在大数据采集平台中，有这样一个特殊的平台，它的各部分均是可定制化的，你可以通过简单的配置，将日志收集到任何地方。这是一个目前非常火热的大数据采集平台，被众多企业所应用，所以本期就为大家介绍这个特殊的平台——Fluentd。
“什么是Fluentd？
Fluentd是一个开源的数据收集器，专为处理数据流设计，有点像 syslogd ，但是使用JSON作为数据格式。它采用了插件式的架构，具有高可扩展性高可用性，同时还实现了高可靠的信息转发。
据 分(Y)析(Y)，Fluentd是由Fluent+d得来，d生动形象地标明了它是以一个守护进程的方式运行。官网上将其描述为data collector，在使用上，我们可以把各种不同来源的信息，首先发送给Fluentd，接着Fluentd根据配置通过不同的插件把信息转发到不同的 地方，比如文件、SaaS Platform、数据库，甚至可以转发到另一个Fluentd。
官网：https://docs.fluentd.org/articles/quickstart“Fluentd的作用
官网给出的两张张图能让你很直观的了解Fluentd的作用。
使用Fluentd前，日志系统的状态：
使用Fluentd后，日志系统的状态：
机制图解：
“Fluentd的功能
1）安装方便 2）占用空间小 3）半结构化数据日志记录 4）灵活的插件机制 5）可靠的缓冲 6）日志转发“Fluentd的部署和构架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的技术栈
“Fluentd的结构
由于其简单的结构，Fluentd的核心只包含3000行Ruby。Fluentd收集各种输入源的事件并将它们写入输出接收器。 eg：输入源：HTTP, Syslog, Apache Log输出源：Files, Mail, RDBMS databases, NoSQL storages
下图显示了输入和输出的基本思想:
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。
文章来源：大数据科技视界（微信公众号：bigdata_horizon）
