在大数据学习阶段，Flume作为日志采集的重要组件之一，是必学的一个部分。在Hadoop生态当中，Flume负责日志采集，算是不可或缺的辅助工具。今天的大数据开发学习分享，我们主要来讲讲Flume日志采集框架。
在一个完整的离线大数据处理系统中，除了hdfs+mapreduce+hive组成分析系统的核心之外，还需要数据采集、结果数据导出、任务调度等不可或缺的辅助系统。
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；
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。
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。
官方网站：http://flume.apache.org/
Flume框架结构
Flume的核心是把数据从数据源收集过来，再送到目的地。为了保证输送一定成功，在送到目的地之前，会先缓存数据，待数据真正到达目的地后，删除自己缓存的数据。
Flume分布式系统中最核心的角色是agent，flume采集系统就是由一个个agent所连接起来形成。
Flume构成组件
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结构
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。
Source
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提供了很多内置的Source，支持Avro，log4j，syslog和http post(body为json格式)。可以让应用程序同已有的Source直接打交道，如AvroSource，SyslogTcpSource。如果内置的Source无法满足需要，Flume还支持自定义Source。
Channel
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。两个较为常用的Channel，MemoryChannel和FileChannel。
Sink
Sink从Channel中取出事件，然后将数据发到别处，可以向文件系统、数据库、hadoop存数据，也可以是其他agent的Source。在日志数据较少时，可以将数据存储在文件系统中，并且设定一定的时间间隔保存数据。
关于大数据开发学习，Flume日志采集框架，以上就为大家做了简单的介绍了。在现有的大数据技术生态当中，Flume必学，且对于框架内部的实现机制，也要多去理解和掌握。
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