Data Collection with Apache Flume（一）

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　　      首先介绍一下Flume是个神马东东。Flume可以实现从多种数据源获取数据，然后传递到不同的目标路径。通常是利用Flume传送logs到不同的地方，例如从web server收集logs文件然后传送到hadoop cluster进行分析之类的。Flume配置灵活简单，可以实现不同情况的日志传送，确实是一款不错的工具。
　　      OK，接下来先看看怎么安装配置Flume。大家可以从http://flume.apache.org获取Flume的最新二进制版本。下载好后，解压，然后将flume的bin目录加到PATH中（这里默认系统已经安装好了java，并且已经将java的bin目录添加到PATH中）。最后进入flume目录中找到conf目录，将里面的flume-env.sh.template复制成flume-env.sh，然后往里面添加JAVA_HOME即可。至此就安装好了。
　　      
　　       下面先解释一下Flume里面的几个重要角色，然后我们配置几个agent玩玩。
　　        Flume里面有四个重要的角色，分别是source，channel，sink，event。Source负责收集数据并创建一个event，然后将event传递到指定的channel，接着event通过channel到达sink，sink负责将event的输出传递到指定的目标位置。简而言之，就是source→channel→sink→destination，其中传送的是event。
　　        OK，先来看看一个简单agent。这个agent我们用来接收网络数据并写到flume的日志中。配置代码如下：     



agent1.sources = netsource//指定source类型为netsource
agent1.sinks = logsink//指定sink类型为logsink
agent1.channels = memorychannel//指定channel类型为memorychannel，就是将数据读到内存中，然后传送
agent1.sources.netsource.type = netcat //netsource类型为netcat
agent1.sources.netsource.bind = localhost//绑定本机
agent1.sources.netsource.port = 3000//监听端口为本机的3000
agent1.sinks.logsink.type = logger//logsink的类型为logger
agent1.channels.memorychannel.type = memory //指定类型是memory
agent1.channels.memorychannel.capacity = 1000//指定数据缓存大小
agent1.channels.memorychannel.transactionCapacity = 100
agent1.sources.netsource.channels = memorychannel//指定source传送的channel
agent1.sinks.logsink.channel = memorychannel//指定sink的接收channel
　　        将上面代码命名为agent1.conf并保持在flume的工作目录即可（我比较懒，没有新建，就直接使用下载后解压的flume目录了）。
　　        接下来启动这个agent！在终端中输入：flume-ng agent --conf conf --conf-file agent1.conf --name agent1 （--conf 指定conf目录，--conf-file指定配置文件名，--name指定agent名字）。
　　        
　　       然后打开另一个终端窗口，使用curl工具从本地的3000端口输入一些数据，在到flume的日志文件中查看。即可看到数据已经已日志的格式保存到日志文件中。
　　        
　　       到这里，我们已经完成了一个简单的抓取数据的过程。可是我们发现要进入目录读取比较麻烦，那我们干脆将数据写出到console吧。
　　       只需要在启动命令后面加上参数-Dflume.root.logger=INFO,console即可。
　　      
　　       好了，我们来看看结果。可以看到，我们每次输入，内容都会在另一个终端同步显示。
　　      
　　       OK，这次就到这里。下一次再实现其他的agent！！谢谢大家的阅读。本人水平有限，如有纰漏，请不吝指正！不胜感激！