任何完整的大数据平台，一般包括以下的几个过程：
数据采集
数据存储
数据处理
数据展现（可视化，报表和监控）
其中，数据采集是所有数据系统必不可少的，随着大数据越来越被重视，数据采集的挑战也变的尤为突出。这其中包括：
数据源多种多样
数据量大，变化快
如何保证数据采集的可靠性的性能
如何避免重复数据
如何保证数据的质量
我们今天就来看看当前可用的一些数据采集的产品，重点关注一些它们是如何做到高可靠，高性能和高扩展。
Apache Flume
Flume 是Apache旗下，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。 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。
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。
每一个agent都由Source，Channel和Sink组成。
Source
Source负责接收输入数据，并将数据写入管道。Flume的Source支持HTTP，JMS，RPC，NetCat，Exec，Spooling Directory。其中Spooling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。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。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。
Source上的数据可以复制到不同的通道上。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。
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。
Flume提供SDK，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。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HTTP Post。另外ExecSource支持指定一个本地进程的输出作为Flume的输入。当然很有可能，以上的这些客户端都不能满足需求，用户可以定制的客户端，和已有的FLume的Source进行通信，或者定制实现一种新的Source类型。
同时，用户可以使用Flume的SDK定制Source和Sink。似乎不支持定制的Channel。
Fluentd
Fluentd （Github 地址）是另一个开源的数据收集框架。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。
Input
Input负责接收数据或者主动抓取数据。支持syslog，http，file tail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。
Output
Output负责输出数据到目的地例如文件，AWS S3或者其它的Fluentd。
Fluentd的配置非常方便，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。
Cool.io是基于libev的事件驱动框架。
FLuentd的扩展性非常好，客户可以自己定制（Ruby）Input／Buffer／Output。
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。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。
Logstash
Logstash是著名的开源数据栈ELK（ElasticSearch，Logstash，Kibana）中的那个L。
Logstash用JRuby开发，所有运行时依赖JVM。
Logstash的部署架构如下图，当然这只是一种部署的选项。
一个典型的Logstash的配置如下，包括了Input，filter的Output的设置。
input {
file {
type => "apache-access"
path => "/var/log/apache2/other_vhosts_access.log"
}
file {
type => "apache-error"
path => "/var/log/apache2/error.log"
}
}
filter {
grok {
match => { "message" => "%{COMBINEDAPACHELOG}" }
}
date {
match => [ "timestamp" , "dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z" ]
}
}
output {
stdout { }
redis {
host => "192.168.1.200"
data_type => "list"
key => "logstash"
}
}几乎在大部分的情况下ELK作为一个栈是被同时使用的。所有当你的数据系统使用ElasticSearch的情况下，logstash是首选。
Chukwa
Apache Chukwa （github）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。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。
由于该项目已经不活跃，我们就不细看了。
Scribe
Scribe是Facebook开发的数据（日志）收集系统。已经多年不维护，同样的，就不多说了。
Splunk Forwarder
以上的所有系统都是开源的，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，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。
Indexer负责数据的存储和索引
Forwarder，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。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。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。利用分布是的网络连接，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。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。
来源：oschina
链接：https://my.oschina.net/u/1450051/blog/524385