1 Flum的应用场景？
线上数据存储在磁盘或通过socket传输给另外一个系统，很难推动线上应用和服务去修改接口，向kafka里面写数据，Flume是主要用来线上数据的传输。
2 Flum丢包问题
单机upd的flume source配置，100M/s数据量，10w qps flume就开始大量丢包，因此，很多公司在搭建自己的系统时，直接抛弃了flume,自己研发传输系统，但也会参考source-channel-sink.
一些公司在Flume工作过程中，会对业务日志进行监控，如果数据丢失在1%左右是没有问题的，当数据丢失在5%就会出现问题。
Flume：Flume是管道流方式，提供了很多默认实现，让用户通过参数部署，及扩展API
KafKa:Kafka是一个可持久化的分布式消息队列
Kafka是一个通用的系统，它允许多个生产者和多个消费者共享多个主题，相比之下Flum是一种专用的工具，被用来往HDFS，HBase发送数据。它对HDFS有特殊的优化，并且集成了Hadoop的安全性。如果数据被多个系统消费，使用Kafka,如果数据设计给Hadoop使用，则使用Flume。
Flume可以使用拦截器处理数据。这些对数据屏蔽或过量是很有用的。Kafka需要外部的流处理才能做到。
Kafka和flume是高可靠系统，可以通过配置实现数据的0丢失。但是flume不支持副本，一但某个Flume agent节点挂掉之后，即使使用了高可靠的管道传输，这些数据也会丢失，直到你恢复你的磁盘。如果需要可靠的管道传输，可以使用kafka.
4、数据怎么采集到Kafka,实现方式？
使用Flume Kafka插件，插件自定义了flume和sink,数据从channel取出，通过kafka的Produce写入kafka中。
5、flume管道内存，flume宕机了数据怎么解决？
1）Flume的channel分为很多种，可以将数据写入到文件。
2）防止非首个agent宕机的方法数可以做集群或者主备。
尚硅谷
4.1你是如何实现Flum数据传输的监控的
使用第三方框架Ganglia实时监控Flume.
4.2 Flume的Source，Sink,Channel的作用？你们Source是什么类型？
1作用
1）Source可以用来收集数据，可以处理各种格式，日志数据
2）Channel组件对采集的数据进行缓存，可以存放在Memory或File中。
3）Sink组件是用于把数据发送到目的地的组件，目的地包括Hdfs,Hbase,avro,thrift,Hbase.
4.3 Flume的Channel Selectors(拦截器，监控器)
官方文档上Chann Selectors 有两种类型：Replicating Channel Selector 和Multiplexing，
这两种Selector的区别是Replicating会将source 过来的事件发送给所有的Channel,而Multiplexing可以选择该发往哪些Channel.
4.4 Flume参数调优
Source ：batchsize可以影响Source运送envent到Channel的条数，适当的调节这个参数，可以提高Source运送到channel 的event性能。
2 Channel
type选择memory时Channel的性能最好，但是如果Flume如果意外挂掉可能丢失数据，这是type可以选择File，但性能比Memory差。
使用Channel时配置DataDir配置多个不同盘下的目录可以提高性能。
Capacity决定channel可容纳最大envent的条数。transactionCapacity决定Source往Channel写数据的最大的条数，其也决定sink往Channel读取数据的条数。
transanctionCapacity需要大于Source和Sink的batchSize参数。
3.Sink
增加sink,能提高数据消费的效率。但是也不是越多越好，多了话，也会造成系统资源的浪费。
bachsize决定sink读取Channel的envent的条数大小，适当增加batchsize可以跳高sink从channel搬运数据的大小。
4.5 Flume的事务机制
Flume有两个事务机制：这两个事务机制分别负责Source 到Channel,Channel到sink。
4.6 Flume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，因此不会丢失。唯一丢失的Channel的type是使用memory会丢失数据。或agent宕机导致数据丢失，或者Cahnnel存储的数据已满，导致Source不在写入，未写入的数据丢失。