flume內置了大量的source，其中avro source、thrift source、spooling directory source、kafka source具有較好的性能和較廣泛的使用場景。
avro source
Avro Source監聽Avro端口，接收外部Avro客戶端發送過來的Avro Event數據。在多級流中，Avro Source可以和前一個Flume Agent的Avro Sink配對，建立分層收集拓撲。Avro Source的配置如下表所示，表中只列出必填項，即type、channels、bind、port
a1.sources = r1#a1中的Source
a1.channels = c1 #a1中的Channel
a1.sources.r1.type = avro #Source的類型
a1.sources.r1.channels = c1 #指定Source
r1數據發送到的Channel
a1.sources.r1.bind = 0.0.0.0#Source綁定的地址
a1.sources.r1.port = 4141#Source監聽的端口
thrift source
Thrift Source監聽Thrift端口，接收外部Thrift客戶端發送過來的Thrift Event數據。在多級流中，Thrift Source可以和前一個Flume Agent的Thrift Sink配對，建立分層收集拓撲。Thrift Source支持基於Kerberos身份驗證的安全模式。Thrift Source的配置如下表所示，表中只列出必填項，即type、channels、bind、port。Thrift
Source支持基於Kerberos身份驗證的安全模式。
a1.sources = r1#a1中的Source
a1.channels = c1 #a1中的Channel
a1.sources.r1.type = thrift #Source的類型
a1.sources.r1.channels = c1 #指定Source
r1數據發送到的Channel
a1.sources.r1.bind = 0.0.0.0#Source綁定的地址
a1.sources.r1.port = 4141#Source監聽的端口
Exec Source在啓動時調用的Unix命令，該命令進程會持續地把標準日誌數據輸出到Exec Source，如果命令進程關閉，Exec Source也會關閉。Exec Source支持cat [named pipe]或者tail -F [file]命令。Exec Source最大的問題就是數據有可能丟失，因爲當Channel接收Exec Source數據出錯時或者拋出異常時，Exec
Client並不能捕獲到該錯誤。建議使用Spooling Directory Source代替。表中只列出必填項，即type、channels、command。
jms source
a1.sources = r1
a1.channels = c1
a1.sources.r1.type = exec
a1.sources.r1.command = tail -F /var/log/secure
a1.sources.r1.channels = c1
JMS Source從隊列或者Topic中讀取數據，目前只在ActiveMQ中測試。在使用JMS Source時，必須在Flume ClassPath中添加JMS JAR包
spooling directory source
channels、type、initialContextFactory、connectionFactory、providerURL、destinationName、destinationType必填項。
a1.sources = r1
a1.channels = c1
a1.sources.r1.type = jms
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sources.r1.initialContextFactory = org.apache.activemq.jndi.ActiveMQInitialContextFactory
a1.sources.r1.connectionFactory = GenericConnectionFactory
a1.sources.r1.providerURL = tcp://mqserver:61616
a1.sources.r1.destinationName = BUSINESS_DATA
a1.sources.r1.destinationType = QUEUE
Spooling Directory Source監聽系統上的指定目錄，當目錄中有新的文件創建時，Spooling Directory Source會把新文件的內容讀取並推送到Channel中，並且把已讀取的文件重命名成指定格式或者把文件刪除。由於數據是以文件的形式存放的系統中，Spooling Directory Source的可靠性非常高，即使是Flume
Agent崩潰或者重啓，數據也可以恢復。channels、type、spoolDir爲必填項
注意：
1、拷貝到spool指定的目錄下的文件不可再打開編輯
2、spool目錄下不可有子目錄
a1.sources = s1 #a1中的Source
a1.channels = c1 #a1中的Channel
a1.sources.s1.type = spooldir #Source的類型
a1.sources. s1.channels = c1 #指定Source r1數據發送到的Channel
a1.sources. s1.spoolDir = /var/log/apache/flumeSpool
Kafka Source從消息隊列Kafka Topic中讀取日誌消息，Kafka Source相當於消息隊列的Consumer。可以把多個Kafka Source配置到同一個分組裏面，這樣每個Source都可以讀取同一個Topic中的數據，從而提高性能。channels、type、zookeeperConnect、groupId、topic爲必填項
a1.sources.source1.type =
org.apache.flume.source.kafka.KafkaSource
a1.sources.source1.channels =
channel1
a1.sources.source1.zookeeperConnect =
localhost:2181
a1.sources.source1.topic =
test1
a1.sources.source1.groupId =
flume
a1.sources.source1.kafka.consumer.timeout.ms = 100
netcat source
NetCat Source監聽指定的端口，把接收到的數據按行劃分，每行文本都封裝成一個Event數據發送給Channel。type、bind、port爲必填項a1.sources = r1
a1.channels = c1
a1.sources.r1.type = netcat
a1.sources.r1.bind = 0.0.0.0
a1.sources.r1.bind = 6666
a1.sources.r1.channels = c1
HTTP Source接收POST和GET發送的Event數據，其中GET主要用戶測試，不建議生產環境使用。HTTP數據通過handler（實現HTTPSourceHandler接口）轉換成Event，該handler接收HttpServletRequest並返回Event數組。如果handler出現異常，HTTP Source返回400錯誤。如果Channel滿了或者Channel無法接收Event，HTTP
Source返回503錯誤。channels、type、port、org.apache.flume.source.http爲必填項
http source
a1.sources = r1 a1.channels = c1 a1.sources.r1.type =
http a1.sources.r1.port = 5140 a1.sources.r1.channels =
c1 a1.sources.r1.handler = org.example.rest.RestHandler a1.sources.r1.handler.nickname =
random props
syslog source
讀取syslog數據，並生成flume event，UDP source將整個消息作爲一個單一的event，TCP source爲每一個用回車來分隔的字符串創建一個新的事件