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Flume日志采集系统——初体验（Logstash对比版）

本文就从如下的几个方面讲述下我的使用心得：
初体验——与Logstash的对比
安装部署
启动教程
参数与实例分析

Flume初体验
Flume的配置是真繁琐，source，channel，sink的关系在配置文件里面交织在一起，没有Logstash那么简单明了。

Flume与Logstash相比，我个人的体会如下：
Logstash比较偏重于字段的预处理；而Flume偏重数据的传输；
Logstash有几十个插件，配置灵活；FLume则是强调用户的自定义开发（source和sink的种类也有一二十个吧，channel就比较少了）。
Logstash的input和filter还有output之间都存在buffer，进行缓冲；Flume直接使用channel做持久化（可以理解为没有filter）

Logstash浅谈：
Logstash中：
input负责数据的输入（产生或者说是搜集，以及解码decode）；
Filter负责对采集的日志进行分析，提取字段（一般都是提取关键的字段，存储到elasticsearch中进行检索分析）；
output负责把数据输出到指定的存储位置（如果是采集agent，则一般是发送到消息队列中，如kafka,redis,mq；如果是分析汇总端，则一般是发送到elasticsearch中）

在Logstash比较看重input,filter,output之间的协同工作，因此多个输入会把数据汇总到input和filter之间的buffer中。filter则会从buffer中读取数据，进行过滤解析，然后存储在filter于output之间的Buffer中。当buffer满足一定的条件时，会触发output的刷新。
Flume浅谈：
在Flume中：
source 负责与Input同样的角色，负责数据的产生或搜集（一般是对接一些RPC的程序或者是其他的flume节点的sink）
channel 负责数据的存储持久化（一般都是memory或者file两种）
sink 负责数据的转发（用于转发给下一个flume的source或者最终的存储点——如HDFS）

Flume比较看重数据的传输，因此几乎没有数据的解析预处理。仅仅是数据的产生，封装成event然后传输。传输的时候flume比logstash多考虑了一些可靠性。因为数据会持久化在channel中（一般有两种可以选择，memoryChannel就是存在内存中,另一个就是FileChannel存储在文件种），数据只有存储在下一个存储位置（可能是最终的存储位置，如HDFS；也可能是下一个Flume节点的channel），数据才会从当前的channel中删除。这个过程是通过事务来控制的，这样就保证了数据的可靠性。
不过flume的持久化也是有容量限制的，比如内存如果超过一定的量，也一样会爆掉。

参考
1 Flume开发者指南
2 Flume使用指南

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