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flume基本架构
Flume 是 Cloudera 提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume 基于流式架构，灵活简单。
为什么要用flume，put也可以把日志上传到hdfs:
Flume最主要的作用就是，实时读取服务器本地磁盘的数据，将数据写入到HDFS
Agent
Agent 是一个 JVM 进程，它以事件的形式将数据从源头送至目的 Agent 由三部分组成：source，sink，channel
Source
其实就是用于接收数据到Agent的组件，接收来自不同数据源的数据
Sink
Sink 不断地轮询 Channel 中的事件且批量地移除它们，并将这些事件批量写入到存储或索引系统、或者被发送到另一个 Flume Agent
Channel
Channel是位于Source和Sink之间的缓冲组件，如果没有缓冲区，Source接收数据的速度和Sink上传数据到Hdfs的速度不一致，导致系统崩掉
因此，Channel 允许 Source 和 Sink 运作在不同的速率上。Channel 是线程安全的，可以同时处理几个 Source
的写入操作和几个Sink 的读取操作。
Flume 自带两种 Channel：Memory Channel 和 File Channel。
Memory Channel 是内存中的队列。Memory Channel 在不需要关心数据丢失的情景下适用。如果需要关心数据丢失，那么 Memory Channel 就不应该使用，因为程序死亡、机器宕机或者重启都会导致数据丢失。
File Channel 将所有事件写到磁盘。因此在程序关闭或机器宕机的情况下不会丢失数据。
Event
当Source接收数据的时候，会将接收的数据封装成一个Event，也就是序列化，在Sink会解析
Event 由 Header 和 Body 两部分组成，Header 用来存放该 event 的一些属性，为 K-V 结构，Body 用来存放该条数据，形式为字节数组
SpoolingDirSource（监控一个目录）
- SpoolingDirSource指定本地磁盘的一个目录为"Spooling(自动收集)"的目录！这个source可以读取目录中新增的文件，将文件的内容封装为event!
- SpoolingDirSource在读取一整个文件到channel之后，它会采取策略，要么删除文件(是否可以删除取决于配置)，要么对文件进程一个完成状态的重命名，这样可以保证source持续监控新的文件！
- SpoolingDirSource和execsource不同，SpoolingDirSource是可靠的！即使flume被杀死或重启，依然不丢数据！但是为了保证这个特性，付出的代价是，一旦flume发现以下两种情况，flume就会报错，停止：
①一个文件已经被放入目录，在采集文件时，不能被修改
②文件的名在放入目录后又被重新使用（出现了重名的文件）
要求：
必须已经封闭的文件才能放入到SpoolingDirSource，在同一个SpoolingDirSource中都不能出现重名的文件！
TailDirSource（监控多个文件目录中的多个文本文件）
- TailDirSource采集的文件，不能随意重命名！如果日志在正在写入时，名称为 xxxx.tmp，写入完成后，滚动，改名为xxx.log，此时一旦匹配规则可以匹配上述名称，就会发生数据的重复采集！
- Taildir Source 可以读取多个文件最新追加写入的内容！
- Taildir Source是可靠的，即使flume出现了故障或挂掉
- Taildir Source在工作时，会将读取文件的最后的位置记录在一个json文件中，一旦agent重启，会从之前已经记录的位置，继续执行tail操作
很重要！！！！
在taildirsource中 如果已经上传到hdfs的文件修改了文件名 会重新上传 换个场景 如果是监听hive.log 在凌晨会修改名称 flume就会重新上传这个文件 导致hdfs上的数据重复 因此要去修改源码中的updatepoi 和 reliabletaildireventreader 中判断inode和 absolute路径的条件修改为只判断inode的位置就可以 结果会变成修改文件名不会重新上传文件 修改文件内容不会将之前的数据重新追加上传 而是只更新最新增加的数据
事务
分为两个事务：Put和Take
source接收到数据后，doput会这一批数据暂存到缓冲区putlist中，docommit会检查channel内存队列中是否能够合并数据，如果不能的话，dorollback会将数据回滚到putlist中
因为sink是主动去拉去数据的，dotake会将数据从channel中拉取到takelist中，如果数据能够完整拉取，那么docommit会将takelist中的数据清除，如果拉取过程发生异常，那么dorollback会将takelist中的数据回滚到channel内存队列中