分布式的实时文件、网络端口数据流采集，可以将各种不同数据源的数据实时采集到各种目的地
特点实时采集 实时监听数据源，一有数据产生就采集
功能全面 大数据常用数据源和目标地都封装好了对应的接口
允许自定义开发 Java开发的源码，提供了自定义开发的接口
开发相对简单 开发一个配置文件，写入配置即可
可以实现分布式采集 本身不是分布式工具，可以实现分布式采集
架构Agent：一个flume程序就是一个Agent
Event：flume采集的数据封装为Event对象进行传输
Source：实时监听数据源，数据源一产生数据就采集
Channel：负责临时存储采集到的数据，将所有Event临时存储
Sink：负责将Channel中的数据发送到目标地，主动从Channel取数
多数据源架构
设计目的：将一份数写入不同的目的地
多层架构
设计目的：防止多个Flume程序直接与目的地进行数据交互，影响目的地性能
使用方式离线（采集到HDFS）：配置Source 和Sink文件，启动Hive和HDFS， 在命令行提交运行
实时（采集到Kafka）：配置Source 和Sink文件，采集到kafka，供实时计算程序消费
同类软件对比Sqoop 底层是MapReduce，适合离线数据量特别大的采集
Flume 适合实时采集文件，网络端口
Canal 适合实时采集MySQL数据库
同类软件对比sqoop 底层是MapReduce，适合离线数据量特别大的采集
Flume 适合实时采集文件，网络端口
Canal 适合实时采集MySQL数据库
高级组件Interceptor：拦截器，在source将每条数据转换成event的时候，可以在event头铺添加kv或者对数据进行过滤
添加数据：
Timestamp Interceptor
Host Interceptor
Static Interceptor
过滤数据：
Regex Filtering Interceptor
Channel Select
默认source 的数据发往每个channel一份，可以根据Agent头部的key的不同，发往不同channel
Sink Processor
功能
负载均衡
多个sink以sink group的方式一起工作，其中一个故障，还可以正常进行采集
故障转移
多个sink，一个工作，其他的不工作，只有在工作的sink故障才工作，保证采集正常进行
