在Flume中允许使用拦截器对传输中的event进行拦截和处理，拦截器必须实现org.apache.flume.interceptor.Interceptor接口。拦截器可以根据开发者的设定修改甚至删除event。Flume同时支持拦截器链，即由多个拦截器组合而成，通过指定拦截器中拦截器的顺序，event将按照顺序依次被拦截器进行处理。

2.2Flume的Channel Selectors（选择器）

Channel Selectors用于source组件将event传输给多个channel的场景，常用的有replicating（默认）和multiplexing两种类型，replicating负责将event复制到多个channel，而muleiplexing则根据event的属性和配置的参数进行匹配，匹配成功则发送到指定的channel。

2.3Flume的Sink PRoccessors（处理器）

用户可以将多个Sink组成一个整体（sink组），Sink Processors可用于提供组内的所有sink的负载平衡功能，或在时间故障的情况下实现从一个sink到另一个sink的故障转移。

3.Flume的实时监控

Exec source适用于监控一个实时追加的文件，但不能保证数据不丢失，Spooldir Source能保证数据不丢失，且能实现断电续传，但延迟较高，不能实时监控，采集的目录，适合离线采集的场景，而Taildir Source既能够实现断电续传，又可以保证数据不丢失，还能进行实时监控，既可以做离线采集也可以做实时采集。

3.1实时监控Hive日志并上传到HDFS中

需求分析：

实现步骤：

1.Flume要想将数据输出到HDFS ，必须持有Hadoop相关的jar包，拷贝到/opt/module/flume/lib文件夹下

commons-configuration-1.6.jar、
hadoop-auth-2.7.2.jar、
hadoop-common-2.7.2.jar、
hadoop-hdfs-2.7.2.jar、
commons-io-2.4.jar、
htrace-core-3.1.0-incubating.jar

2.创建flume-file-hdfs.conf文件，添加以下内容

# Name the components on this agent
a2.sources = r2
a2.sinks = k2
a2.channels = c2

# Describe/configure the source
a2.sources.r2.type = exec
a2.sources.r2.command = tail -F /opt/module/hive/logs/hive.log
a2.sources.r2.shell = /bin/bash -c

# Describe the sink
a2.sinks.k2.type = hdfs
a2.sinks.k2.hdfs.path = hdfs://bigdata02:9000/flume/%Y%m%d/%H
#上传文件的前缀
a2.sinks.k2.hdfs.filePrefix = logs-
#是否按照时间滚动文件夹
a2.sinks.k2.hdfs.round = true
#多少时间单位创建一个新的文件夹
a2.sinks.k2.hdfs.roundValue = 1
#重新定义时间单位
a2.sinks.k2.hdfs.roundUnit = hour
#是否使用本地时间戳
a2.sinks.k2.hdfs.useLocalTimeStamp = true
#积攒多少个Event才flush到HDFS一次
a2.sinks.k2.hdfs.batchSize = 100
#多久生成一个新的文件
a2.sinks.k2.hdfs.rollInterval = 60
#设置每个文件的滚动大小
a2.sinks.k2.hdfs.rollSize = 134217700
#文件的滚动与Event数量无关
a2.sinks.k2.hdfs.rollCount = 0

# Use a channel which buffers events in memory
a2.channels.c2.type = memory
a2.channels.c2.capacity = 10000
a2.channels.c2.transactionCapacity = 1000

# Bind the source and sink to the channel
a2.sources.r2.channels = c2
a2.sinks.k2.channel = c2

3.运行Flume

bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a2 --conf-file job/flume-file-hdfs.conf

4.开启Hadoop和HIve产生日志

5.在HDFS上查看

3.2监控多个新文件上传到HDFS

需求分析：

1.创建配置文件flume-dir-hdfs.conf

a3.sources = r3
a3.sinks = k3
a3.channels = c3

# Describe/configure the source
a3.sources.r3.type = spooldir
a3.sources.r3.spoolDir = /opt/module/flume/upload
a3.sources.r3.fileSuffix = .COMPLETED
#忽略所有以.tmp结尾的文件，不上传
a3.sources.r3.ignorePattern = \\S*\\.tmp

# Describe the sink
a3.sinks.k3.type = hdfs
a3.sinks.k3.hdfs.path = hdfs://bigdata02:9000/flume/upload/%Y%m%d/%H
#上传文件的前缀
a3.sinks.k3.hdfs.filePrefix = upload-
#是否按照时间滚动文件夹
a3.sinks.k3.hdfs.round = true
#多少时间单位创建一个新的文件夹
a3.sinks.k3.hdfs.roundValue = 1
#重新定义时间单位
a3.sinks.k3.hdfs.roundUnit = hour
#是否使用本地时间戳
a3.sinks.k3.hdfs.useLocalTimeStamp = true
#积攒多少个Event才flush到HDFS一次
a3.sinks.k3.hdfs.batchSize = 100
#设置文件类型，可支持压缩
a3.sinks.k3.hdfs.fileType = DataStream
#多久生成一个新的文件
a3.sinks.k3.hdfs.rollInterval = 60
#设置每个文件的滚动大小大概是128M
a3.sinks.k3.hdfs.rollSize = 134217700
#文件的滚动与Event数量无关
a3.sinks.k3.hdfs.rollCount = 0

# Use a channel which buffers events in memory
a3.channels.c3.type = memory
a3.channels.c3.capacity = 10000
a3.channels.c3.transactionCapacity = 1000

# Bind the source and sink to the channel
a3.sources.r3.channels = c3
a3.sinks.k3.channel = c3

2.启动监控文件夹

bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a3 --conf-file job/flume-dir-hdfs.conf

3.向upload文件夹中添加文件

在/opt/module/flume目录下创建upload文件夹

向upload文件夹中添加文件

4.查看HDFS上的数据

5.等待1s，再次查询upload文件夹

4.Flume进阶

4.1Flume事务

Put事务

doPut：将批数据先写入临时缓冲区putlist
doCommit：检查channel内存队列是否足够合并
doPollback：channel内存队列空间不足，回滚数据

Take事务

doTake：将数据提取到临时缓冲区takeList，并将数据发送到HDFS
doCommit:如果数据全部发送成功，则清除临时缓冲区takeList
doRollback：数据发送过程中如果出现异常，rollback将临时缓冲区takeList中的数据归还给channel内存队列

4.2Flume Agent内部原理

4.2.1重要组件

1）ChannelSelector

ChannelSelector的作用就是选出Event将要被发往哪个Channel。其共有两种类型，分别是Replicating（复制）和Multiplexing（多路复用）。

ReplicatingSelector会将同一个Event发往所有的Channel，Multiplexing会根据相应的原则，将不同的Event发往不同的Channel。

2）SinkProcessor

SinkProcessor共有三种类型，分别是DefaultSinkProcessor、LoadBalancingSinkProcessor和FailoverSinkProcessor

DefaultSinkProcessor对应的是单个的Sink，LoadBalancingSinkProcessor和FailoverSinkProcessor对应的是Sink Group，LoadBalancingSinkProcessor可以实现负载均衡的功能，FailoverSinkProcessor可以实现故障转移的功能。

5.Flume的结构

5.1简单串联

这种模式是将多个flume顺序连接起来了，从最初的source开始到最终sink传送的目的存储系统。此模式不建议桥接过多的flume数量， flume数量过多不仅会影响传输速率，而且一旦传输过程中某个节点flume宕机，会影响整个传输系统。

5.2复制和多路复用

Flume支持将事件流向一个或者多个目的地。这种模式可以将相同数据复制到多个channel中，或者将不同数据分发到不同的channel中，sink可以选择传送到不同的目的地。

5.3负载均衡和故障转移

Flume支持使用将多个sink逻辑上分到一个sink组，sink组配合不同的SinkProcessor可以实现负载均衡和错误恢复的功能。

5.4聚合

这种模式是我们最常见的，也非常实用，日常web应用通常分布在上百个服务器，大者甚至上千个、上万个服务器。产生的日志，处理起来也非常麻烦。用flume的这种组合方式能很好的解决这一问题，每台服务器部署一个flume采集日志，传送到一个集中收集日志的flume，再由此flume上传到hdfs、hive、hbase等，进行日志分析。

6.问题总结

6.1Flume参数调优

1. Source

增加Source个数（使用Tair Dir Source时可增加FileGroups个数）可以增大Source的读取数据的能力。例如：当某一个目录产生的文件过多时需要将这个文件目录拆分成多个文件目录，同时配置好多个Source 以保证Source有足够的能力获取到新产生的数据。

batchSize参数决定Source一次批量运输到Channel的event条数，适当调大这个参数可以提高Source搬运Event到Channel时的性能。

2. Channel

type 选择memory时Channel的性能最好，但是如果Flume进程意外挂掉可能会丢失数据。type选择file时Channel的容错性更好，但是性能上会比memory channel差。

使用file Channel时dataDirs配置多个不同盘下的目录可以提高性能。

Capacity 参数决定Channel可容纳最大的event条数。transactionCapacity 参数决定每次Source往channel里面写的最大event条数和每次Sink从channel里面读的最大event条数。transactionCapacity需要大于Source和Sink的batchSize参数。

3. Sink

增加Sink的个数可以增加Sink消费event的能力。Sink也不是越多越好够用就行，过多的Sink会占用系统资源，造成系统资源不必要的浪费。

batchSize参数决定Sink一次批量从Channel读取的event条数，适当调大这个参数可以提高Sink从Channel搬出event的性能。

6.2Flume的事务机制

Flume的事务机制（类似数据库的事务机制）：Flume使用两个独立的事务分别负责从Soucrce到Channel，以及从Channel到Sink的事件传递。比如spooling directory source 为文件的每一行创建一个事件，一旦事务中所有的事件全部传递到Channel且提交成功，那么Soucrce就将该文件标记为完成。同理，事务以类似的方式处理从Channel到Sink的传递过程，如果因为某种原因使得事件无法记录，那么事务将会回滚。且所有的事件都会保持到Channel中，等待重新传递。

6.3Flume采集数据会丢失吗?

根据Flume的架构原理，Flume是不可能丢失数据的，其内部有完善的事务机制，Source到Channel是事务性的，Channel到Sink是事务性的，因此这两个环节不会出现数据的丢失，唯一可能丢失数据的情况是Channel采用memoryChannel，agent宕机导致数据丢失，或者Channel存储数据已满，导致Source不再写入，未写入的数据丢失。

Flume不会丢失数据，但是有可能造成数据的重复，例如数据已经成功由Sink发出，但是没有接收到响应，Sink会再次发送数据，此时可能会导致数据的重复。