在一个完整的大数据处理系统中，除了hdfs+mapreduce+hive组成分析系统的核心之外，还需要数据采集、结果数据导出、任务调度等不可或缺的辅助系统，而这些辅助工具在hadoop生态体系中都有便捷的开源框架。

日志采集框架Flume

 Flume是一个分布式、可靠、和高可用的海量日志采集、聚合和传输的系统。

 Flume可以采集文件，socket数据包等各种形式源数据，又可以将采集到的数据输出到HDFS、hbase、hive、kafka队列等众多外部存储系统中

一般的采集需求，通过对flume的简单配置即可实现

 Flume针对特殊场景也具备良好的自定义扩展能力，因此，flume可以适用于大部分的日常数据采集场景

运行过程

1、 Flume分布式系统中最核心的角色是agent，flume采集系统就是由一个个agent所连接起来形成

2、 每一个agent相当于一个数据传递员，内部有三个组件：

a) Source：采集源，用于跟数据源对接，以获取数据

b) Sink：下沉地，采集数据的传送目的，用于往下一级agent传递数据或者往最终存储系统传递数据

c) Channel：angent内部的数据传输通道，用于从source将数据传递到sink

Flume支持众多的source和sink类型

Flume的安装部署

1、Flume的安装非常简单，只需要解压即可，当然，前提是已有hadoop环境

上传安装包到数据源所在节点上

然后解压  tar -zxvf apache-flume-1.6.0-bin.tar.gz

然后进入flume的目录，修改conf下的flume-env.sh，在里面配置JAVA_HOME

2、根据数据采集的需求配置采集方案，描述在配置文件中(文件名可任意自定义)

3、指定采集方案配置文件，在相应的节点上启动flume agent

flume、sqoop、oozie