一、flume的三大核心组件

1. 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，它也是支持自定义的。

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。

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

2. 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

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

3. 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，

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。

延伸阅读：

二、Flume 基本思想及特点

Flume 采用了插拔式软件架构，所有组件均是可插拔的，用户可以根据自己的需求定制每个组件。Flume 本质上我理解是一个中间件。

Flume 主要具有以下几个特点：

1. 良好的扩展性；Flume 的架构是完全分布式的，没有任何中心化组件，使得其非常容易扩展。

2. 高度定制化；采用插拔式架构，各组件插拔式配置，用户可以很容易的根据需求自由定义。

3. 良好的可靠性；Flume 内置了事务支持，能保证发送的每条数据能够被下一跳收到而不丢失。

4. 可恢复性；依赖于其核心组件channel,选择缓存类型为FileChannel，事件可持久化到本地文件系统中。

以上就是关于Flume的内容希望对大家有帮助。

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