Flume主要由3个重要的组件构成
1）Source： 完成对日志数据的收集，分成transtion 和 event 打入到channel之中， Flume提供了各种source的实现，包括Avro Source、 Exce Source、 Spooling
Directory Source、 NetCat Source、 Syslog Source、 Syslog TCP Source、Syslog UDP Source、 HTTP Source、 HDFS Source， etc。
2）Channel： Flume Channel主要提供一个队列的功能，对source提供中的数据进行简单的缓存。 Flume对于Channel， 则提供了Memory Channel、 JDBC Chanel、 File Channel，etc
3）Sink： Flume Sink取出Channel中的数据，进行相应的存储文件系统，数据库，或者提交到远程服务器。包括HDFS sink、 Logger sink、 Avro sink、 File Roll sink、 Null sink、 HBasesink， etc。
1、Source
Spool Source 如何使用？ 在实际使用的过程中，可以结合log4j使用，使用log4j的时候，将log4j的文件分割机制设为1分钟一次，将文件拷贝到spool的监控目录。
log4j有一个TimeRolling的插件，可以把log4j分割的文件到spool目录。基本实现了实时的监控。 Flume在传完文件之后，将会修改文件的后缀，变为.COMPLETED（后缀也可以在配置文件中灵活指定） Exec Source 和Spool Source 比较
1） ExecSource可以实现对日志的实时收集，但是存在Flume不运行或者指令执行出错时，将无法收集到日志数据，无法何证日志数据的完整性。
2） SpoolSource虽然无法实现实时的收集数据，但是可以使用以分钟的方式分割文件，趋近于实时。
3）总结：如果应用无法实现以分钟切割日志文件的话，可以两种收集方式结合使用。
2、Channel
1）MemoryChannel可以实现高速的吞吐， 但是无法保证数据完整性
2）MemoryRecoverChannel在官方文档的建议上已经建义使用FileChannel来替换。FileChannel保证数据的完整性与一致性。在具体配置不限制时，建议FileChannel设置的目录和程序日志文件保存的目录，设成不同的磁盘，以便提高效率。
3、Sink
Flume Sink在设置存储数据时，可以向文件系统中，数据库中， hadoop中储数据，在日志数据较少时，可以将数据存储在文件系中，并且设定一定的时间间隔保存数据。在日志数据较多时，可以将相应的日志数据存储到Hadoop中，便于日后进行相应的数据分析。
