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一、什么是Flume?
flume 作为 cloudera 开发的实时日志收集系统，受到了业界的认可与广泛应用。Flume 初始的发行版本目前被统称为 Flume OG（original generation），属于 cloudera。但随着 FLume 功能的扩展，Flume OG 代码工程臃肿、核心组件设计不合理、核心配置不标准等缺点暴露出来，尤其是在 Flume OG 的最后一个发行版本 0.94.0 中，日志传输不稳定的现象尤为严重，为了解决这些问题，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）；改动的另一原因是将 Flume 纳入 apache 旗下，cloudera Flume 改名为 Apache Flume。
flume的特点：
flume是一个分布式、可靠、和高可用的海量日志采集、聚合和传输的系统。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(比如文本、HDFS、Hbase等)的能力 。
flume的数据流由事件(Event)贯穿始终。事件是Flume的基本数据单位，它携带日志数据(字节数组形式)并且携带有头信息，这些Event由Agent外部的Source生成，当Source捕获事件后会进行特定的格式化，然后Source会把事件推入(单个或多个)Channel中。你可以把Channel看作是一个缓冲区，它将保存事件直到Sink处理完该事件。Sink负责持久化日志或者把事件推向另一个Source。
flume的可靠性
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（收到数据agent首先将event写到磁盘上，当数据传送成功后，再删除；如果数据发送失败，可以重新发送。），Store on failure（这也是scribe采用的策略，当数据接收方crash时，将数据写到本地，待恢复后，继续发送），Besteffort（数据发送到接收方后，不会进行确认）。
flume的可恢复性：
还是靠Channel。推荐使用FileChannel，事件持久化在本地文件系统里(性能较差)。
flume的一些核心概念：
Agent使用JVM 运行Flume。每台机器运行一个agent，但是可以在一个agent中包含多个sources和sinks。
Client生产数据，运行在一个独立的线程。
Source从Client收集数据，传递给Channel。
Sink从Channel收集数据，运行在一个独立线程。
Channel连接 sources 和 sinks ，这个有点像一个队列。
Events可以是日志记录、 avro 对象等。
Flume以agent为最小的独立运行单位。一个agent就是一个JVM。单agent由Source、Sink和Channel三大组件构成，如下图：
值得注意的是，Flume提供了大量内置的Source、Channel和Sink类型。不同类型的Source,Channel和Sink可以自由组合。组合方式基于用户设置的配置文件，非常灵活。比如：Channel可以把事件暂存在内存里，也可以持久化到本地硬盘上。Sink可以把日志写入HDFS, HBase，甚至是另外一个Source等等。Flume支持用户建立多级流，也就是说，多个agent可以协同工作，并且支持Fan-in、Fan-out、Contextual Routing、Backup Routes，这也正是NB之处。如下图所示:
二、flume的官方网站在哪里？
http://flume.apache.org/
三、在哪里下载？
http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/flume/1.5.0/apache-flume-1.5.0-bin.tar.gz
四、如何安装？
1)将下载的flume包，解压到/home/hadoop目录中，你就已经完成了50%：）简单吧
2)修改 flume-env.sh 配置文件,主要是JAVA_HOME变量设置
root@m1:/home/hadoop/flume-1.5.0-bin# cp conf/flume-env.sh.template conf/flume-env.sh
root@m1:/home/hadoop/flume-1.5.0-bin# vi conf/flume-env.sh
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#
# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KHFound binding in [jar:file:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/common/lib/slf4j-log4j12-1.7.5.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#multiple_bindings for an explanation.
hbase2hive_idoall
hive2hbase_idoall
test_idoall_org
3 row(s) in 2.6880 seconds
=> ["hbase2hive_idoall", "hive2hbase_idoall", "test_idoall_org"]
hbase(main):002:0> scan "test_idoall_org"
ROW COLUMN+CELL
10086 column=name:idoall, timestamp=1406424831473, value=idoallvalue
1 row(s) in 0.0550 seconds
hbase(main):003:0> scan "test_idoall_org"
ROW COLUMN+CELL
10086 column=name:idoall, timestamp=1406424831473, value=idoallvalue
1407658495588-XbQCOZrKK8-0 column=name:payload, timestamp=1407658498203, value=hello idoall.org from flume
2 row(s) in 0.0200 seconds
hbase(main):004:0> quit
经过这么多flume的例子测试，如果你全部做完后，会发现flume的功能真的很强大，可以进行各种搭配来完成你想要的工作，俗话说师傅领进门，修行在个人，如何能够结合你的产品业务，将flume更好的应用起来，快去动手实践吧。
这篇文章做为一个笔记，希望能够对刚入门的同学起到帮助作用。 | 
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