概要
Apache Flume 是一个分布式，可靠且可用的系统，用于有效地从许多不同的源收集、聚合和移动大量日志数据到一个集中式的数据存储区。
Flume 的使用不只限于日志数据。因为数据源可以定制，flume 可以被用来传输大量事件数据，这些数据不仅仅包括网络通讯数据、社交媒体产生的数据、电子邮件信息等等。
Apache Flume 是 Apache 基金会的顶级项目，在加入 Apache 之前由 cloudera 公司开发以及维护。
Apache Flume 目前有两种主版本： 0.9.x 和 1.x。 其中 0.9.x 是历史版本，我们称之为 Flume OG（original generation）。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），也就是这里说的 1.x 版本。
本文主要对 Flume 的作用以及核心概念进行介绍，通过本文读者可以大致了解 flume 的使用场景、核心组件以及各组件的运行机制。关于如何配置 flume 以适应不同场景，我们会在另一篇文章中详细解读。
架构
数据流模型
一个 Flume 事件被定义为一个数据流单元。Flume agent 其实是一个 JVM 进程，该进程中包含完成任务所需要的各个组件，其中最核心的三个组件是 Source、Chanel 以及 Slink。
Source 消费由外部源（如Web服务器）传递给它的事件。外部源以一定的格式发送数据给 Flume，这个格式的定义由目标 Flume Source 来确定。例如，一个 Avro Flume source 可以从 Avro（Avro是一个基于二进制数据传输的高性能中间件，是 hadoop 的一个子项目） 客户端接收 Avro 事件，也可以从其他 Flume agents （该 Flume agents 有 Avro sink）接收 Avro 事件。 同样，我们可以定义一个 Thrift Flume Source 接收来自 Thrift Sink、Flume Thrift RPC 客户端或者其他任意客户端（该客户端可以使用任何语言编写，只要满足 Flume thrift 协议）的事件。
channel 可以理解为缓存区，用来保存从 Source 那拿到的数据，直到 Flume slink 将数据消费。file chanel 是一个例子，它将数据保存在文件系统中（当然你可以将数据放在内存中）。
slink 从 channel 消费完数据就会将数据从 channel 中清除，随后将数据放到外部存储系统例如 HDFS （使用 Flume HDFS sink）或发送到其他 Flume agent 的 source 中。不管是 Source 还是 Slink 都是异步发送和消费数据。
复杂的流
Flume 允许用户构建一个复杂的数据流，比如数据流经多个 agent 最终落地。It also allows fan-in and fan-out flows, contextual routing and backup routes (fail-over) for failed hops.
可靠性
事件被存储在每个 agent 的 channel 中。随后这些事件会发送到流中的下一个 agent 或者设备存储中（例如 HDFS）。只有事件已经被存储在下一个 agent 的 channel 中 或设备存储中时，当前 channel 才会清除该事件。这种机制保证了流在端到端的传输中具有可靠性。
Flume使用事务方法（transactional approach）来保证事件的可靠传输。在 source 和 slink 中，事件的存储以及恢复作为事务进行封装，存放事件到 channel 中以及从 channel 中拉取事件均是事务性的。这保证了流中的事件在节点之间传输是可靠的。
可恢复
事件在 channel 中进行，该 channel 负责保障事件从故障中恢复。Flume 支持一个由本地文件系统支持的持久化文件（文件模式：channel.type = "file"） channel。同样也支持内存模式（channel.type = "memmory"）,即将事件保存在内存队列中。显然，内存模式相对与文件模型性能会更好，但是当 agent 进程不幸挂掉时，内存模式下存储在 channel 中的事件将丢失，无法进行恢复。
构建
构建一个 agent
Flume agent 的配置保存在一个本地配置文件中。它是一个 text 文本，java 程序可以直接方便地读取其属性。可以在同一配置文件中指定一个或多个 agent 的配置。配置文件指定了 agnet 中每个 source、channel、slink 的属性，以及三者如何组合形成数据流。
配置单个组件
流中的每一个组件（source、channel、slink）都有自己的名称、类型以及一系列配置属性。例如，一个 Avro source 需要配置 hostname (或者 IP 地址)以及端口号来接收数据。一个内存模式 channel 可以有最大队列长度的属性（"capacity": channel 中最大容纳多少事件）。一个 HDFS slink 则需要知道文件系统的 URL（hdfs://****）、文件落地的路径、文件回滚的评率（"hdfs.rollInterval": 每隔多少秒将零时文件回滚成最终文件保存到 HDFS 中）。所有这些关于各个组件的属性需要在配置文件中进行指定。
将各个部分组合起来
Agent 需要知道加载哪些组件以及如何将这些组件组合起来形成数据流。Flume 指定每个组件的名称（source、channel、slink），同时明确地告诉我们 channel 与 哪些 source 和 slink 连接，这样各个组件就能组合起来。例如，一个叫 "avroWeb" 的 source 通过一个叫 "file-channel" 的channel 将事件传递到 HDFS sink 中。配置文件需包含这些组件的名称以及组合关系。
开始一个 agent
我们可以通过 Flume bin 目录下的脚本文件（flume-ng）来启动 agent。在命令后面，你需要指定 agent 的名称、配置文件：
$ bin/flume-ng agent -n $agent_name -c conf -f conf/flume-conf.properties.template
运行以上命令，agent 将会按照配置文件里描述的方式来运行组件。
一个简单的示例
这里，我们给出一个配置文件的示例，该示例为 flume 单节点部署的配置方式。
# example.conf: A single-node Flume configuration# Name the components on this agenta1.sources = r1 a1.sinks = k1 a1.channels = c1# Describe/configure the sourcea1.sources.r1.type = netcat a1.sources.r1.bind = localhost a1.sources.r1.port = 44444# Describe the sinka1.sinks.k1.type = logger# Use a channel which buffers events in memorya1.channels.c1.type = memory a1.channels.c1.capacity = 1000 a1.channels.c1.transactionCapacity = 100# Bind the source and sink to the channela1.sources.r1.channels = c1 a1.sinks.k1.channel = c1
看看这个配置文件，我们可以发现这个 agent 的名称是 a1。其中该 agent 的 source 监听 44444 端口。channel 采用内存模式，而 slink 直接输出数据到 控制台上（logger）。配置文件指定了各个组件的名称，并描述了它们的类型以及其他属性。当然，一个配置文件可以配置多个 agent 属性，当希望运行指定 agent 进程时，我们需要在命令行中显示的给出该 agent 的名称：
$ bin/flume-ng agent --conf conf --conf-file example.conf --name a1 -Dflume.root.logger=INFO,console
注意，在实际部署中，我们通常会包含一个选项： --conf-file = <conf-dir>。 <conf-dir> 目录将包含一个 shell 脚本 flume-env.sh 以及一个 log4j 属性文件。 在这个例子中，我们传递一个 Java 选项来强制 Flume 将日志输出到控制台。
下面的例子中，我们可以远程 telnet 访问 44444 端口来向 agent 发送数据：
$ telnet localhost 44444Trying 127.0.0.1... Connected to localhost.localdomain (127.0.0.1). Escape character is '^]'. Hello world! <ENTER>OK
agent 进程的控制台将会打印通过 telnet 发送的数据：
12/06/19 15:32:19 INFO source.NetcatSource: Source starting
12/06/19 15:32:19 INFO source.NetcatSource: Created serverSocket:sun.nio.ch.ServerSocketChannelImpl[/127.0.0.1:44444]
12/06/19 15:32:34 INFO sink.LoggerSink: Event: { headers:{} body: 48 65 6C 6C 6F 20 77 6F 72 6C 64 21 0D Hello world!. }完成这一步，恭喜你已经成功地配置以及部署一个 flume agent。
数据获取（Data ingestion）
Flume 支持许多从外部源获取数据的机制。
RPC
一个 Avro client 可以使用 rpc 机制发送指定的文件到 source 中：
$ bin/flume-ng avro-client -H localhost -p 41414 -F /usr/logs/log.10
上面的命令会将 /usr/logs/log.10 发送到监听 41414 端口的 source 上。
网络流（Network streams）
Flume 支持从一些流行的日志流中读取数据，例如：
Avro
Thrift
Syslog
Netcat
设置多 agent 流（Setting multi-agent flow）
Flume 支持将多个 agent 串联起来，完成这项操作。
合并（Consolidation）
当需要从众多主机上收集日志信息时，我们可以在每台主机上部署 agent,这些主机的 slink 均连接到最终日志落地主机的 source 上。落地主机将所有数据进行组合，落地到 HDFS 上。
作者：Kooola大数据
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