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.
许多公司的平台每天会产生大量的日志（一般为流式数据，如，搜索引擎的pv，查询等），处理这些日志需要特定的日志系统，一般而言，这些系统需要具有以下特征：
（1） 构建应用系统和分析系统的桥梁，并将它们之间的关联解耦；
（2） 支持近实时的在线分析系统和类似于Hadoop之类的离线分析系统；
（3） 具有高可扩展性。即：当数据量增加时，可以通过增加节点进行水平扩展。
开源的日志系统，包括facebook的scribe，apache的chukwa，linkedin的kafka和cloudera的flume等。
flume 作为 cloudera 开发的实时日志收集系统，受到了业界的认可与广泛应用。Flume 初始的发行版本目前被统称为 Flume OG（original generation），属于 cloudera。
但随着 FLume 功能的扩展，Flume OG 代码工程臃肿、核心组件设计不合理、核心配置不标准等缺点暴露出来，尤其是在 Flume OG 的最后一个发行版本 0.9.4. 中，日志传输不稳定的现象尤为严重，为了解决这些问题，2011 年 10 月 22 号，cloudera 完成了 Flume-728，对 Flume 进行了里程碑式的改动：重构核心组件、核心配置以及代码架构，重构后的版本统称为 Flume NG（next generation）；改动的另一原因是将 Flume 纳入 apache 旗下，cloudera Flume 改名为 Apache Flume。
Flume是Apache的顶级项目，官方网站：http://flume.apache.org/
Flume是一个分布式、可靠、高可用的海量日志聚合系统，支持在系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据的简单处理，并写到各种数据接收方的能力。
Flume 在0.9.x and 1.x之间有较大的架构调整，1.x版本之后的改称Flume NG，0.9.x的称为Flume OG。
Flume目前只有Linux系统的启动脚本，没有Windows环境的启动脚本。
flume是一个分布式、可靠、和高可用的海量日志采集、聚合和传输的系统。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(比如文本、HDFS、Hbase等)的能力 。
flume的数据流由事件(Event)贯穿始终。事件是Flume的基本数据单位，它携带日志数据(字节数组形式)并且携带有头信息，这些Event由Agent外部的Source生成，当Source捕获事件后会进行特定的格式化，然后Source会把事件推入(单个或多个)Channel中。你可以把Channel看作是一个缓冲区，它将保存事件直到Sink处理完该事件。Sink负责持久化日志或者把事件推向另一个Source。
（1）flume的可靠性 当节点出现故障时，日志能够被传送到其他节点上而不会丢失。Flume提供了三种级别的可靠性保障，从强到弱依次分别为：end-to-end（收到数据agent首先将event写到磁盘上，当数据传送成功后，再删除；如果数据发送失败，可以重新发送。），Store on failure（这也是scribe采用的策略，当数据接收方crash时，将数据写到本地，待恢复后，继续发送），Besteffort（数据发送到接收方后，不会进行确认）。
（2）flume的可恢复性 还是靠Channel。推荐使用FileChannel，事件持久化在本地文件系统里(性能较差)。
Client：Client生产数据，运行在一个独立的线程。
Event： 一个数据单元，消息头和消息体组成。（Events可以是日志记录、 avro 对象等。） Flow： Event从源点到达目的点的迁移的抽象。 Agent： 一个独立的Flume进程，包含组件Source、 Channel、 Sink。（Agent使用JVM 运行Flume。每台机器运行一个agent，但是可以在一个agent中包含多个sources和sinks。）
Source： 数据收集组件。（source从Client收集数据，传递给Channel） Channel： 中转Event的一个临时存储，保存由Source组件传递过来的Event。（Channel连接 sources 和 sinks ，这个有点像一个队列。） Sink： 从Channel中读取并移除Event， 将Event传递到FlowPipeline中的下一个Agent（如果有的话）（Sink从Channel收集数据，运行在一个独立线程。）
Flume 运行的核心是 Agent。Flume以agent为最小的独立运行单位。一个agent就是一个JVM。它是一个完整的数据收集工具，含有三个核心组件，分别是
source、 channel、 sink。通过这些组件， Event 可以从一个地方流向另一个地方，如下图所示。
Source是数据的收集端，负责将数据捕获后进行特殊的格式化，将数据封装到事件（event） 里，然后将事件推入Channel中。
Flume提供了各种source的实现，包括Avro Source、Exce Source、Spooling Directory Source、NetCat Source、Syslog Source、Syslog TCP Source、Syslog UDP Source、HTTP Source、HDFS Source，etc。如果内置的Source无法满足需要， Flume还支持自定义Source。
Channel是连接Source和Sink的组件，大家可以将它看做一个数据的缓冲区（数据队列），它可以将事件暂存到内存中也可以持久化到本地磁盘上， 直到Sink处理完该事件。
Flume对于Channel，则提供了Memory Channel、JDBC Chanel、File Channel，etc。
MemoryChannel可以实现高速的吞吐，但是无法保证数据的完整性。
MemoryRecoverChannel在官方文档的建议上已经建义使用FileChannel来替换。
FileChannel保证数据的完整性与一致性。在具体配置不现的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。
Flume Sink取出Channel中的数据，进行相应的存储文件系统，数据库，或者提交到远程服务器。
Flume也提供了各种sink的实现，包括HDFS sink、Logger sink、Avro sink、File Roll sink、Null sink、HBase sink，etc。
Flume Sink在设置存储数据时，可以向文件系统中，数据库中，hadoop中储数据，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。
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。
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用来存储数据存储系统，如HDFS上。
Flume还支持多级流，什么多级流？来举个例子，当syslog， java， nginx、 tomcat等混合在一起的日志流开始流入一个agent后，可以agent中将混杂的日志流分开，然后给每种日志建立一个自己的传输通道。
下图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 。
下载地址： http://mirrors.hust.edu.cn/apache/ 或着： http://flume.apache.org/download.html
Flume框架对hadoop和zookeeper的依赖只是在jar包上，并不要求flume启动时必须将hadoop和zookeeper服务也启动。
（1）将安装包上传到服务器并解压
[root@node21 software]# tar -zxvf apache-flume-1.8.0-bin.tar.gz -C /opt/module/（2）修改安装包名称
[root@node21 module]# mv flume-1.8.0-bin flume-1.8.0（3）修改配置文件
[root@node21 module]$ cd /opt/module/flume-1.8.0/conf [root@node21 conf]$ cp flume-env.sh.template flume-env.sh（4）配置环境变量
[root@node21 conf]# vi /etc/profile 末尾追加 #FLUME export FLUME_HOME=/opt/module/flume-1.8.0 export PATH=$PATH:$FLUME_HOME/bin 保存加载生效 [root@node21 conf]# source /etc/profile（5）查看版本
[admin@node21 conf]# flume-ng version
介绍几个 Flume 的使用案例：
案例一：使用 Flume 监听文件内容变动，将新增加的内容输出到控制台。案例二：使用 Flume 监听指定目录，将目录下新增加的文件存储到 HDFS。案例三：使用 Avro 将本服务器收集到的日志数据发送到另外一台服务器。需求： 监听文件内容变动，将新增加的内容输出到控制台。
实现： 主要使用 Exec Source 配合 tail 命令实现。
1. 配置
新建配置文件 exec-memory-logger.properties,其内容如下：
#指定agent的sources,sinks,channels a1.sources = s1 a1.sinks = k1 a1.channels = c1 #配置sources属性 a1.sources.s1.type = exec a1.sources.s1.command = tail -F /tmp/log.txt a1.sources.s1.shell = /bin/bash -c #将sources与channels进行绑定 a1.sources.s1.channels = c1 #配置sink a1.sinks.k1.type = logger #将sinks与channels进行绑定 a1.sinks.k1.channel = c1 #配置channel类型 a1.channels.c1.type = memory2. 启动
flume-ng agent \ --conf conf \ --conf-file /usr/app/apache-flume-1.6.0-cdh5.15.2-bin/examples/exec-memory-logger.properties \ --name a1 \ -Dflume.root.logger=INFO,console3. 测试
向文件中追加数据：
控制台的显示：
需求： 监听指定目录，将目录下新增加的文件存储到 HDFS。
实现：使用 Spooling Directory Source 和 HDFS Sink。
1. 配置
#指定agent的sources,sinks,channels a1.sources = s1 a1.sinks = k1 a1.channels = c1 #配置sources属性 a1.sources.s1.type =spooldir a1.sources.s1.spoolDir =/tmp/logs a1.sources.s1.basenameHeader = true a1.sources.s1.basenameHeaderKey = fileName #将sources与channels进行绑定 a1.sources.s1.channels =c1 #配置sink a1.sinks.k1.type = hdfs a1.sinks.k1.hdfs.path = /flume/events/%y-%m-%d/%H/ a1.sinks.k1.hdfs.filePrefix = %{fileName} #生成的文件类型，默认是Sequencefile，可用DataStream，则为普通文本 a1.sinks.k1.hdfs.fileType = DataStream a1.sinks.k1.hdfs.useLocalTimeStamp = true #将sinks与channels进行绑定 a1.sinks.k1.channel = c1 #配置channel类型 a1.channels.c1.type = memory2. 启动
flume-ng agent \ --conf conf \ --conf-file /usr/app/apache-flume-1.6.0-cdh5.15.2-bin/examples/spooling-memory-hdfs.properties \ --name a1 -Dflume.root.logger=INFO,console3. 测试
拷贝任意文件到监听目录下，可以从日志看到文件上传到 HDFS 的路径：
# cp log.txt logs/查看上传到 HDFS 上的文件内容与本地是否一致：
hdfs dfs -cat /flume/events/19-04-09/13/log.txt.1554788567801需求： 将本服务器收集到的数据发送到另外一台服务器。
实现：使用 avro sources 和 avro Sink 实现。
1. 配置日志收集Flume
新建配置 netcat-memory-avro.properties，监听文件内容变化，然后将新的文件内容通过 avro sink 发送到 hadoop001 这台服务器的 8888 端口：
#指定agent的sources,sinks,channels a1.sources = s1 a1.sinks = k1 a1.channels = c1 #配置sources属性 a1.sources.s1.type = exec a1.sources.s1.command = tail -F /tmp/log.txt a1.sources.s1.shell = /bin/bash -c a1.sources.s1.channels = c1 #配置sink a1.sinks.k1.type = avro a1.sinks.k1.hostname = hadoop001 a1.sinks.k1.port = 8888 a1.sinks.k1.batch-size = 1 a1.sinks.k1.channel = c1 #配置channel类型 a1.channels.c1.type = memory a1.channels.c1.capacity = 1000 a1.channels.c1.transactionCapacity = 1002. 配置日志聚合Flume
使用 avro source 监听 hadoop001 服务器的 8888 端口，将获取到内容输出到控制台：
#指定agent的sources,sinks,channels a2.sources = s2 a2.sinks = k2 a2.channels = c2 #配置sources属性 a2.sources.s2.type = avro a2.sources.s2.bind = hadoop001 a2.sources.s2.port = 8888 #将sources与channels进行绑定 a2.sources.s2.channels = c2 #配置sink a2.sinks.k2.type = logger #将sinks与channels进行绑定 a2.sinks.k2.channel = c2 #配置channel类型 a2.channels.c2.type = memory a2.channels.c2.capacity = 1000 a2.channels.c2.transactionCapacity = 1003. 启动
启动日志聚集 Flume：
flume-ng agent \ --conf conf \ --conf-file /usr/app/apache-flume-1.6.0-cdh5.15.2-bin/examples/avro-memory-logger.properties \ --name a2 -Dflume.root.logger=INFO,console在启动日志收集 Flume:
flume-ng agent \ --conf conf \ --conf-file /usr/app/apache-flume-1.6.0-cdh5.15.2-bin/examples/netcat-memory-avro.properties \ --name a1 -Dflume.root.logger=INFO,console这里建议按以上顺序启动，原因是 avro.source 会先与端口进行绑定，这样 avro sink 连接时才不会报无法连接的异常。但是即使不按顺序启动也是没关系的，sink 会一直重试，直至建立好连接。
4.测试
向文件 tmp/log.txt 中追加内容：
可以看到已经从 8888 端口监听到内容，并成功输出到控制台：
