1.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;
2.Flume设计目标：
---》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(Exactly once)，Store on failure(当数据接收方crash时，将数据写到本地，待恢复后，继续发送)，Best effort（数据发送到接收方后，不会进行确认）
---》可扩展性：Flume采用了三层架构，分别为Source，Channel和Sink，每一层均可以水平扩展
---》可管理性：所有Source， Channel和 Sink 由 Agent 统一管理，这使得系统便于维护
3.各组件职责：
--》Source 组件：负责日志流入，比如从文件、网络、Kafka 等数据源流入数据，数据流入的方式有两种：轮训拉取和事件驱动；
--》Channel 组件：负责数据聚合/暂存，比如暂存到内存、本地文件、数据库、Kafka 等，日志数据不会在管道停留很长时间，很快会被 Sink 消费掉;
--》Sink 组件：负责数据转移存储，比如从 Channel 拿到日志后直接存储到 HDFS、HBase、Kafka、ElasticSearch 等。
一个Agent会同时存在这三个组件，Source和Sink都是异步执行的，相互之间不会影响
4.整体结构，可以灵活配置
Source 上的数据可以复制到不同的通道上。每一个 Channel 也可以连接不同数量的 Sink。这样连接不同配置的 Agent 就可以组成一个复杂的数据收集网络。
（1）Flume Source组件
Source 组件负责接收输入数据，并将数据写入管道 (Channel)。Flume的Source支持:
Avro
Exec
HTTP
Spooling Directory
Kafka
Syslog
……
其中Spooling支持监视一个目录或者文件，解析其中新生成的事件
（2）Flume 过滤器(拦截器)：
在 App(应用程序日志)和 Source 之间的，对 App 日志进行拦截处理的。官方已有的拦截器有(可以链式添加多个):
--》Timestamp Interceptor: 在 event 的 header 中添加一个 key 为 timestamp , value为当前的时间戳；
--》Host Interceptor: 在 event 的 header 中添加一个 key 为 host , value 为当前机器的 hostname 或者 ip；
--》Static Interceptor：可以在 event 的 header 中添加自定义的 key 和 value；
--》Regex Filtering Interceptor: 通过正则来清洗或包含匹配的 events；
--》Regex Extractor Interceptor: 通过正则表达式来在 header 中添加指定的key , value则为正则匹配的部分
（3）Flume Channel组件
Channel组件存储，缓存从 Source 到 Sink 的中间数据。可使用不同的配置来做Channel，例如:
内存
文件
JDBC
Kafka
……
其中使用内存性能高但不持久，有可能丢数据。使用文件更可靠，但性能不如内存
Flume Channel 选择器：
数据通过不同的 Channel 路由到不同的 Sink 中。官方已有的 Channel 选择器有：
--》Replicating Channel Selector (default): 将 Source过来的 events 发往所有Channel；
--》Multiplexing Channel Selector: 可以选择将数据发往哪些 Channel；
（4）Flume Sink组件
Sink 组件负责从管道中读出数据并发给下一个 Agent 或者最终的目的地。Sink 支持的不同目的地种类包括：
HDFS
HBASE
Avro
ElasticSearch
File
Logger
其它的 Flume Agent
Flume 序列化器：
在 Sink 和目标存储之间自定义数据序列化方式。官方已有的序列化器有:
--》Body Text Serializer: 忽略 event header，只将 event value 写到输出流；
--》Avro Event Serializer: 数据以 Avro 序列化，然后写到输出流；
Flume Sink 处理器：
在多个 Sink 之间选择下一个用来发送数据的 Sink 。官方已有的 Sink 处理器有:
--》Failover Sink Processor: 每次都从活动池选择优先级最高的 Sink 发送数据，当发送失败时放入冷却池直到超过冷冻期，一旦重新发送成功就重新进入活动池；
--》Load balancing Sink Processor : 每次都按照配置的方案从多个 Sink 中选择一个 Sink 发送数据。目前官方提供两种策略： round_robin, random ；
