1）Flume组成，Put事务，Take事务
Taildir Source：断点续传、多目录。Flume1.6以前需要自己自定义Source记录每次读取文件位置，实现断点续传。
File Channel：数据存储在磁盘，宕机数据可以保存。但是传输速率慢。适合对数据传输可靠性要求高的场景，比如，金融行业。
Memory Channel：数据存储在内存中，宕机数据丢失。传输速率快。适合对数据传输可靠性要求不高的场景，比如，普通的日志数据。
Kafka Channel：减少了Flume的Sink阶段，提高了传输效率。
Source到Channel是Put事务
Channel到Sink是Take事务
2）Flume拦截器
（1）拦截器注意事项
项目中自定义了：ETL拦截器和区分类型拦截器。
采用两个拦截器的优缺点：优点，模块化开发和可移植性；缺点，性能会低一些
（2）自定义拦截器步骤
a）实现 Interceptor
b）重写四个方法
- initialize 初始化
- public Event intercept(Event event) 处理单个Event
- public List<Event> intercept(List<Event> events) 处理多个Event，在这个方法中调用Event intercept(Event event)
- close 方法
c）静态内部类，实现Interceptor.Builder
3）Flume Channel选择器
4）Flume 监控器
Ganglia
5）Flume采集数据会丢失吗?
不会，Channel存储可以存储在File中，数据传输自身有事务。
6）Flume内存
开发中在flume-env.sh中设置JVM heap为4G或更高，部署在单独的服务器上（4核8线程16G内存）
-Xmx与-Xms最好设置一致，减少内存抖动带来的性能影响，如果设置不一致容易导致频繁fullgc。
7）FileChannel优化
通过配置dataDirs指向多个路径，每个路径对应不同的硬盘，增大Flume吞吐量。
官方说明如下：
Comma separated list of directories for storing log files. Using multiple directories on separate disks can improve file channel peformance
checkpointDir和backupCheckpointDir也尽量配置在不同硬盘对应的目录中，保证checkpoint坏掉后，可以快速使用backupCheckpointDir恢复数据
8）Sink：HDFS Sink小文件处理
（1）HDFS存入大量小文件，有什么影响？
元数据层面：每个小文件都有一份元数据，其中包括文件路径，文件名，所有者，所属组，权限，创建时间等，这些信息都保存在Namenode内存中。所以小文件过多，会占用Namenode服务器大量内存，影响Namenode性能和使用寿命
计算层面：默认情况下MR会对每个小文件启用一个Map任务计算，非常影响计算性能。同时也影响磁盘寻址时间。
（2）HDFS小文件处理
官方默认的这三个参数配置写入HDFS后会产生小文件，hdfs.rollInterval、hdfs.rollSize、hdfs.rollCount
基于以上hdfs.rollInterval=3600，hdfs.rollSize=134217728，hdfs.rollCount =0，hdfs.roundValue=10，hdfs.roundUnit= second几个参数综合作用，效果如下：
（1）tmp文件在达到128M时会滚动生成正式文件
（2）tmp文件创建超10秒时会滚动生成正式文件
举例：在2018-01-01 05:23的时侯sink接收到数据，那会产生如下tmp文件：
/atguigu/20180101/atguigu.201801010520.tmp
即使文件内容没有达到128M，也会在05:33时滚动生成正式文件