题记

本文内容来源于拉钩教育大数据高薪训练营

Flume的定义

Flume由Cloudera公司开发，是一个分布式、高可靠、高可用的海量日志采集、聚合、传输的系统。
Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于采集数据；
Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接收方的能力。简单的说，Flume是实时采集日志的数据采集引擎。

Flume基本数据流程.png

Flume的优缺点

优点

分布式：flume分布式集群部署，扩展性好
可靠性好: 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
易用性：flume配置使用较繁琐，对使用人员专业技术要求高
实时采集：flume采集流模式进行数据实时采集

适用场景：适用于日志文件实时采集。

缺点

无法监控文件内容的变化，只能监控文件的增加，如果修改了文件名，flume会报错。

Flume的体系架构

flume体系结构.png

Flume架构中的组件

Agent本质上是一个 JVM 进程，该JVM进程控制Event数据流从外部日志生产者那里传输到目的地（或者是下一个Agent）。一个完整的Agent中包含了三个组件Source、Channel和Sink，Source是指数据的来源和方式，Channel是一个数据的缓冲池，Sink定义了数据输出的方式和目的地。
Source是负责接收数据到Flume Agent的组件。Source组件可以处理各种类
型、各种格式的日志数据，包括avro、exec、spooldir、netcat等。
Channel是位于Source和Sink之间的缓冲区。Channel允许Source和Sink运作在不同的速率上。Channel是线程安全的，可以同时处理多个Source的写入操作及多个Sink的读取操作。常用的Channel包括：
- Memory Channel是内存中的队列。Memory Channel在允许数据丢失的情景下适用。如果不允许数据丢失，应该避免使用Memory Channel，因为程序死亡、机器宕机或者重启都可能会导致数据丢失；
- File Channel将所有事件写到磁盘。因此在程序关闭或机器宕机的情况下不会丢失数据；
Sink不断地轮询Channel中的事件且批量地移除它们，并将这些事件批量写入到存储或索引系统、或者被发送到另一个Flume Agent。
- Sink是完全事务性的。在从Channel批量删除数据之前，每个Sink用Channel启动一个事务。批量事件一旦成功写出到存储系统或下一个Flume Agent，Sink就利用Channel提交事务。事务一旦被提交，该Channel从自己的内部缓冲区删除事件。
- Sink组件包括hdfs、logger、avro、file、null、HBase、消息队列等。
Event是Flume定义的一个数据流传输的最小单位。

Flume四种模式&拓扑结构

串行模式
将多个flume给顺序连接起来，从最初的source开始到最终sink传送的目的存储系统。
此模式不建议桥接过多的flume数量， flume数量过多不仅会影响传输速率，而且一旦传输过程中某个节点flume宕机，会影响整个传输系统。
串行模式.png
复制模式(单Souce多Channel、Sink模式)
将事件流向一个或者多个目的地。这种模式将数据源复制到多个channel中，每个channel都有相同的数据，sink可以选择传送的不同的目的地。
复制模式.png
负载均衡模式(单Source、Channel多Sink)
将多个sink逻辑上分到一个sink组，flume将数据发送到不同的sink，主要解决负载均衡和故障转移问题。
负载均衡模式.png
聚合模式
这种模式最常见的，也非常实用，日常web应用通常分布在上百个服务器，大者甚至上千个、上万个服务器。产生的日志，处理起来也非常麻烦。用这种组合方式能很好的解决这一问题，每台服务器部署一个flume采集日志，传送到一个集中收集日志的flume，再由此flume上传hdfs、hive、hbase、消息队列中。
聚合模式.png