什么是 flume 日志收集，flume的原理是什么，flume会遇到什么问题

、Flume介绍

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可以搜集数据，合并数据。合并到什么地方，可以是hdfs。也就是flume可以与hadoop相结合

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设计目标：

(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

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

Flume是Cloudera开发的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据。数据源可定制、可扩展，数据存储系统可定制、可扩展。

主要分为 7 个阶段：入门知识 → Java 基础 → Scala 基础 → Hadoop 技术模块 → Hadoop 项目实战 → Spark 技术模块 → 大数据项目实战。

阶段一：学习入门知识

这一部分主要针对的是新手，在学习之前需要先掌握基本的数据库知识。MySQL 是一个 DBMS（数据库管理系统），是最流行的关系型数据库管理系统（关系数据库，是建立在关系数据库模型基础上的数据库，借助于集合代数等概念和方法来处理数据库中的数据）。

MongoDB 是 IT 行业非常流行的一种非关系型数据库（NoSQL），其灵活的数据存储方式备受当前 IT 从业人员的青睐。

而 Redis 是一个开源、支持网络、基于内存、键值对存储数据库。两者都非常有必要了解。

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6、Redis基础教程

阶段二：Java基础

Java 是目前使用最为广泛的编程语言，它具有的众多特性，特别适合作为大数据应用的开发语言。

Java 语言具有功能强大和简单易用两个特征，跨平台应用能力比 C、C++ 更易用，更容易上手。同时还具有简单性、面向对象、分布式、健壮性、安全性、平台独立与可移植性、多线程、动态性等特点。最重要的一点是 Hadoop 是用 Java 编写的。

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阶段三：Scala基础

Scala 是一种多范式的编程语言，其设计的初衷是要集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。由于 Scala 运行于 Java 平台（Java 虚拟机），并兼容现有的Java 程序，所以 Scala 可以和大数据相关的基于 JVM 的系统很好的集成。

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阶段四：Hadoop技术模块

Hadoop 是一款支持数据密集型分布式应用并以 Apache 2.0 许可协议发布的开源软件框架，它能搭建大型数据仓库，PB 级别数据的存储、处理、分析、统计等业务。编程语言你可以选，但 Hadoop 一定是大数据必学内容。

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阶段五：Hadoop项目实战

当然，学完理论就要进行动手实战了，Hadoop 项目实战可以帮助加深对内容的理解，并锻炼动手能力。

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阶段六：Spark技术模块

Spark 和 Hadoop 都是大数据框架。Hadoop 提供了 Spark 所没有的功能特性，比如分布式文件系统，而 Spark 为需要它的那些数据集提供了实时内存处理。所以学习 Spark 也非常必要。

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8、Spark 基础之使用机器学习库 MLlib

9、Spark 基础之 SparkR 快速上手

10、流式实时日志分析系统--《Spark 最佳实践》

11、使用 Spark 和 D3.js 分析航班大数据

阶段七：大数据项目实战

最后阶段提供了大数据实战项目，这是对常用技能的系统运用，例如使用常用的机器学习进行建模、分析和运算，这是成为大数据工程师过程中的重要一步。

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3、大数据带你挖掘打车的秘籍

4、Twitter数据情感分析

5、使用 Spark 进行流量日志分析

6、Spark流式计算电商商品关注度

7、Spark的模式挖掘-FPGrowth算法

扩展资料：

大数据技术的具体内容：

分布式存储计算架构（强烈推荐：Hadoop）

分布式程序设计（包含：Apache Pig或者Hive）

分布式文件系统（比如：Google GFS）

多种存储模型，主要包含文档，图，键值，时间序列这几种存储模型（比如：BigTable，Apollo， DynamoDB等）

数据收集架构（比如：Kinesis，Kafla）

集成开发环境（比如：R-Studio）

程序开发辅助工具（比如：大量的第三方开发辅助工具）

调度协调架构工具（比如：Apache Aurora）

机器学习（常用的有Apache Mahout 或 H2O）

托管管理（比如：Apache Hadoop Benchmarking）

安全管理（常用的有Gateway）

大数据系统部署（可以看下Apache Ambari）

搜索引擎架构（ 学习或者企业都建议使用Lucene搜索引擎）

多种数据库的演变（MySQL/Memcached）

商业智能（大力推荐：Jaspersoft ）

数据可视化（这个工具就很多了，可以根据实际需要来选择）

大数据处理算法（10大经典算法）

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