Flume的三大核心组件:

• Source:数据源
• Channel:临时存储数据的管道
• Sink:目的地

接下来具体看一下这三大核心组件都是干什么的

Source

• Source: 数据源:通过source组件可以指定让Flume读取哪里的数据，然后将数据传递给后面的 channel
  Flume内置支持读取很多种数据源，基于文件、基于目录、基于TCP\UDP端口、基于HTTP、Kafka的 等等、当然了，如果这里面没有你喜欢的，他也是支持自定义的

在这我们挑几个常用的看一下:

• Exec Source:实现文件监控，可以实时监控文件中的新增内容，类似于linux中的tail -f 效果。 在这需要注意 tail -F 和 tail -f 的区别
  tail -F
  等同于–follow=name –retry，根据文件名进行追踪，并保持重试，即该文件被删除或改名后，如果 再次创建相同的文件名，会继续追踪
  tail -f
  等同于–follow=descriptor，根据文件描述符进行追踪，当文件改名或被删除，追踪停止 在实际工作中我们的日志数据一般都会通过log4j记录，log4j产生的日志文件名称是固定的，每天定时给文件重命名
  假设默认log4j会向access.log文件中写日志，每当凌晨0点的时候，log4j都会对文件进行重命名，在 access后面添加昨天的日期，然后再创建新的access.log记录当天的新增日志数据。 这个时候如果想要一直监控access.log文件中的新增日志数据的话，就需要使用tail -F
• NetCat TCP/UDP Source: 采集指定端口(tcp、udp)的数据，可以读取流经端口的每一行数据
• Spooling Directory Source:采集文件夹里新增的文件
• Kafka Source:从Kafka消息队列中采集数据

前面我们分析的这几个source组件，其中execsource 和 kafkasource在实际工作中是最 常见的，可以满足大部分的数据采集需求。

channel

Channel: 接受Source发出的数据，可以把channel理解为一个临时存储数据的管道
Channel的类型有很多:内存、文件，内存+文件、JDBC等

接下来我们来分析一下:

• Memory Channel:使用内存作为数据的存储
  优点是效率高，因为就不涉及磁盘IO
  缺点有两个
  1:可能会丢数据，如果Flume的agent挂了，那么channel中的数据就丢失了。
  2:内存是有限的，会存在内存不够用的情况
• File Channel:使用文件来作为数据的存储
  优点是数据不会丢失 缺点是效率相对内存来说会有点慢，但是这个慢并没有我们想象中的那么慢，所以这个也是比较常用的一种channel。
• Spillable Memory Channel:使用内存和文件作为数据存储，即先把数据存到内存中，如果内存中数据达到阈值再flush到文件中
  优点:解决了内存不够用的问题。
  缺点:还是存在数据丢失的风险

sink

Sink:从Channel中读取数据并存储到指定目的地
Sink的表现形式有很多:打印到控制台、HDFS、Kafka等，

注意:Channel中的数据直到进入目的地才会被删除，当Sink写入目的地失败后，可以自动重写， 不会造成数据丢失，这块是有一个事务保证的。

常用的sink组件有:

• Logger Sink:将数据作为日志处理，可以选择打印到控制台或者写到文件中，这个主要在测试的时候使用
• HDFS Sink:将数据传输到HDFS中，这个是比较常见的，主要针对离线计算的场景
• Kafka Sink:将数据发送到kafka消息队列中，这个也是比较常见的，主要针对实时计算场景，数据不落盘，实时传输，最后使用实时计算框架直接处理。