Apache Flume是一个分布式的、可靠的、可用的系统,用于有效地收集、 聚合和将大量日志数据从许多不同的源移动到一个集中的数据存储，但是其本身是以本地properties作为配置的，配置无法做到动态监听和更新。
一、Flume和ETCD的结合，使用ETCD作为flume 数据采集的配置中心。
那么如何做出一个flume的动态配置中心呢，etcd 可以是一个很好的选择。etcd的API版本有v2和v3两个，这里选择v3版本。在flume启动的时候，可以启动etcd的监听。
备注：完整的代码可以参考笔者博客：https://www.cnblogs.com/laoqing/p/8967549.html
监听完配置后，就可以在etcd 的配置中心中管理配置了
然后就可以通过如下代码获取配置了
二、Flume 日志采集中的流水线架构设计
flume 中数据采集是通过source->Sink的方式进行数据采集入库的，但是有一个缺点就是数据中如果需要做一些ETL的业务处理，比如简单的数据加工，或者增加一些业务逻辑处理等然后再入库，无法满足。而是我们就可以对flume原有的架构进行拓展。
拓展后的架构图如下所示。
1、用户可以自定义process，继承统一的process接口，用户的process自己打成jar包。放到flume的lib目录中。
2、etcd动态配置中，配置需要使用哪些process，在多个process的时候，在etcd动态配置中配置顺序。
processors=[{"processor":"com.xxx.flume.tax.processor.TaxCrawlerDataCommonProcessor","logType":"5"}] # logType代表日志类型
3、process 为动态装载形式，可以随时开启和关闭。Process中业务自己处理自己的业务逻辑。
4、source负责数据采集
5、sink负责数据入库到目标端，并且负责通知（可以在动态配置中配置是否开启通知功能）
isNotice=1#1代表打开通知
6、通知为一个通用的json字段。
7、后续所有的应用服务器都在装机时，统一预先把flume包放入进去。用户在使用flume时，只需要做配置以及上传自己的process包。
8、除了process不能复用外，其他的部分都通用组件复用。
9、process就类似流水线作业的一样。
本文作者：张永清 连接：https://www.cnblogs.com/laoqing/p/12620747.html
三、Flume 日志采集中的流水线架构设计在爬虫中的架构实践
这里以税务数据爬虫为例，仔细看如下的架构设计
1、税务的爬虫数据采用flume进行采集入库
2、由于各个省的税务网站欠差万别，数据在爬虫下来后，需要按照不同的省份进行进行（html页面数据解析，由于每个省的税务网站不同，html不一样）。解析时，就采用了process处理。
3、每个省份有一套解析的代码，每个省份实现同一个底层的解析接口，解析时，通过http接口从业务系统中获取配置的解析规则。
4、每个省份的解析类同样采用动态加载的方式，在解析处理时通过省份编码的形式进行匹配。
四、总结
作者的原创文章，转载须注明出处。原创文章归作者所有，欢迎转载，但是保留版权。对于转载了博主的原创文章，不标注出处的，作者将依法追究版权，请尊重作者的成果。本文作者：张永清 连接：https://www.cnblogs.com/laoqing/p/12620747.html
1、流水线的处理，让flume可以动态的扩展，可以支持自定义的业务处理。业务处理的代码可以作为单独的项目即插即用的集成到flume中。
2、etcd作为动态配置中心后，配置可以做到动态的更新，而不需要配置变更后，对jvm进程进行重启。
3、对flume进行改造和扩展的代码，后续都会放入个人github中。
五、github 源码：供参考
https://github.com/597365581/bigdata_tools/tree/master/yongqing-bigdata-tools/yongqing-bigdata-business-log-flume
https://github.com/597365581/bigdata_tools/tree/master/yongqing-bigdata-tools/yongqing-crawler-analysis
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