的情景下适用。如果需要关心数据丢失，那么Memory Channel就不应该使用，因为程序死亡、机器宕机或者重启都会导致数据丢失。
File Channel将所有事件写到磁盘。因此在程序关闭或机器宕机的情况下不会丢失数据。
Sink
Sink不断地轮询Channel中的事件且批量地移除它们，并将这些事件批量写入到存储或索引系统、或者被发送到另一个Flume Agent。
Sink是完全事务性的。在从Channel批量删除数据之前，每个Sink用Channel启动一个事务。批量事件一旦成功写出到存储系统或下一个Flume Agent，Sink就利用Channel提交事务。事务一旦被提交，该Channel从自己的内部缓冲区删除事件。
Sink组件目的地包括hdfs、logger、avro、thrift、ipc、file、null、HBase、solr、自定义。
Event
传输单元，Flume数据传输的基本单元，以事件的形式将数据从源头送至目的地。 Event由可选的header和载有数据的一个byte array 构成。Header是容纳了key-value字符串对的HashMap。
Flume拓扑结构
这种模式是将多个flume给顺序连接起来了，从最初的source开始到最终sink传送的目的存储系统。此模式不建议桥接过多的flume数量， flume数量过多不仅会影响传输速率，而且一旦传输过程中某个节点flume宕机，会影响整个传输系统。
Flume支持将事件流向一个或者多个目的地。这种模式将数据源复制到多个channel中，每个channel都有相同的数据，sink可以选择传送的不同的目的地
Flume支持使用将多个sink逻辑上分到一个sink组，flume将数据发送到不同的sink，主要解决负载均衡和故障转移问题
这种模式是我们最常见的，也非常实用，日常web应用通常分布在上百个服务器，大者甚至上千个、上万个服务器。产生的日志，处理起来也非常麻烦。用flume的这种组合方式能很好的解决这一问题，每台服务器部署一个flume采集日志，传送到一个集中收集日志的flume，再由此flume上传到hdfs、hive、hbase、jms等，进行日志分析
Flume Agent内部原理
Flume安装地址
- Flume官网地址
http://flume.apache.org/ - 文档查看地址
http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html - 下载地址
http://archive.apache.org/dist/flume/
安装部署
- 将apache-flume-1.7.0-bin.tar.gz上传到linux的/opt/software目录下
- 解压apache-flume-1.7.0-bin.tar.gz到/opt/module/目录下
[liujh@hadoop102 software]$ tar -zxf apache-flume-1.7.0-bin.tar.gz -C /opt/module/
- 修改apache-flume-1.7.0-bin的名称为flume
[liujh@hadoop102 module]$ mv apache-flume-1.7.0-bin flume
- 将flume/conf下的flume-env.sh.template文件修改为flume-env.sh，并配置flume-env.sh文件
[liujh@hadoop102 conf]$ mv flume-env.sh.template flume-env.sh
[liujh@hadoop102 conf]$ vi flume-env.sh
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144
简书：https://www.jianshu.com/u/0278602aea1d
CSDN：https://blog.csdn.net/u012387141
