Flume 总结（三）sources类型

1. 官网

http://flume.apache.org/releases/content/1.9.0/FlumeUserGuide.html
注意区分flume版本

2. sources

Flume 总结（三）sources类型-1.9.0新版

avro sources

这里可以看出，这里使用的avro通用序列化协议，可以组成agent之间的级联
参数最重要就是黑色的，端口和ip地址
注意这里涉及到拦截器和选择器
拦截器可以对数据做清洗，筛选，打标记
选择器可以根据event的标记，对数据做分发处理，可以有各种分发逻辑，如replicating和multiplexing等策略

thrift source

顾名思义，这里可以采集来自thrift通用服务器的数据，可以组成agent之间的级联
这里最重要也是端口和ip
注意，这里也有拦截器和选择器，具体看1中解释
这里涉及到kerberos，这是大数据企业开发中，比较严格的权限管理时，使用的一种权限管理协议或者工具软件（它也是一个软件）

exec source

注意，这里就是监视一个unix或者linux shell命令产生的数据
这里最重要就是执行的shell 指令
注意，因为这个source是无法进行事务保证的，一旦出错，数据会丢失，所以官方推荐了另外2个source，taildir source和spooling directory source

JMS Source
这是和activeMQ消息队列组件结合使用的，顾名思义。
JMS message converter
SSL and JMS Source

JMS
注意，这里涉及到安全加密协议，SSL，实际企业大数据开发中，如果涉及到保险，银行等金融领域，很多时候如果数据不是内网传输，而是公网传输，一般都会采用加密协议来保证数据安全性。虽然这些数据主要是日志数据，但还是会进行加密处理。

Spooling Directory Source

这是一个可靠的source，可以保证数据不丢失，但可能重复
重点是文件夹的监视，文件夹中文件不能再放进去之后再改动或者修改名字，或者同名文件。所以适合已经产生的固定一批日志文件的采集。
注意这里也有拦截器和选择处理
这里还有采集后文件的处理策略，还有递归查找，还有batchSize，也就是一批读取采集数量，一般这类文件采集框架，很少会一条一条处理，一般都是一批一批处理，这样更加高效。具体可以类比java的缓冲流进行读写，包括linux文件流中的缓冲区机制，都是一样的道理。通过批处理来降低磁盘IO。这一点只要硬盘达不到内存的读写速度，就会一直存在。

Taildir Source

不能读取二进制文件
数据读取是可靠的，对文件的偏移量会进行记录来保证失败后可以重试‘
这里可以监视文件组，也就是可以监视文件夹以及其中多个文件
可以设置batchSize，可以根据文件对event中设置header标记，这里很适合一些公司中只有一个日志集群，日志文件并没有很好进行划分的场景，这时候只要不同业务日志放在不同文件夹或者文件中，就可以通过这里设置header中key，然后使用selector选择器进行数据区分分发

Twitter 1% firehose Source (experimental)

这是一个实验性质特性，了解即可，不要企业生产中使用

Kafka Source

可以读取kafaka中数据，一般按照topic进行读取
注意还有过期的特性
如果是kafaka集群，集群地址加端口，多个地址使用逗号隔开
注意kafaka中数据也可以使用偏移量，或者叫编号进行读取。

kafaka中数据读取的安全策略，可以使用kerberos或者ssl两种安全协议
注意，在大数据企业开发中，如果涉及到金钱如保险，支付，银行等领域，如果日志数据采用公网传输采集，这时候一般都会使用安全协议来保证日志数据传输安全性。