简述flume的数据处理流程？

Flume的数据处理流程可以简述为“收集，聚合和传输”。
首先，Flume会从源头收集数据，例如日志文件或事件流。
然后，Flume会对收集的数据进行聚合，以便将许多小数据合并成更大的数据块，以优化网络传输。
最后，Flume会将聚合后的数据传输到目标，例如HDFS或Kafka等存储系统。
此外，Flume还可以通过使用拦截器和通道等插件来定制数据处理流程，以满足不同的数据处理需求。

1 Flume的数据处理流程包括数据收集、数据过滤、数据转换和数据存储等多个环节。
2 在数据收集方面，Flume通过Agent采集数据，并将数据传输给Channel。
在数据过滤方面，Flume可以使用多种机制，如拦截器过滤、正则表达式匹配等，来实现对数据的过滤。
在数据转换方面，Flume可以使用转换器，将数据转换成其他格式，以便于后续的处理。
在数据存储方面，Flume支持多种存储方式，如HDFS、HBase、Kafka等。
3 Flume的数据处理流程是一个灵活、高效的流程，可以灵活配置各个环节的处理方式以实现复杂的数据处理需求。

为何使用kafka和flume？

Flume ：管道 ----个人认为比较适合有多个生产者场景，或者有写入Hbase、HDFS和kafka需求的场景。

　　Kafka ：消息队列-----由于Kafka是Pull模式，因此适合有多个消费者的场景。

　　目前应用场景，一台日志转发机负责产生日志。后端需要通过Strom消费日志信息，建议可以设置成log-->Kafka->Strom.如果以后有写入Hbase或者HDFS的需求可以，在Kafka后面再接上Strom，或者在日志转发机上直接日志落地，由Flume去读取日志消息。

如何设计日志采集存储分析的架构？

Flume最早是Cloudera提供的日志收集系统，目前是Apache下的一个孵化项目，Flume支持在日志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提供了从console（控制台）、RPC（Thrift-RPC）、text（文件）、tail（UNIX tail）、syslog（syslog日志系统，支持TCP和UDP等2种模式），exec（命令执行）等数据源上收集数据的能力。

Flume采用了多Master的方式。为了保证配置数据的一致性，Flume引入了ZooKeeper，用于保存配置数据，ZooKeeper本身可保证配置数据的一致性和高可用，另外，在配置数据发生变化时，ZooKeeper可以通知Flume Master节点。Flume Master间使用gossip协议同步数据。 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。 设计目标：

(1) 可靠性 (2) 可扩展性 3) 可管理性 (4) 功能可扩展性

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