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[TOC] # 简介 在一个完整的大数据处理系统中,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,而这些辅助工具在hadoop生态体系中都有便捷的开源框架,如图所示: ![](https://box.kancloud.cn/2483ae561aec327d416a294c1e1e708b_1506x662.png) # 概述 * Flume是Cloudera提供的一个分布式、可靠、和高可用的海量日志采集、聚合和传输的系统。 * Flume可以采集文件,socket数据包、文件夹等各种形式源数据,又可以将采集到的数据输出到HDFS、hbase、hive、kafka等众多外部存储系统中 * 一般的采集需求,通过对flume的简单配置即可实现 * Flume针对特殊场景也具备良好的自定义扩展能力,因此,flume可以适用于大部分的日常数据采集场景 当前Flume有两个版本: * Flume 0.9X版本的统称Flume-og * Flume1.X版本的统称Flume-ng 由于Flume-ng经过重大重构,与Flume-og有很大不同,使用时请注意区分 # 运行机制 1. 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 2. 每一个agent相当于一个数据传递员(Source 到 Channel 到 Sink之间传递数据的形式是Event事件;Event事件是一个数据流单元),内部有三个组件: * Source:采集源,用于跟数据源对接,以获取数据 * Sink:下沉地,采集数据的传送目的,用于往下一级agent传递数据或者往最终存储系统传递数据 * Channel:angent内部的数据传输通道,用于从source将数据传递到sink ![](https://box.kancloud.cn/6873b6deed7e4886022f9df69778ac7b_1504x576.png) # Flume采集系统结构图 ## 简单结构 单个agent采集数据 ![](https://box.kancloud.cn/9ece414662709622d335407b39b9bd97_757x286.png) ## 复杂结构 多级agent之间串联 1. 第一种:2个agent串联 ![](https://box.kancloud.cn/d1396217a72c779920a00a8e849e0a71_765x161.png) 2. 多个agent的采集的数据进行汇总 ![](https://box.kancloud.cn/76467462ebaf8246fca17191587b0f9e_664x449.png) 3. 采集的数据可以下层到不同的系统中 ![](https://box.kancloud.cn/1dd85cfd1ac95b2d39b503da8ffae76d_718x431.png)