一、什么是Flume NG
Flume是一个分布式、可靠、和高可用性的海量日志采集、聚合和传输的系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时Flume提供对数据的简单处理，并写到各种数据接受方（比如文本、HDFS、Hbase等）的能力
Flume的初始版本称为Flume OG，后来重构核心组件、核心配置及代码结构，重命名为Flume NG（Next Gerneration），Flume NG大大简化，比Flume OG更容易部署。
二、什么变化了
（1）还是存在sources和sinks，通过channels来连接
（2）channes是可插拔和耐久性要求。Flume NG附带内存中的快速通道，但非持续性事件交付和一个基于文件的持久事件传递的渠道。
（3）没有更多的逻辑和物理节点，物理节点代理可以运行更多的sources和sinks
（4）没有master和zookeeper的依赖，相反，Flume运行一个简单的基于文件的配置系统
（5）一切都是插件，可插入的组件包括channels、sources、sinks、interceptors（拦截器）、sink processors、even serializers
三、Flume一些核心概念
| 组件 | 功能 |
| 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 |
| Client | 生产数据，运行在一个独立的进程 |
| Source | 从Client收集数据，传递给Channel |
| Sink | 从Channel收集数据，运行在一个独立的进程 |
| Channel | 连接sources和sinks，这个有点像一个队列 |
| Events | 可以是日志记录、avro对象等 |
1、数据流模型
Flume以agent为最小的独立运行单位。一个agent就是一个JVM。单agent由Source、Sink和Channel三大组件构成，如下图：
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。
很直白的设计，其中值得注意的是，Flume提供了大量内置的Source、Channel和Sink类型。不同类型的 Source,Channel和Sink可以*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。
如果你以为Flume就这些能耐那就大错特错了。Flume支持用户建立多级流，也就是说，多个agent可以协同工作，并且支持Fan-in、Fan-out、Contextual Routing、Backup Routes。如下图所示：
2、高可靠性
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。
3、可恢复性
还是靠Channel。推荐使用FileChannel，事件持久化在本地文件系统里(性能较差)。
四、整体架构介绍
1、ExecSource
可通过写Unix command的方式组织数据，最常用的就是tail -F [file]。
可以实现实时传输，但在flume不运行和脚本错误时，会丢数据，也不支持断点续传功能。因为没有记录上次文件读到的位置，从而没办法知道，下次再读时，从什么地方开始读。特别是在日志文件一直在增加的时候。flume的source挂了。等flume的source再次开启的这段时间内，增加的日志内容，就没办法被 source读取到了。不过flume有一个execStream的扩展，可以自己写一个监控日志增加情况，把增加的日志，通过自己写的工具把增加的内容，传送给flume的node。再传送给sink的node。要是能在tail类的source中能支持，在node挂掉这段时间的内容，等下次 node开启后在继续传送，那就更完美了。
2、Spooling Directory Source
SpoolSource:是监测配置的目录下新增的文件，并将文件中的数据读取出来，可实现准实时。需要注意两点：1、拷贝到spool目录下的文件不可以再打开编辑。2、spool目录下不可包含相应的子目录。在实际使用的过程中，可以结合log4j使用，使用log4j的时候，将 log4j的文件分割机制设为1分钟一次，将文件拷贝到spool的监控目录。log4j有一个TimeRolling的插件，可以把log4j分割的文件到spool目录。基本实现了实时的监控。Flume在传完文件之后，将会修改文件的后缀，变为.COMPLETED（后缀也可以在配置文件中灵活指定）
ExecSource，SpoolSource对比：ExecSource可以实现对日志的实时收集，但是存在Flume不运行或者指令执行出错时，将无法收集到日志数据，无法何证日志数据的完整性。SpoolSource虽然无法实现实时的收集数据，但是可以使用以分钟的方式分割文件，趋近于实时。如果应用无法实现以分钟切割日志文件的话，可以两种收集方式结合使用。
Channel有多种方式：有 MemoryChannel, JDBC Channel, MemoryRecoverChannel, FileChannel。MemoryChannel可以实现高速的吞吐，但是无法保证数据的完整性。MemoryRecoverChannel在官方文档的建议上已经建义使用FileChannel来替换。FileChannel保证数据的完整性与一致性。在具体配置FileChannel时，建议 FileChannel设置的目录和程序日志文件保存的目录设成不同的磁盘，以便提高效率。
Sink在设置存储数据时，可以向文件系统中，数据库中，hadoop中储数据，在日志数据较少时，可以将数据存储在文件系中，并且设定一定的时间间隔保存数据。在日志数据较多时，可以将相应的日志数据存储到Hadoop中，便于日后进行相应的数据分析。