Flume简介：
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支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。（Flume使用java编写，支持Java1.6及以上。）
由原来的Flume OG到现在的Flume NG，进行了架构重构，并且现在NG版本完全不兼容原来的OG版本。经过架构重构后，Flume NG更像是一个轻量的小工具，非常简单，容易适应各种方式日志收集，并支持failover和负载均衡。
1.主要的核心概念：
Event：flume最基本的数据单元，带有一个可选的消息头（headers）。如果是文本，event通常是一行记录，event也是事务的基本单位。
Flow：Event从源点到达目的点的迁移的抽象。
Client：操作位于源点处的Event，将其发送到Flume Agent。
Agent：一个独立的Flume进程，包含组件Source、Channel、Sink。
Source：用来消费传递到该组件的Event，完成对数据的收集，分成transtion和event打入到channel之中。不同的source，可以接受不同的数据格式。
Channel:主要提供一个队列的功能，对source提供中的数据进行简单缓存，作用是保证source到sink的数据传输过程一定能成功。
Sink：取出Channel中的数据，进行相应的存储文件系统、数据库等。
Flume逻辑上分三层架构：agent，collector，storage。
agent 用于采集数据，agent是flume中产生数据流的地方，同时，agent会将产生的数据流传输到collector。
collector 的作用是将多个agent的数据汇总后，加载到storage中。
storage 是存储系统，可以是一个普通file，也可以是HDFS，HIVE，HBase等。
2.核心组件配置介绍：
source：client端操作消费数据的来源，支持的类型有Avro、log4j、tailDir、http post、Thrift、JMS、Spooling Directory等类型。
对原程序影响最小的方式是直接读取程序原来记录的日志文件，基本可以实现无缝接入，不需要对现有程序进行任何改动。对于直接读取文件 Source,有两种方式：
ExecSource: 以运行 Linux 命令的方式，持续的输出最新的数据，如tail -F文件名指令，在这种方式下，取的文件名必须是指定的。 ExecSource 可以实现对日志的实时收集，但是存在Flume不运行、指令执行出错或者channel爆仓，将导致event传送失败，无法保证日志数据的完整性。
SpoolSource: 监测配置的目录下新增的文件，并将文件中的数据读取出来。需要注意两点：拷贝到 spool 目录下的文件不可以再打开编辑；spool 目录下不可包含相应的子目录。
SpoolSource虽然无法实现实时的收集数据，但是可以使用以分钟的方式分割文件，趋近于实时。
使用SpoolingDirectorySource的时候，一定要避免同时读写一个文件的情况。 可以通过 source1.ignorePattern=^(.)*\\.tmp$ 配置，让spoolingsource不读取该格式的文件。
RPC： RPC 的主要功能目标是让构建分布式计算（应用）更容易，在提供强大的远程调用能力时不损失本地调用的语义简洁性。
比如服务器A、B，一个应用部署在A服务器上，相应调用B服务器上应用提供的函数\方法，由于不在一个内存空间，不能直接调用，需要通过网络来表达调用的语义和传达调用的数据。1.首先解决通讯问题，建立TCP连接，解决寻址问题。通过序列化利用二进制传输，收到数据后反序列化，恢复内存中的表达方式，找到对应方法后执行得到返回值。
Avro: 是一个基于二进制数据传输的高性能的中间件，avro可以将数据结构或对象转化为便于存储或传输的格式，适合远程或本地大规模的存储和交。Avro支持两种序列化编码方式：二进制编码和JSON编码。使用二进制编码会高效序列化，并且序列化后得到的结果会比较小；而JSON一般用于调试系统或是基于WEB的应用。Avro也被作为一种RPC框架来使用。
Thrift： Thrift是一个跨语言的服务部署框架，最初由Facebook于2007年开发，2008年进入Apache开源项目。Thrift通过IDL（Interface Definition Language，接口定义语言）来定义RPC（Remote Procedure Call，远程过程调用）的接口和数据类型，然后通过thrift编译器生成不同语言的代码（目前支持C++,Java, Python, PHP, Ruby, Erlang, Perl,Haskell, C#, Cocoa, Smalltalk和OCaml），并由生成的代码负责RPC协议层和传输层的实现。
Netcat： NetCat是一个非常简单的Unix工具，可以读、写TCP或UDP网络连接(network connection)。最简单的使用方法，”nc host port”，能建立一个TCP连接，连向指定的主机和端口。接下来，你的从标准输入中输入的任何内容都会被发送到指定的主机，任何通过连接返回来的信息都被显示在你的标准输出上。这个连接会一直持续下去，至到连接两端的程序关闭连接。
channel： 有MemoryChannel, JDBC Channel, File Channel, Kafka Channel. 比较常用的是前三种。有capacity、transactionCapacity、keep-alive等属性。
MemoryChannel可以实现高速的吞吐，但是无法保证数据的完整性。
FileChannel保证数据的完整性与一致性。在具体配置FileChannel时，建议FileChannel设置的目录和程序日志文件保存的目录设成不同的磁盘，以便提高效率。
Sink：支持的数据类型：HDFS Sink,Logger Sink, Kafka Sink，Avro Sink, Thrift, IPC, File Roll 等。
Sink在设置存储数据时，可以向文件系统、数据库、hadoop存数据，在日志数据较少时，可以将数据存储在文件系中，并且设定一定的时间间隔保存数据。在日志数据较多时，可以将相应的日志数据存储到Hadoop中，便于日后进行相应的数据分析。
3.应用场景：
多个 agent 顺序连接：
可以将多个Agent顺序连接起来，将最初的数据源经过收集，存储到最终的存储系统中。这是最简单的情况，一般情况下，应该控制这种顺序连接的Agent的数量，因为数据流经的路径变长了，如果不考虑failover的话，出现故障将影响整个Flow上的Agent收集服务。
多个Agent的数据汇聚到同一个Agent:
这种情况应用的场景比较多，比如要收集Web网站的用户行为日志，Web网站为了可用性使用的负载均衡的集群模式，每个节点都产生用户行为日志，可以为每个节点都配置一个Agent来单独收集日志数据，然后多个Agent将数据最终汇聚到一个agent上用来存储数据存储系统，如HDFS上。
多路（Multiplexing）Agent
这种模式，有两种方式，一种是用来复制（Replication），另一种是用来分流（Multiplexing）。Replication方式，可以将最前端的数据源复制多份，分别传递到多个channel中，每个channel接收到的数据都是相同的。Multiplexing方式，selector可以根据header的值来确定数据传递到哪一个channel。
实现load balance功能
Load balancing Sink Processor能够实现load balance功能，上图Agent1是一个路由节点，负责将Channel暂存的Event均衡到对应的多个Sink组件上，而每个Sink组件分别连接到一个独立的Agent上。
实现failover能
Failover Sink Processor能够实现failover功能，具体流程类似load balance（可参考load balance图），但是内部处理机制与load balance完全不同：Failover Sink Processor维护一个优先级Sink组件列表，只要有一个Sink组件可用，Event就被传递到下一个组件。如果一个Sink能够成功处理Event，则会加入到一个Pool中，否则会被移出Pool并计算失败次数，设置一个惩罚因子。
代码实例：
4相关场景：
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
例：flume-ng agent -n a1 -c/usr/local/flume/conf -f /usr/local/flume/conf/avro.conf
-Dflume.root.logger=INFO,console
Kafka、Flume区别：都可以实现数据传输，但侧重点不同。
Kafka追求的是高吞吐量、高负载（topic下可以有多个partition）
Flume追求的是数据的多样性：数据来源的多样性、数据流向的多样性。
如果数据来源很单一、想要高吞吐的话可以使用Kafka；如果数据来源很多、数据流向很多的话可以使用Flume；也可以将Kafka和Flume结合起来使用。
关于flume和kafka的集成
Flume的kafka Sink目前只支持Kafka 0.9及以上的版本，目前kafka最新版本是1.0
Flume的source、channel、sink均支持kafka接口。
参考：Flume官方文档
Flume-ng的原理和使用