六个大数据采集工具架构分析

随着大数据越来越被重视，数据采集的挑战变的尤为突出。今天为大家介绍几款数据采集平台：Apache Flume、Fluentd、Logstash、Chukwa、Scribe、Splunk Forwarder。

大数据平台与数据采六个集

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 数据量大数大，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六款数据采集的产品，重点关注它们是如何做到高可靠，高性能和高扩展。

01、Apache Flume

Flume 是Apache旗下据采的一款开源、高可靠、高扩展、容易管理、支持客户扩展的数据采集系统。

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集工。

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。

02、Chukwa

Apache Chukwa是apache旗下另一个开源的数据收集平台，它具架远没有其他几个有名。Chukwa基于Hadoop的HDFS和MapReduce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构分年前。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，我们就不六个细看了。

03、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。

04、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提大数供完整的数据采金，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 Forw据采arder，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集工据。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都具架支持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Fa构分ilover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。利用分布式的网络连接，大多数平台都能实现一定程度的六个扩展性和高可靠性。

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。

Spl大数unk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。