Flume是一个分布式、可靠且可用的海量日志采集、聚合和传输系统，由Cloudera公司开发。

特点

• 分布式和高可靠：采用了分布式的架构设计，能够在多个节点上运行，确保数据采集的可靠性和稳定性。即使部分节点出现故障，也能通过其他节点继续进行数据采集和传输，保证数据不丢失。

• 可扩展性：支持水平扩展，能够方便地添加更多的节点来处理不断增长的数据量。可以根据实际业务需求灵活调整系统规模，满足不同场景下的数据采集要求。

• 灵活性：具有丰富的数据源和数据目的地支持，可以从各种不同的数据源采集数据，如文件系统、网络套接字、数据库等，并将数据传输到多种不同的目的地，如HDFS、HBase、Kafka等。同时，还支持用户自定义插件，方便根据特定业务需求进行功能扩展。

• 数据处理能力：在数据传输过程中，能够对数据进行简单的处理，如过滤、格式转换、聚合等。可以根据用户设定的规则对采集到的数据进行预处理，减少后续数据处理的负担，提高数据处理效率。

架构

• Agent：是Flume的基本组成单元，它是一个独立的进程，负责从数据源采集数据，并将数据传输到指定的目的地。每个Agent由Source、Channel和Sink三个组件构成。

• Source：负责接收数据，可以是多种类型，如Avro Source用于接收Avro格式的数据，Spooling Directory Source用于从指定目录下的文件中读取数据等。

• Channel：用于临时存储数据，它在Source和Sink之间起到缓冲的作用，确保数据在传输过程中的可靠性。常见的Channel类型有Memory Channel（内存通道）和File Channel（文件通道）。

• Sink：负责将数据从Channel中取出并发送到最终的目的地，例如HDFS Sink用于将数据写入HDFS，Kafka Sink用于将数据发送到Kafka集群。

• Flume集群：由多个Agent组成，可以根据不同的业务需求进行灵活的部署和配置。多个Agent之间可以通过级联的方式进行数据传输，形成复杂的数据采集和传输网络。

应用场景

• 日志收集：常用于收集服务器日志，如Web服务器日志、应用程序日志等。可以将分散在各个服务器上的日志文件采集到集中的存储系统中，方便进行日志分析和故障排查。

• 数据采集：从各种不同的数据源采集数据，如传感器数据、业务系统数据库中的数据等，并将这些数据传输到大数据处理平台进行进一步的分析和处理。

• ETL（Extract，Transform，Load）：在数据采集过程中进行简单的ETL操作，如数据清洗、格式转换等，将原始数据转换为适合后续处理的格式，提高数据质量和处理效率。