flume学习之一是什么，主要应用在什么场景

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原创最新推荐文章于 2026-04-12 01:24:09 发布 1.2w 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

Flume核心概念 Flume是Cloudera提供的日志收集系统，具有分布式、高可靠、高可用性等特点，对海量日志采集、聚合和传输，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方的能力。 Flume传输的数据的基本单位是Event，如果是文本文件，通常是一行记录，这也是事务的基本单位。Event从Source，流向Cha 阅读详情

1、Flume是什么？

Flume是Cloudera开发的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据。数据源可定制、可扩展，数据存储系统可定制、可扩展。

flume运行的核心是agent。它是一个完整的数据收集工具，含有三个核心组件，分别是source、channel、sink。通过这些组件，event可以从一个地方流向另一个地方。为了保证输送一定成功，在送到目的地之前，会先缓存数据，待数据真正到达目的地后，删除自己缓存的数据。

2、flume背景

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 NG （1.x.x）的主要变化：

sources和sinks 使用channels 进行链接

两个主要channel 。1， in-memory channel 非持久性支持，速度快。2 ， JDBC-based channel 持久性支持。

不再区分逻辑和物理node，所有物理节点统称为 “agents”,每个agents 都能运行0个或多个sources 和sinks

不再需要master节点和对zookeeper的依赖，配置文件简单化。

插件化，一部分面对用户，工具或系统开发人员。

使用Thrift、Avro Flume sources进行RPC通信

注：本文所使用的 apache-flume-1.6.0-bin.tar.gz，不需要额外的安装过程，解压缩即可用

3、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。允许多个agent连在一起，形成前后相连的多级跳

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。不同的source，可以接受不同的数据格式。比如有目录池(spooling directory) 数据源，可以监控指定文件夹中的新文件变化，如果目录中有文件产生，就会立刻读取其内容。

Sink 从Channel收集数据，运行在一个独立线程。会消费channel中的数据，然后送给外部源或者其他source。如数据可以写入到HDFS或者HBase中。

Channel 连接 sources 和 sinks ，这个有点像一个队列。是一个存储地，接收source的输出，直到有sink消费掉channel中的数据。channel中的数据直到进入到下一个channel中或者进入终端才会被删除。当sink写入失败后，可以自动重启，不会造成数据丢失，因此很可靠。

Events 可以是日志记录、 avro 对象等。

4、Flume提供的功能

Flume提供了从console(控制台)、RPC(Thrift-RPC)、text(文件)、tail(UNIX tail)、syslog(syslog日志系统，支持TCP和UDP等2种模式)，exec(命令执行)等数据源上收集数据的能力。同时，Flume的数据接受方，可以是console(控制台)、text(文件)、dfs(HDFS文件)、RPC(Thrift-RPC)和syslogTCP(TCP syslog日志系统)等

5、数据流模型

flume传输的数据的基本单位是event，如果是文本文件，通常是一行记录，这也是事务的基本单位。

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，比如上图中的Web Server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。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。

6、高可靠、可恢复性

高可靠性

作为生产环境运行的软件，高可靠性是必须的。
从单agent来看，Flume使用基于事务的数据传递方式来保证事件传递的可靠性。Source和Sink被封装进一个事务。事件被存放在Channel中直到该事件被处理，Channel中的事件才会被移除。这是Flume提供的点到点的可靠机制。
从多级流来看，前一个agent的sink和后一个agent的source同样有它们的事务来保障数据的可靠性。