在具体介绍本文内容之前，先给大家看一下Hadoop业务的整体开发流程：
从Hadoop的业务开发流程图中可以看出，在大数据的业务处理过程中，对于数据的采集是十分重要的一步，也是不可避免的一步，从而引出我们本文的主角—Flume。本文将围绕Flume的架构、Flume的应用(日志采集)进行详细的介绍。
1Flume的概念
flume是分布式的日志收集系统，它将各个服务器中的数据收集起来并送到指定的地方去，比如说送到图中的HDFS，简单来说flume就是收集日志的。Flume源消耗由外部源（如Web服务器）传递给它的事件。外部源以目标Flume源识别的格式向Flume发送事件。例如，Avro Flume源可用于从Avro客户端或从Avro接收器发送事件的流中的其他Flume代理接收Avro事件。可以使用Thrift Flume Source定义类似的流程，以接收来自Thrift Sink或Flume Thrift Rpc客户端或Thrift客户端的事件，这些客户端使用Flume thrift协议生成的任何语言编写。当Flume源接收事件时，它将其存储到一个或多个频道。该通道是一个被动存储器，可以保持事件直到它被Flume接收器消耗。文件通道就是一个例子 - 它由本地文件系统支持。接收器从通道中移除事件并将其放入外部存储库（如HDFS（通过Flume HDFS接收器））或将其转发到流中下一个Flume代理（下一跳）的Flume源。给定代理中的源和接收器与通道中暂存的事件异步运行。
2，Event的概念
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。
为了方便大家理解，给出一张event的数据流向图：
其中event信息就是flume收集到的日记记录。
3、flume架构介绍
flume之所以这么神奇，是源于它自身的一个设计，这个设计就是agent，agent本身是一个Java进程，运行在日志收集节点—所谓日志收集节点就是服务器节点。 agent里面包含3个核心的组件：source—->channel—–>sink,类似生产者、仓库、消费者的架构。 source：source组件是专门用来收集数据的，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、自定义。 channel：source组件把数据收集来以后，临时存放在channel中，即channel组件在agent中是专门用来存放临时数据的——对采集到的数据进行简单的缓存，可以存放在memory、jdbc、file等等。
4、flume的运行机制
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。
5、flume的广义用法
flume之所以这么神奇—-其原因也在于flume可以支持多级flume的agent，即flume可以前后相继，例如sink可以将数据写到下一个agent的source中，这样的话就可以连成串了，可以整体处理了。flume还支持扇入(fan-in)、扇出(fan-out)。所谓扇入就是source可以接受多个输入，所谓扇出就是sink可以将数据输出多个目的地destination中。
（二）flume应用—日志采集
对于flume的原理其实很容易理解，我们更应该掌握flume的具体使用方法，flume提供了大量内置的Source、Channel和Sink类型。而且不同类型的Source、Channel和Sink可以自由组合—–组合方式基于用户设置的配置文件，非常灵活。比如：Channel可以把事件暂存在内存里，也可以持久化到本地硬盘上。Sink可以把日志写入HDFS, HBase，甚至是另外一个Source等等。下面我将用具体的案例详述flume的具体用法。
其实flume的用法很简单—-书写一个配置文件，在配置文件当中描述source、channel与sink的具体实现，而后运行一个agent实例，在运行agent实例的过程中会读取配置文件的内容，这样flume就会采集到数据。
配置文件的编写原则：
1>从整体上描述代理agent中sources、sinks、channels所涉及到的组件
# Name the components onthis agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1
2>详细描述agent中每一个source、sink与channel的具体实现：即在描述source的时候，需要
指定source到底是什么类型的，即这个source是接受文件的、还是接受http的、还是接受thrift
的；对于sink也是同理，需要指定结果是输出到HDFS中，还是Hbase中啊等等；对于channel
需要指定是内存啊，还是数据库啊，还是文件啊等等。
# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = netcat
a1.sources.r1.bind = localhost
a1.sources.r1.port =44444 # Describe the sink
a1.sinks.k1.type = logger
# Use a channel which buffers events in memory
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity =1000 a1.channels.c1.transactionCapacity =100
3>通过channel将source与sink连接起来
# Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1
启动agent的shell操作：
flume-ng agent -n a1 -c ../conf -f ../conf/example.file
-Dflume.root.logger=DEBUG,console
参数说明： -n 指定agent名称(与配置文件中代理的名字相同)
-c 指定flume中配置文件的目录
-f 指定配置文件
-Dflume.root.logger=DEBUG,console 设置日志等级
具体案例：
案例： NetCat Source：监听一个指定的网络端口，即只要应用程序向这个端口里面写数据，这个source组件就可以获取到信息。 其中 Sink：logger Channel：memory
flume官网中NetCat Source描述：
Property Name Default Description
channels –
type – The component type name, needs to be netcat
bind – 日志需要发送到的主机名或者Ip地址，该主机运行着netcat类型的source在监听
port – 日志需要发送到的端口号，该端口号要有netcat类型的source在监听