1.多sink
channel 的内容只输出一次，同一个event 如果sink1 输出，sink2 不输出；如果sink1 输出，sink1 不输出。 最终 sink1+sink2=channel 中的数据。
配置文件如下：
a1.sources=r1a1.sinks= k1 k2a1.channels= c1# Describe/configure the sourcea1.sources.r1.type= execa1.sources.r1.shell= /bin/bash -ca1.sources.r1.channels= c1a1.sources.r1.command= tail -F /opt/apps/logs/tail4.log# channela1.channels.c1.type= memorya1.channels.c1.capacity=1000a1.channels.c1.transactionCapacity=100#sink1a1.sinks.k1.channel= c1a1.sinks.k1.type= org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSinka1.sinks.k1.kafka.topic= mytopica1.sinks.k1.kafka.bootstrap.servers= localhost:9092a1.sinks.k1.kafka.flumeBatchSize=20a1.sinks.k1.kafka.producer.acks=1a1.sinks.k1.kafka.producer.linger.ms=1a1.sinks.ki.kafka.producer.compression.type= snappy#sink2a1.sinks.k2.type= file_rolla1.sinks.k2.channel= c1#a1.sinks.k2.sink.rollInterval=0a1.sinks.k2.sink.directory= /opt/apps/tmp
2.多 channel 多sink ，每个sink 输出内容一致
（memory channel 用于kafka *** 作，实时性高，file channel 用于 sink file 数据安全性高）
（多channel 单 sink 的情况没有举例，个人感觉用处不广泛。）
配置文件如下：
a1.sources=r1a1.sinks= k1 k2a1.channels= c1 c2# Describe/configure the sourcea1.sources.r1.type= execa1.sources.r1.shell= /bin/bash -ca1.sources.r1.channels= c1 c2a1.sources.r1.command= tail -F /opt/apps/logs/tail4.log#多个channel 的数据相同a1.sources.r1.selector.type=replicating# channel1a1.channels.c1.type= memorya1.channels.c1.capacity=1000a1.channels.c1.transactionCapacity=100#channel2a1.channels.c2.type= filea1.channels.c2.checkpointDir= /opt/apps/flume-1.7.0/checkpointa1.channels.c2.dataDirs= /opt/apps/flume-1.7.0/data#sink1a1.sinks.k1.channel= c1a1.sinks.k1.type= org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSinka1.sinks.k1.kafka.topic= mytopica1.sinks.k1.kafka.bootstrap.servers= localhost:9092a1.sinks.k1.kafka.flumeBatchSize=20a1.sinks.k1.kafka.producer.acks=1a1.sinks.k1.kafka.producer.linger.ms=1a1.sinks.ki.kafka.producer.compression.type= snappy#sink2a1.sinks.k2.type= file_rolla1.sinks.k2.channel= c2#a1.sinks.k2.sink.rollInterval=0a1.sinks.k2.sink.directory= /opt/apps/tmp
3. 多source 单 channel 单 sink
多个source 可以读取多种信息放在一个channel 然后输出到同一个地方
配置文件如下：
a1.sources=r1r2a1.sinks= k1a1.channels= c1# source1a1.sources.r1.type= execa1.sources.r1.shell= /bin/bash -ca1.sources.r1.channels= c1a1.sources.r1.command= tail -F /opt/apps/logs/tail4.log# source2a1.sources.r2.type= execa1.sources.r2.shell= /bin/bash -ca1.sources.r2.channels= c1a1.sources.r2.command= tail -F /opt/apps/logs/tail2.log# channel1 in memorya1.channels.c1.type= memorya1.channels.c1.capacity=1000a1.channels.c1.transactionCapacity=100#sink1a1.sinks.k1.channel= c1a1.sinks.k1.type= org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSinka1.sinks.k1.kafka.topic= mytopica1.sinks.k1.kafka.bootstrap.servers= localhost:9092a1.sinks.k1.kafka.flumeBatchSize=20a1.sinks.k1.kafka.producer.acks=1a1.sinks.k1.kafka.producer.linger.ms=1a1.sinks.ki.kafka.producer.compression.type= snappy
flume 像乐高积木一样可以自己随心所欲将不同的组件进行搭配使用，耦合度低。
Source
rpc远程过程调用协议，客户机与服务机的调用模式需要对数据进行序列化。
1：客户机将参数序列化并以二进制形式通过网络传输到服务器。
2：服务器接收到后进行反序列化再调用方法获取返回值。
3：服务器将返回值序列化后再通过网络传输给客户机。
4：客户机接收到结果后再进行反序列化获取结果。
Avro source：
Avro就是一种序列化形式，avrosource监听一个端口只接收avro序列化后的数据，其他类型的不接收。
type：avrosource的类型，必须是avro。
bind：要监听的(本机的)主机名或者ip。此监听不是过滤发送方。一台电脑不是说只有一个IP。有多网卡的电脑，对应多个IP。
port：绑定的本地的端口。
Thrif source：
和avro一样是一种数据序列化形式，Thrifsource只采集thrift数据序列化后的数据
Exec source：
采集linux命令的返回结果传输给channel
type:source的类型：必须是exec。
command：要执行命令。
tail –f 若文件被删除即使重新创建同名文件也不会监听
tail -F 只要文件同名就可以继续监听
以上可以用在日志文件切割时的监听
JMS Source：
Java消息服务数据源，Java消息服务是一个与具体平台无关的API，这是支持jms规范的数据源采集；
Spooling Directory Source：通过文件夹里的新增的文件作为数据源的采集；
Kafka Source：从kafka服务中采集数据。
NetCat Source：绑定的端口（tcp、udp），将流经端口的每一个文本行数据作为Event输入
type：source的类型，必须是netcat。
bind：要监听的(本机的)主机名或者ip。此监听不是过滤发送方。一台电脑不是说只有一个IP。有多网卡的电脑，对应多个IP。
port：绑定的本地的端口。
HTTP Source：监听HTTP POST和 GET产生的数据的采集
Chanel
是一个数据存储池，中间通道，从source中接收数据再向sink目的地传输，如果sink写入失败会自动重写因此不会造成数据丢失。
Memory：用内存存储，但服务器宕机会丢失数据。
Typechannel的类型：必须为memory
capacity：channel中的最大event数目
transactionCapacity：channel中允许事务的最大event数目
File：使用文件存储数据不会丢失数据但会耗费io。
Typechannel的类型：必须为 file
checkpointDir ：检查点的数据存储目录
dataDirs ：数据的存储目录
transactionCapacity：channel中允许事务的最大event数目
SpillableMemory Channel：内存文件综合使用，先存入内存达到阀值后flush到文件中。
Typechannel的类型：必须为SPILLABLEMEMORY
memoryCapacity：内存的容量event数
overflowCapacity：数据存到文件的event阀值数
checkpointDir：检查点的数据存储目录
dataDirs：数据的存储目录
Jdbc：使用jdbc数据源来存储数据。
Kafka：使用kafka服务来存储数据。
Sink
各种类型的目的地，接收channel写入的数据并以指定的形式表现出来。Sink有很多种类型。
type：sink的类型 必须是hdfs。
hdfs.path：hdfs的上传路径。
hdfs.filePrefix：hdfs文件的前缀。默认是:FlumeData
hdfs.rollInterval:间隔多久产生新文件，默认是:30（秒） 0表示不以时间间隔为准。
hdfs.rollSize：文件到达多大再产生一个新文件，默认是:1024（bytes）0表示不以文件大小为准。
hdfs.rollCount：event达到多大再产生一个新文件，默认是:10（个）0表示不以event数目为准。
hdfs.batchSize：每次往hdfs里提交多少个event，默认为100
hdfs.fileType：hdfs文件的格式主要包括：SequenceFile,DataStream ,CompressedStream，如果使用了CompressedStream就要设置压缩方式。
hdfs.codeC：压缩方式：gzip,bzip2, lzo, lzop, snappy
注：%{host}可以使用header的key。以及%Y%m%d来表示时间，但关于时间的表示需要在header里有timestamp这个key。
Logger Sink将数据作为日志处理（根据flume中的设置的日志方式来显示）
要在控制台显示在运行agent的时候加入：-Dflume.root.logger=INFO,console。
type：sink的类型：必须是logger。
maxBytesToLog：打印body的最长的字节数 默认为16
Avro Sink：数据被转换成Avro Event，然后发送到指定的服务端口上。
type：sink的类型：必须是 avro。
hostname：指定发送数据的主机名或者ip
port：指定发送数据的端口
实例
1：监听一个文件的增加变化，采集数据并在控制台打印。
在这个例子中我使用exec source，memory chanel，logger sink。可以看我的agent结构图
以下是我创建的exec_source.conf
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
a1.sources.r1.type=exec
a1.sources.r1.command=tail -F/usr/local/success.log
a1.channels.c1.type=memory
a1.channels.c1.capacity=1000
a1.channels.c1.transactioncapacity=100
a1.sinks.k1.type=logger
a1.sources.r1.channels=c1
a1.sinks.k1.channel=c1
执行命令：
bin/flume-ngagent --conf conf/ --conf-file conf/exec_source.conf --name a1-Dflume.root.logger=INFO,console &
然后更改/usr/local/success.log文件中的内容后可以看到flume采集到了文件的变化并在控制台上打印出来。文件初始内容hello和how are you，剩下的i am fine和ok为新增加内容。
2：监控一个文件变化并将其发送到另一个服务器上然后打印
这个例子可以建立在上一个例子之上，但是需要对flume的结构做一些修改，我使用avro序列化数据再发送到指定的服务器上。详情看结构图。
实际上flume可以进行多个节点关联，本例中我只使用131向139发送数据
131,139上都必须启动agent
服务器131配置
以下是我创建的exec_source_avro_sink.conf
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
a1.sources.r1.type=exec
a1.sources.r1.command=tail -F/usr/local/success.log
a1.channels.c1.type=memory
a1.channels.c1.capacity=1000
a1.channels.c1.transactioncapacity=100
a1.sinks.k1.type=avro
a1.sinks.k1.hostname=192.168.79.139
a1.sinks.k1.port=42424
a1.sources.r1.channels=c1
a1.sinks.k1.channel=c1
执行命令启动agent
bin/flume-ng agent --conf conf/ --conf-fileconf/exec_source_avro_sink.conf --name a1 -Dflume.root.logger=INFO,console&
139服务器配置
执行命令拷贝flume到139
scp -r apache-flume-1.7.0-bin/root@192.168.79.139:/usr/local/
修改exec_source_avro_sink.conf
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
a1.sources.r1.type=avro
a1.sources.r1.bind=0.0.0.0
a1.sources.r1.port=42424
a1.channels.c1.type=memory
a1.channels.c1.capacity=1000
a1.channels.c1.transactioncapacity=100
a1.sinks.k1.type=logger
a1.sources.r1.channels=c1
a1.sinks.k1.channel=c1
执行命令启动agent
bin/flume-ng agent --conf conf/ --conf-fileconf/exec_source_avro_sink.conf --name a1 -Dflume.root.logger=INFO,console&
结果可以在139控制台上看到131中修改success.log的变化信息
3：avro-client实例
执行bin/flume-ng会提示有命令如下
help display this help text
agent run aFlume agent
avro-client run anavro Flume client
version show Flume version info
avro-clinet是avro客户端，可以把本地文件以avro序列化方式序列化后发送到指定的服务器端口。本例就是将131的一个文件一次性的发送到139中并打印。
Agent结构图如下
131启动的是一个avro-client，它会建立连接，发送数据，断开连接，它只是一个客户端。
启动一个avro客户端
bin/flume-ngavro-client --conf conf/ --host 192.168.79.139 --port 42424 --filename/usr/local/success.log --headerFile /usr/local/kv.log
--headerFile是用来区分是哪个服务器发送的数据，kv.log中的内容会被发送到139，可以作为标识来使用。
139的avro_client.conf如下
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
a1.sources.r1.type=avro
a1.sources.r1.bind=0.0.0.0
a1.sources.r1.port=42424
a1.channels.c1.type=memory
a1.channels.c1.capacity=1000
a1.channels.c1.transactioncapacity=100
a1.sinks.k1.type=logger
a1.sources.r1.channels=c1
a1.sinks.k1.channel=c1
启动agent
bin/flume-ngagent --conf conf/ --conf-file conf/avro_client.conf --name a1-Dflume.root.logger=INFO,console &
139控制台显示如下
可以看到headers的内容headers:{hostname=192.168.79.131}
注意：
1：Flume服务没有stop命令需要通过kill来杀掉进行，可以使用jps -m来确认是那个agent的number
[root@shb01 conf]# jps -m
3610 Jps -m
3512 Application --conf-fileconf/exec_source.conf --name a1
2：修改flume的配置文件后如avro_client.conf，flume会自动重启
3：logger sink默认只显示16个字节
4：flume是以event为单位进行数据传输的，其中headers是一个map容器map
Event: { headers:{hostname=192.168.79.131}body: 31 61 1a }
5：flume支持多节点关联但是sink和source的类型要一致，比如avro-client发送数据那么接收方的source也必须是avro否则会警告。
您好，很高兴为您解答。Flume最早是Cloudera提供的日志收集系统，目前是Apache下的一个孵化项目，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力 Flume提供了从console（控制台）、RPC（Thrift-RPC）、text（文件）、tail（UNIX tail）、syslog（syslog日志系统，支持TCP和UDP等2种模式），exec（命令执行）等数据源上收集数据的能力。
Flume采用了多Master的方式。为了保证配置数据的一致性，Flume引入了ZooKeeper，用于保存配置数据，ZooKeeper本身可保证配置数据的一致性和高可用，另外，在配置数据发生变化时，ZooKeeper可以通知Flume Master节点。Flume Master间使用gossip协议同步数据。
Flume是一个分布式、可靠、和高可用的海量日志聚合的系统，支持在系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。
flume的特性：
(1) 可靠性
当节点出现故障时，日志能够被传送到其他节点上而不会丢失。Flume提供了三种级别的可靠性保障，从强到弱依次分别为：end-to-end（收到数据agent首先将event写到磁盘上，当数据传送成功后，再删除；如果数据发送失败，可以重新发送。），Store on failure（这也是scribe采用的策略，当数据接收方crash时，将数据写到本地，待恢复后，继续发送），Best effort（数据发送到接收方后，不会进行确认）。
(2) 可扩展性
Flume采用了三层架构，分别为agent，collector和storage，每一层均可以水平扩展。其中，所有agent和collector由master统一管理，这使得系统容易监控和维护，且master允许有多个（使用ZooKeeper进行管理和负载均衡），这就避免了单点故障问题。
3) 可管理性
所有agent和colletor由master统一管理，这使得系统便于维护。多master情况，Flume利用ZooKeeper和gossip，保证动态配置数据的一致性。用户可以在master上查看各个数据源或者数据流执行情况，且可以对各个数据源配置和动态加载。Flume提供了web 和shell script command两种形式对数据流进行管理。
(4) 功能可扩展性
用户可以根据需要添加自己的agent，collector或者storage。此外，Flume自带了很多组件，包括各种agent（file， syslog等），collector和storage（file，HDFS等）。
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希望我的回答对您有所帮助，望采纳！
~ O(∩_∩)O~
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