1、产生背景
RDBMS==>Sqoop==>Hadoop
日志：分数在各个服务器上 如何抽到HDFS上
1、定时任务将文件写到HDFS crontab
2、flume
2、官网
flume.apache.org
Flume是一种分布式、可靠和可用的服务，可以高效地收集、聚合和移动大量的日志数据。它具有基于流数据流的简单灵活的体系结构。它具有稳定性和容错性，具有可调的可靠性机制和多种故障转移和恢复机制。它使用了一个简单的、可扩展的数据模型，允许在线分析应用程序。
3、关键字
collecting 采集 source
aggregating 聚合 channel （找个地方把采集过来的数据暂存下）
moving 移动 sink
4、功能
Flume：编写配置文件，组合source、channel、sink三者之间的关系
Agent：就是由source、channel、sink组成
编写flume的配置文件其实就是配置agent的构成
Flume就是一个框架：针对日志数据进行采集汇总，把日志从A地方搬运到B地方去
5、系统要求
1、java1.6以上
2、足够内存（source，sink，channel都可能用）
3、足够的磁盘空间
4、对文件要有读写权限
6、环境搭建
文档：官网-->documentation-->Flume User Guide
版本：cdh5.7.0（与Hadoop统一）
wget http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/flume-ng-1.6.0-cdh5.7.0.tar.gz
解压
tar -xzvf flume-ng-1.6.0-cdh5.7.0.tar.gz -C ~/app
配置环境变量并生效
vi ~/.bash_profile
export FLUME_HOME=/home/hadoop/app/apache-flume-1.6.0-cdh5.7.0-bin
export PATH=$FLUME_HOME/bin:$PATH
source ~/.bash_profile
修改配置文件
cp flume-env.sh.template flume-env.sh
vi flume-env.sh
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_45
7、版本
flume -og 老版本，已经不用
flume -ng 新版本
8、运行
flume-ng <commad> [options]...
常用的commads：help / agent / avro-client / version
举例：[hadoop@hadoop000 bin]$ flume-ng version
Flume 1.6.0-cdh5.7.0
Source code repository: https://git-wip-us.apache.org/repos/asf/flume.git
Revision: 8f5f5143ae30802fe79f9ab96f893e6c54a105d1
Compiled by jenkins on Wed Mar 23 11:38:48 PDT 2016
From source with checksum 50b533f0ffc32db9246405ac4431872e
9、启动命令标准的写法
./flume-ng agent \ ===>启动命令
--name $agent_name \ ===>自定义的agent_name
--conf $FLUME_HOME/conf \ ===>使用conf目录下一个配置文件：全局
--conf-file /home/hadoop/script/flume/xxxx.conf \ ==>指定一个配置文件（自己编写的agent的配置文件：自定义）
-Dflume.root.logger=INFO,console \
-Dflume.monitoring.type=http \
-Dflume.monitoring.port=34343
9、agent_xxx.conf 的写法
agent_name：a1
r1、k1、c1分别为source、sink和channel的名称
# Name the components on this agent
复数表示每一个可以配多个
<agent_name>.sources=<source_name>
<agent_name>.sinks=<sink_name>
<agent_name>.channels=<channel_name>
--------------------------------------------------------------------------------
<agent_name>.sources.<source_name>.type =xx
<agent_name>.sinks.<sink_name>.type =yyy
<agent_name>.channels.<channel_name>.type =zzz
-------------------------------------------------------------------------------------
<agent_name>.sources.<source_name>.channels=<channel_name>
<agent_name>.sinks.<sink_name>.channel=<channel_name>
--------------------------------------------------------------------------------------
举例：从指定的网络端口上采集日志到控制台输出（netcat source、memory channel 和logger sink），需要telnet输入日志
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1
# Describe/configure the source 配置source信息
a1.sources.r1.type = netcat ==>必须netcat
a1.sources.r1.bind = 0.0.0.0 ==>绑定本地ip
a1.sources.r1.port = 44444 ==>绑定端口号（随便一个未被占用的）
# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = logger ==>打印在控制台
# Use a channel which buffers events in memory
a1.channels.c1.type = memory
# Bind the source and sink to the channel 将source和sink绑定到channel
a1.sources.r1.channels = c1 ==>source 去哪个channel
a1.sinks.k1.channel = c1 ==>sink去channel拿数据
10、常用的source
avro （重点）：监听Avro端口和从外部Avro端接收事件流，当在另一个(上一个)Flume agent搭配内置Avro sink,它可以创建分层集合拓扑
exec ：启动的时候运行给定一个linux命令 tail -F xx.log ===>监控文件
Spooling Directory:允许通过将文件放入磁盘上的“spooling”目录中来读取数据 ===>监控文件夹（不能有子文件）
Taildir：exec 和spooling的整合 （生成90%以上） 1.6版本不能工作在windows
netcat： 可以监听给定的端口，并将每一行文本转换为一个事件 需要telnet
具体写法参考官网
11、常用的sink
HDFS：数据写到HDFS
logger：打印在控制台
avro : 配合avro source使用
kafka：（sparkstreaming或者 storm、 flink的流式处理当中）使用flume搜集数据推送到kafka，然后流式处理的数据到kafka中去取
12、常用的channel
memory：event将会被暂存在内存了
file：数据存到本地
13、agentxxx.conf作用
各种组合source、channel、sink之间的关系，需要什么去官网找什么
例如：把一个文件中新增的内容收集到HDFS
exec ---memory ---HDFS 模式
如果是一个文件夹
spooling---memory---HDFS
文件数据写入kafka
exec---memory---kafka
以此类推。。。
14、Event
传输的最小单元
Event是有headers + body（字节数组 + 内容）组成
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