2020-06-05 11:22发布
1、Avro 类型的Source：监听Avro 端口来接收外部avro客户端的事件流。
2、Exec类型的Source：可以将命令产生的输出作为源
3、Taildir Source监控指定的多个文件，一旦文件内有新写入的数据，就会将其写入到指定的sink内，本来源可靠性高，不会丢失数据，建议使用；
4、Spooling Directory类型的 Source：将指定的文件加入到“自动搜集”目录中。flume会持续监听这个目录，把文件当做source来处理。
5、NetCat Source：一个NetCat Source用来监听一个指定端口，并接收监听到的数据。
6、Kafka Source：支持从Kafka指定的topic中读取数据。
7、Sequence Generator Source --序列发生源：一个简单的序列发生器，不断的产生事件，值是从0开始每次递增1。主要用来测试。
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版权声明：本文为CSDN博主「围城客」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/u014612521/java/article/details/103058090
1、Avro 类型的Source：
监听Avro 端口来接收外部avro客户端的事件流。avro-source接收到的是经过avro序列化后的数据，然后 反序列化数据继续传输。所以，如果是avro-source的话，源数据必须是经过avro序列化后的数据。利用 Avro source可以实现多级流动、扇出流、扇入流等效果。接收通过flume提供的avro客户端发送的日 志信息。
2、Exec类型的Source：
可以将命令产生的输出作为源
a1.sources.r1.command=ping 192.168.234.163 要执行的命令
3、Taildir Source
监控指定的多个文件，一旦文件内有新写入的数据，就会将其写入到指定的sink内，本来源可靠性高，不会丢失数据，建议使用；但目前不适用于Windows系统；其不会对于跟踪的文件有任何处理，不会重命名也不会删除，不会做任何修改，这点比Spooling Source有优势；目前不支持读取二进制文件，支持一行一行的读取文本文件；在实时数据处理中，可以用该方式取代Exec方式，因为本方式可靠性高。
4、Spooling Directory类型的 Source：
将指定的文件加入到“自动搜集”目录中。flume会持续监听这个目录，把文件当做source来处理。注意：一旦文件被放到“自动收集”目录中后，便不能修改，如果修改，flume会报错。此外，也不能有重名的文件，如果有，flume也会报错。
a1.sources.r1.spoolDir=/home/work/data 读取文件的路径，即"搜集目录"
5、NetCat Source：
一个NetCat Source用来监听一个指定端口，并接收监听到的数据。
6、Kafka Source
支持从Kafka指定的topic中读取数据。
7、Sequence Generator Source --序列发生源：
一个简单的序列发生器，不断的产生事件，值是从0开始每次递增1。主要用来测试。
创建test文件夹hadoop fs -mkdir /test
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1、Avro 类型的Source：
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3、Taildir Source
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一、简单理解Hadoop是一个大象：一个hadoop集群主要包含三个主要的模块：Mapreduce,hdfs,yarn。mapreduce是一个分离在合并的计算框架，注意他不是一个集群，而是一个编程框架。hdfs是一个分布式文件系统，是一个分布式集群，用于存放数据。yarn集群是负责集群...
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