Apache Flume（Distributed Log Collection for Hadoop）

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简介

Apache Flume（Distributed Log Collection for Hadoop）是一个分布式的、高可用的、高可靠性的系统，用于高效地收集、聚合和移动大量的数据（通常是日志数据）到中央数据存储库，如 HDFS(Hadoop 分布式文件系统)、HBase 等。Flume 可以在数据源、存储和处理阶段提供端到端的可靠性，并支持灵活的数据传输和转换。

适用场景

Apache Flume 是一个分布式的、可靠的、可扩展的日志数据采集工具，主要用于将海量的数据从不同的数据源（如日志文件、网络数据流等）采集、传输到目标数据存储系统（如 Hadoop HDFS、Apache Kafka 等）。需要注意的是，Flume 作为一款数据采集工具，其适用场景通常需要与其他大数据处理工具（如 Hadoop、Kafka、Spark 等）或实时数据处理平台（如 Flink、Spark Streaming 等）结合使用，以实现完整的数据处理和分析流程。

优势：Flume 是一个可靠的、灵活的、可扩展的数据收集和传输系统，支持定制数据源，方便用户采集各类型数据源，同时 Flume 支持多种数据传输方式，如 HTTP、RPC、文件、Kafka 等。

缺点：由于 Flume 的多层数据缓存机制，会导致数据处理时间延迟，因此需要专人维护，同时 Flume 的多层数据缓存机制会导致数据处理时间延迟，不适用于低延迟数据处理场景。