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Flume是cloudera公司开源的一款分布式、可靠地进行大量日志数据采集、聚合和并转移到存储中；通过事务机制提供了可靠的消息传输支持，自带负载均衡机制来支撑水平扩展；并且提供了一些默认组件供直接使用。
Flume目前常见的应用场景：日志--->Flume--->实时计算（如Kafka+Storm） 、日志--->Flume--->离线计算（如HDFS、HBase）、日志--->Flume--->ElasticSearch。
Flume主要分为三个组件：Source、Channel、Sink；数据流如下图所示：
1、Source负责日志流入，比如从文件、网络、Kafka等数据源流入数据，数据流入的方式有两种轮训拉取和事件驱动；
2、Channel负责数据聚合/暂存，比如暂存到内存、本地文件、数据库、Kafka等，日志数据不会在管道停留很长时间，很快会被Sink消费掉；
3、Sink负责数据转移到存储，比如从Channel拿到日志后直接存储到HDFS、HBase、Kafka、ElasticSearch等，然后再有如Hadoop、Storm、ElasticSearch之类的进行数据分析或查询。
一个Agent会同时存在这三个组件，Source和Sink都是异步执行的，相互之间不会影响。
假设我们有采集并索引Nginx访问日志，我们可以按照如下方式部署：
1、Source采集的日志会传入ChannelProcessor组件，其首先通过Interceptor进行日志过滤，如果接触过Servlet的话这个概念是类似的，可以参考《Servlet3.1规范翻译——过滤器 》 ；过滤器可以过滤掉日志，也可以修改日志内容；
2、过滤完成后接下来会交给ChannelSelector进行处理，默认提供了两种选择器：复制或多路复用选择器；复制即把一个日志复制到多个Channel；而多路复用会根据配置的选择器条件，把符合条件的路由到相应的Channel；在写多个Channel时可能存在存在失败的情况，对于失败的处理有两种：稍后重试或者忽略。重试一般采用指数级时间进行重试。
我们之前说过Source生产日志给Channel、Sink从Channel消费日志；它俩完全是异步的，因此Sink只需要监听自己关系的Channel变化即可。
到此我们可以对Source日志进行过滤/修改，把一个消息复制/路由到多个Channel，对于Sink的话也应该存在写失败的情况，Flume默认提供了如下策略：
Failover策略是给多个Sink定义优先级，假设其中一个失败了，则路由到下一个优先级的Sink；Sink只要抛出一次异常就会被认为是失败了，则从存活Sink中移除，然后指数级时间等待重试，默认是等待1s开始重试，最大等待重试时间是30s。
Flume也提供了负载均衡策略：
1、首先是日志采集层，该层的Agent和应用部署在同一台机器上，负责采集如Nginx访问日志；然后通过RPC将日志流入到收集/聚合层；在这一层应该快速的采集到日志然后流入到收集/聚合层；
2、收集/聚合层进行日志的收集或聚合，并且可以进行容错处理，如故障转移或负载均衡，以提升可靠性；另外可以在该层开启文件Channel，做数据缓冲区；
3、收集/聚合层对数据进行过滤或修改然后进行存储或处理；比如存储到HDFS，或者流入Kafka然后通过Storm对数据进行实时处理。
以上是“Flume整体架构是怎么样的”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！