“ Flume是一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。”
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概述
记得我们之前接到的一个需求是，要根据线上的一些客户数据进行报表分析，但这些数据在系统设计时没有进行统一的表结构设计，数据只存在系统日志中，而这些数据只用于汇报报表使用也没有特别“重”的实际业务流程的需要，因此我们当时采用了python来实时抓取日志，过滤之后存储到MySQL数据库中，来进行每日的报表汇报。这种只是日志分析需求的一个业务场景。由于行业的发展，现在很多公司的业务都会有基于日志分析数据的需求。今天要说的Flume正是基于这种场景设计的一个日志采集框架，当然他不仅仅可以从日志文件中提取信息，还可以从多种源（Source）来提取分析需要的信息，再写到不同的目标地（Sink）中，可以是文件，也可以是分布式文件系统（HDFS或者HBase）中，或者通过RPC、HTTP写到网络进程中。
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Flume架构
Flume最简单的部署单元叫做Flume Agent，包括三个主要组件：Source、Channel、Sink；
- Source：Source负责获取事件到Flume Agent，即从产生数据的应用中接收数据的组件；
- Channel：Channel像一个缓冲队列，负责与Source相连，Source将接受到的数据写入Channel；
- Sink：Sink负责轮询Channel，并转发走其中的事件到下一个数据目的地，可以是HDFS、HBase，也可以是下一个Flume Agent；
Source组件提供了针对不同的源接收数据，包括从网络（Avro源、HTTP源）、消息队列等，还可以直接定义Linux的执行命令如tail，cat等命令作为源。Channel也提供持久存储或者内存两种方式，这些选择还需要具体看实际使用场景的需要。Sink也支持多种不同的数据目的地配置，如：HDFS、HBase、网络等。
Flume本身并不限制Agent中的Source、Channel、Sink数量，因此Flume支持将Source中的数据复制到多个目的地。通常，一个Source可以对应多个Channel，一个Channel对应一个Sink，当然允许多个Sink对应一个Channel，Flume可以保证只有一个Sink会从Sink中读取一个特定的事件（这里的事件就是数据）。Sink有组的概念，可以将多个Sink编入同一组内，组内可以设置不同的优先级，根据优先级高低来消费Channel中的数据。
以上是几种Flume的架构方式，在大型的数据处理系统架构内，总会有一些数据采集的系统，通过采集、传输、聚合等方式，使这些数据在这些系统内“流动”起来，当简单方式就是采集完数据直接进入到存储目的地，不过，当系统出现瓶颈时，往往我们需要将数据流先缓冲起来，以匹配下游系统的处理瓶颈，这这里面我们可以用复杂的组合方式来组装数据的流动管道，如Flume的Sink下沉到消息队列等方式，一方面保证数据在管道内不丢失，一方面不会将下游的存储出现性能瓶颈。这样我们就可以通过扩展消息队列，来解决数据缓冲层的瓶颈。而且数据采集支持负载均衡配置方式，来扩展当数据量增加时的压力。
Flume其他可选配置
- 拦截器
- 拦截器是简单的插件式组件，设置在Source和Source写入到Channel之间，用于不同数据的预处理，像转换、删除事件。
- Sink组
- Flume提供一种Sink组的概念，每个Sink组包含任意数量的Sink，在Sink组实现负载均衡和故障转移。
构建FLume时的几个关键点
- Channel容量大小
- 整个数据采集系统分为多少层级，考虑Sink下游故障下，用什么方案继续缓冲数据
- 如何监控Flume运行情况，包括部署Agent的JVM内存、流量
