Flume 是 Apache 开源的分布式日志采集传输工具 ，核心目标是实现海量日志数据的高效、可靠、实时 采集与传输。它的设计灵活且可扩展，核心围绕 Agent 展开，整体架构支持单节点独立工作，也能多节点串联形成复杂的日志传输链路。
一、 核心概念
1. Agent（代理）
这是 Flume 最核心的独立运行单元，你可以把它理解成一个 **"数据搬运工"**。每个 Agent 都是一个独立的 Java 进程，部署在一台服务器上，负责完成从数据采集到传输的完整工作。一个 Agent 由 Source、Channel、Sink 三个核心组件组成，三者缺一不可。
2. Source（数据源）
Source 是 Agent 的 **"数据入口"**，负责从指定的地方采集日志数据。
- 作用：监听并读取数据源的数据，然后将数据传递给 Channel。
- 常见类型：
- Taildir Source ：监控文件新增内容（比如系统的
.log日志文件），不会丢数据，是生产环境常用类型。 - NetCat Source：监听某个网络端口，接收通过端口发送过来的数据。
- Kafka Source：从 Kafka 主题中读取数据。
- Taildir Source ：监控文件新增内容（比如系统的
3. Channel（通道）
Channel 是 Agent 的 **"临时仓库"**，位于 Source 和 Sink 之间，起到缓冲和数据安全的作用。
- 作用：接收 Source 传递过来的数据，临时存储，再有序地传递给 Sink；支持事务机制，保证数据不丢、不重复。
- 常见类型：
- Memory Channel：内存缓存，速度快，但服务器宕机后数据会丢失，适合对数据可靠性要求不高的场景。
- File Channel：磁盘文件缓存，数据持久化存储，可靠性高，是生产环境首选。
- Kafka Channel：基于 Kafka 做缓存，兼具高吞吐和高可靠。
4. Sink（数据出口）
Sink 是 Agent 的 **"数据出口"**，负责把 Channel 里的日志数据传输到最终目的地。
- 作用：从 Channel 中拉取数据，发送到指定的存储或处理系统。
- 常见类型：
- HDFS Sink：将数据写入 Hadoop 的 HDFS 分布式文件系统。
- Kafka Sink：将数据写入 Kafka 主题，供下游消费。
- Elasticsearch Sink：将数据写入 Elasticsearch，用于日志检索和分析。
5. Event（事件）
Flume 中数据传输的最小单位，可以理解成一个 "数据包裹"。每个 Event 包含两部分：
- Headers：可选的键值对，用来存储事件的元数据（比如日志的时间戳、来源服务器 IP）。
- Body ：必填的字节数组，用来存储实际的日志数据（比如一条用户访问记录：
"192.168.1.1 - [10/Oct/2025:12:00:00] GET /index.html"）。
6. Interceptor（拦截器）
可选组件，相当于 **"数据分拣员"**。
- 作用：在 Event 从 Source 到 Channel 的过程中，对 Event 进行加工处理（比如添加、修改 Headers 信息，过滤掉无用的 Event）。
7. Channel Selector（通道选择器）
可选组件，相当于 **"数据分流器"**。
- 作用：当一个 Source 对应多个 Channel 时，决定每个 Event 应该发送到哪些 Channel 中（支持复制 和多路复用两种模式）。
二、 整体架构
Flume 的架构非常灵活，主要分为两种部署模式：
1. 单 Agent 架构（基础模式）
这是最简单的部署方式，一个 Agent 独立完成数据采集 - 缓冲 - 传输的全流程。流程 ：数据源 → Source → Interceptor → Channel Selector → Channel → Sink → 目的地适用场景：单台服务器的日志采集，比如采集一台 Web 服务器的访问日志并传输到 HDFS。
2. 多 Agent 串联架构（分布式模式）
当日志需要跨服务器、跨网络传输时，可将多个 Agent 串联起来，形成一条分布式数据传输链路 。流程 ：数据源 → Agent1（Source→Channel→Sink） → Agent2（Source→Channel→Sink） → ... → 最终目的地原理 ：前一个 Agent 的 Sink 作为后一个 Agent 的 Source（比如 Agent1 的 Sink 是 Avro Sink，Agent2 的 Source 是 Avro Source），实现数据的接力传输。适用场景：大规模集群的日志采集，比如采集上千台服务器的日志，汇总后传输到大数据平台。
三、 核心特点总结
- 基于 Event 传输：数据封装成 Event，传输灵活。
- 事务机制保障：Source 到 Channel、Channel 到 Sink 均有事务，保证数据可靠。
- 架构灵活可扩展：支持单节点 / 多节点部署，组件可自定义开发。
- 配置驱动：无需编写代码，通过配置文件定义组件关系和功能。