3 核心架构及其组件
3.1 core架构
3.2 核心的组件
顺便来看看官方文档
3.2.1 Source - 收集
指定数据源（Avro, Thrift, Spooling, Kafka, Exec）
3.2.2 Channel - 聚集
把数据暂存（Memory, File, Kafka等用的比较多）
3.2.3 Sink - 输出
把数据写至某处（HDFS, Hive, Logger, Avro, Thrift, File, ES, HBase, Kafka等）
multi-agent flow
为了跨多个代理或跳数据流，先前代理的接收器和当前跳的源需要是avro类型，接收器指向源的主机名（或IP地址）和端口。
Consolidation合并
日志收集中非常常见的情况是大量日志生成客户端将数据发送到连接到存储子系统的少数消费者代理。 例如，从数百个Web服务器收集
Multiplexing the flow
Flume支持将事件流多路复用到一个或多个目的地。 这是通过定义可以复制或选择性地将事件路由到一个或多个信道的流复用器来实现的。
上面的例子显示了来自代理“foo”的源代码将流程扩展到三个不同的通道。 扇出可以复制或多路复用。 在复制流的情况下，每个事件被发送到所有三个通道。 对于多路复用情况，当事件的属性与预配置的值匹配时，事件将被传递到可用通道的子集。 例如，如果一个名为“txnType”的事件属性设置为“customer”，那么它应该转到channel1和channel3，如果它是“vendor”，那么它应该转到channel2，否则转到channel3。 可以在代理的配置文件中设置映射。
