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Flume是一个高可用，高可靠，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，能够有效的收集、聚合、移动大量的日志数据。

优点：

使用Flume采集数据不需要写一行代码，注意是一行代码都不需要，只需要在配置文件中随便
写几行配置Flume就会死心塌地的给你干活了

左边的web server表示是一个web项目，web项目会产生日志数据，通过中间的Agent把日志数据采集到HDFS中。
其中这个Agent就是我们使用Flume启动的一个代理，它是一个持续传输数据的服务，数据在Agent内部的这些组件之间传输的基本单位是Event

Flume三大核心组件：Source  Channel Sink

从图中可以看到，Agent是由Source、Channel、Sink这三大组件组成的，这就是Flume中的三大核心组件.

其中source是数据源，负责读取数据
channel是临时存储数据的，source会把读取到的数据临时存储到channel中
sink是负责从channel中读取数据的，最终将数据写出去，写到指定的目的地中

Flume的特性
1. 它有一个简单、灵活的基于流的数据流结构，这个其实就是刚才说的Agent内部有三大组件，数据通过这三大组件流动的
2. 具有负载均衡机制和故障转移机制
3. 一个简单可扩展的数据模型(Source、Channel、Sink)，这几个组件是可灵活组合的

Flume应用场景：

这个图里面一共有两个Agent，表示我们启动了2个Flume的代理，或者可以理解为了启动了2个flume的进程。
首先看左边这个agent，给他起个名字叫 foo
这里面有一个source，source后面接了3个channel，表示source读取到的数据会重复发送给每个
channel，每个channel中的数据都是一样的
针对每个channel都接了一个sink，这三个sink负责读取对应channel中的数据，并且把数据输出到不同的目的地，
sink1负责把数据写到hdfs中
sink2负责把数据写到一个Java消息服务数据队列中
sink3负责把数据写给另一个Agent

Flume中多个Agent之间是可以连通的，只需要让前面Agent的sink组件把数据写到下一
个Agent的source组件中即可。

 这个图里面一共启动了四个agent，左边的三个agent都是负责采集对应web服务器中的日志数据，数据采集过来之后统一发送给agent4，最后agent4进行统一汇总，最终写入hdfs。
这种架构的好处是后期如果要修改最终数据的输出目的地，只需要修改agent4中的sink即可，不需要修改agent1、2、3。
但是这种架构也有弊端，
1. 如果有很多个agent同时向agent4写数据，那么agent4会出现性能瓶颈，导致数据处理过慢
2. 这种架构还存在单点故障问题，如果agent4挂了，那么所有的数据都断了。
不过这些问题可以通过flume中的负载均衡和故障转移机制解决