1、Apache Flume
官网：/
Flume 是Apache旗下的一款开源、高可靠、高扩展、容易管理、支持客户扩展的数据采集系统大数据采集软件。 Flume使用JRuby来构建，所以依赖Java运行环境。
Flume最初是由Cloudera的工程师设计用于合并日志数据的系统，后来逐渐发展用于处理流数据事件大数据采集软件。
Flume设计成一个分布式的管道架构，可以看作在数据源和目的地之间有一个Agent的网络，支持数据路由大数据采集软件。
每一个agent都由Source，Channel和Sink组成大数据采集软件。
Source
Source负责接收输入数据，并将数据写入管道大数据采集软件。Flume的Source支持支持监视一个目录或者文件，解析其中新生成的事件。
Channel
Channel 存储，缓存从source到Sink的中间数据大数据采集软件。可使用不同的配置来做Channel，例如内存，文件，JDBC等。使用内存性能高但不持久，有可能丢数据。使用文件更可靠，但性能不如内存。
Sink
Sink负责从管道中读出数据并发给下一个Agent或者最终的目的地大数据采集软件。Sink支持的不同目的地种类包括：HDFS，HBASE，Solr，ElasticSearch，File，Logger或者其它的Flume Agent。
Flume在source和sink端都使用了transaction机制保证在数据传输中没有数据丢失大数据采集软件。
Source上的数据可以复制到不同的通道上大数据采集软件。每一个Channel也可以连接不同数量的Sink。这样连接不同配置的Agent就可以组成一个复杂的数据收集网络。通过对agent的配置，可以组成一个路由复杂的数据传输网络。
配置如上图所示的agent结构，Flume支持设置sink的Failover和Load Balance，这样就可以保证即使有一个agent失效的情况下，整个系统仍能正常收集数据大数据采集软件。
Flume中传输的内容定义为事件(Event)，事件由Headers(包含元数据，Meta Data)和Payload组成大数据采集软件。
Flume提供SDK大数据采集软件，可以支持用户定制开发：
Flume客户端负责在事件产生的源头把事件发送给Flume的Agent大数据采集软件。客户端通常和产生数据源的应用在同一个进程空间。常见的Flume客户端有Avro，log4J，syslog和类型。
同时，用户可以使用Flume的SDK定制Source和Sink大数据采集软件。似乎不支持定制的Channel。
2、Fluentd
官网：
Fluentd是另一个开源的数据收集框架大数据采集软件。Fluentd使用C/Ruby开发，使用JSON文件来统一日志数据。它的可插拔架构，支持各种不同种类和格式的数据源和数据输出。最后它也同时提供了高可靠和很好的扩展性。Treasure Data, Inc 对该产品提供支持和维护。
Fluentd的部署和Flume非常相似：
Fluentd的架构设计和Flume如出一辙：
Fluentd的Input/Buffer/Output非常类似于Flume的Source/Channel/Sink大数据采集软件。
Input
Input负责接收数据或者主动抓取数据大数据采集软件。支持syslog，等。
Buffer
Buffer负责数据获取的性能和可靠性，也有文件或内存等不同类型的Buffer可以配置大数据采集软件。
Output
Output负责输出数据到目的地例如文件，AWS S3或者其它的Fluentd大数据采集软件。
Fluentd的配置非常方便大数据采集软件，如下图：
Fluentd的技术栈如下图：
FLuentd和其插件都是由Ruby开发，MessgaePack提供了JSON的序列化和异步的并行通信RPC机制大数据采集软件。
Cool.io是基于libev的事件驱动框架大数据采集软件。
FLuentd的扩展性非常好，客户可以自己定制(Ruby)Input/Buffer/Output大数据采集软件。
Fluentd从各方面看都很像Flume，区别是使用Ruby开发，Footprint会小一些，但是也带来了跨平台的问题，并不能支持Windows平台大数据采集软件。另外采用JSON统一数据/日志格式是它的另一个特点。相对去Flumed，配置也相对简单一些。
3、Logstash
Logstash是著名的开源数据栈ELK (ElasticSearch, Logstash, Kibana)中的那个L大数据采集软件。
Logstash用JRuby开发，所有运行时依赖JVM大数据采集软件。
Logstash的部署架构如下图，当然这只是一种部署的选项大数据采集软件。
一个典型的Logstash的配置如下，包括了Input，filter的Output的设置大数据采集软件。
几乎在大部分的情况下ELK作为一个栈是被同时使用的大数据采集软件。所有当你的数据系统使用ElasticSearch的情况下，logstash是首选。
4、Chukwa
官网：/
Apache Chukwa是apache旗下另一个开源的数据收集平台，它远没有其他几个有名大数据采集软件。Chukwa基于Hadoop的HDFS和Map Reduce来构建(显而易见，它用Java来实现)，提供扩展性和可靠性。Chukwa同时提供对数据的展示，分析和监视。很奇怪的是它的上一次github的更新事7年前。可见该项目应该已经不活跃了。
Chukwa的部署架构如下：
Chukwa的主要单元有：Agent，Collector，DataSink，ArchiveBuilder，Demux等等，看上去相当复杂大数据采集软件。由于该项目已经不活跃，我们就不细看了。
5、Scribe
代码托管：
Scribe是Facebook开发的数据(日志)收集系统大数据采集软件。已经多年不维护，同样的，就不多说了。
6、Splunk Forwarder
官网：/
以上的所有系统都是开源的大数据采集软件。在商业化的大数据平台产品中，Splunk提供完整的数据采金，数据存储，数据分析和处理，以及数据展现的能力。
Splunk是一个分布式的机器数据平台大数据采集软件，主要有三个角色：
Search Head负责数据的搜索和处理，提供搜索时的信息抽取大数据采集软件。
Indexer负责数据的存储和索引
Forwarder大数据采集软件，负责数据的收集，清洗，变形，并发送给Indexer
Splunk内置了对Syslog，TCP/UDP，Spooling的支持，同时，用户可以通过开发Script Input和Modular Input的方式来获取特定的数据大数据采集软件。在Splunk提供的软件仓库里有很多成熟的数据采集应用，例如AWS，数据库(DBConnect)等等，可以方便的从云或者是数据库中获取数据进入Splunk的数据平台做分析。
这里要注意的是，Search Head和Indexer都支持Cluster的配置，也就是高可用，高扩展的，但是Splunk现在还没有针对Farwarder的Cluster的功能大数据采集软件。也就是说如果有一台Farwarder的机器出了故障，数据收集也会随之中断，并不能把正在运行的数据采集任务Failover到其它的Farwarder上。
总结
我们简单讨论了几种流行的数据收集平台，它们大都提供高可靠和高扩展的数据收集大数据采集软件。大多平台都抽象出了输入，输出和中间的缓冲的架构。利用分布式的网络连接，大多数平台都能实现一定程度的扩展性和高可靠性。
其中Flume，Fluentd是两个被使用较多的产品大数据采集软件。如果你用ElasticSearch，Logstash也许是首选，因为ELK栈提供了很好的集成。Chukwa和Scribe由于项目的不活跃，不推荐使用。
Splunk作为一个优秀的商业产品，它的数据采集还存在一定的限制，相信Splunk很快会开发出更好的数据收集的解决方案大数据采集软件。
End.
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