本次采用三台机器：
        data1为元数据采集器;
        data2为数据缓存器；
        data3为数据存储器；
data1的配置文件：flume-conf.properties
        #向agent1采集实例中注册一个采集源名称sc1
        agent1.sources = sc1
        #向agent1采集实例中注册一个缓存频道ch1
        agent1.channels = ch1
        #向agent1采集实例中注册一个输出槽 sk1
        agent1.sinks = sk1
        #以下为sc1采集源的配置
        #采集源类型 spooldir
        agent1.sources.sc1.type = spooldir
        #采集到的数据通过ch1缓存频道缓存
        agent1.sources.sc1.channels = ch1
        #采集文件夹
        agent1.sources.sc1.spoolDir = /usr/local/test
#编码，flume默认为utf-8
agent1.sources.sc1.inputCharset=utf-8
        #已采集标识  .s
        agent1.sources.sc1.fileSuffix =.s
        #以下为ch1缓冲频道的配置ss
        #缓冲频道类型 file
        agent1.channels.ch1.type = file
        #检查点文件目录
        agent1.channels.ch1.checkpointDir = /var/flume/data/checkpoint
        #缓存数据文件夹
        agent1.channels.ch1.dataDirs = /var/flume/data
        #以下为输出槽设置
        #输出槽类型为Avro
        agent1.sinks.sk1.type = avro
        #输出哪个缓存频道中的数据
        agent1.sinks.sk1.channel = ch1
        #输出到哪个主机
        agent1.sinks.sk1.hostname = data1
        #输出到哪个端口
        agent1.sinks.sk1.port = 41414s
data2的配置文件：flume-conf.properties
        #向agent1采集实例中注册一个采集源名称sc1
        agent1.sources = sc1
        #向agent1采集实例中注册一个缓存频道ch1
        agent1.channels = ch1
        #向agent1采集实例中注册一个输出槽 sk1
        agent1.sinks = sk1
        #以下为sc1采集源的配置
        #采集源类型 avro
        agent1.sources.sc1.type = avro
        #采集到的数据通过ch1缓存频道缓存
        agent1.sources.sc1.channels = ch1
        #绑定IP地址
        agent1.sources.sc1.bind = 0.0.0.0
        #监听端口号
        agent1.sources.sc1.port = 41414
        #以下为ch1缓冲频道的配置
        #缓冲频道类型 file
        agent1.channels.ch1.type = file
        #检查点文件目录
        agent1.channels.ch1.checkpointDir = /var/flume/data/checkpoint
        #缓存数据文件夹
        agent1.channels.ch1.dataDirs = /var/flume/data
        #以下为输出槽设置
        #输出槽类型为Avro
        agent1.sinks.sk1.type = avro
        #输出哪个缓存频道中的数据
        agent1.sinks.sk1.channel = ch1
        #输出到哪个主机
        agent1.sinks.sk1.hostname = data2
        #输出到哪个端口
        agent1.sinks.sk1.port = 41414
data3的配置文件：flume-conf.properties
        #向agent1采集实例中注册一个采集源名称sc1
        agent1.sources = sc1
        #向agent1采集实例中注册一个缓存频道ch1
        agent1.channels = ch1
        #向agent1采集实例中注册一个输出槽 sk1
        agent1.sinks = sk1
        #以下为sc1采集源的配置
        #采集源类型 avro
        agent1.sources.sc1.type = avro
        #采集到的数据通过ch1缓存频道缓存
        agent1.sources.sc1.channels = ch1
        #绑定IP地址
        agent1.sources.sc1.bind = 0.0.0.0
        #监听端口号
        agent1.sources.sc1.port = 41414

        agent1.sources.sc1.interceptors = i1
        agent1.sources.sc1.interceptors.i1.type = timestamp
        #缓冲频道类型 file
        agent1.channels.ch1.type = file
        #检查点文件目录
        agent1.channels.ch1.checkpointDir = /var/flume/data/checkpoint
        #缓存数据文件夹
        agent1.channels.ch1.dataDirs = /var/flume/data
        #加入hdfs文件输出编码---默认的为sequenceFile,输出会有乱码,使用DataStream会直接按照源文件输出
        agent1.sinks.sk1.hdfs.fileType=DataStream
        #以下为输出槽设置
        #输出槽类型为hdfs
        agent1.sinks.sk1.type = hdfs
        #输出哪个缓存频道中的数据
        agent1.sinks.sk1.channel = ch1
        #hdfs路径按年月日进行日志文件的分文件夹保存
        agent1.sinks.sk1.hdfs.path =/flume/events/%y-%m-%d
        #存储文件前缀
        agent1.sinks.sk1.hdfs.filePrefix = events-
        #是否进行轮循归档
        agent1.sinks.sk1.hdfs.round = false
        #是否使用用户本地时间戳，如果设置为false则不能使用上面的文件夹创建方式
        agent1.sinks.sk1.hdfs.useLocalTimeStamp = true
需要注意的问题:
        由于此次实现是使用flume和hadoop结合的方式实现的，所以flume各个环节在启动的过程中，都需要使用hadoop的jar包，尤其是sink端的flume启动时是必须要有hadoop的jar作为支持的，否则启动会报错。
        鉴于hadoop的jar包比较多，结合实验后的结果，发现在/hadoop/更目录下的所有jar是都需要拷贝到flume/lib下的。另外，hadoop/lib目录下的commons-configuration-1.6.jar这个jar也是需要的，注意拷贝到flume/lib目录下。
--数据采集测试：
        首先在监控目录下放入测试文件:test.log
--启动指令(先启动数据存储机data3，再启动数据缓存机data2，最后启动数据源采集机data1)：
        bin/flume-ng agent -n agent1 -c conf -f conf/flume-conf.properties -Dflume.root.logger=DEBUG,console
--指令详解：
        -n 指定agent名称
        -c 指定配置文件目录
        -f 指定配置文件
        -Dflume.root.logger=DEBUG,console

备注：如果要监控一个指定的文件，则在数据采集机器上使用指令，

agent1.sources.source1.command= tail -F /home/yong/Work/flum-1.6/tail_log_exec

agent1.sources.source1.type=exec

同时注掉 #采集源类型 spooldir agent1.sources.sc1.type = spooldir

保留采集的文件名称：
#在source机器上配置
agent1.sources.sc1.basenameHeader = true
agent1.sources.sc1.basenameHeaderKey = fileName
#在输出存储机器上配置
agent1.sinks.sk1.hdfs.filePrefix = %{fileName}
#临时文件的采集时间10s
agent1.sinks.sk1.hdfs.rollInterval = 10
#多大的文件就开始分成小文件
agent1.sinks.sk1.hdfs.rollSize = 1024000
agent1.sinks.sk1.hdfs.rollCount = 0
agent1.sinks.sk1.hdfs.idleTimeout=0