1、Logger Sink
记录INFO级别的日志，一般用于调试。前面介绍Source时候用到的Sink都是这个类型的Sink
必须配置的属性：
type logger
maxBytesToLog 16 Maximum number of bytes of the Event body to log
注：要求必须在 --conf 参数指定的目录下有 log4j的配置文件，可以通过-Dflume.root.logger=INFO,console在命令启动时手动指定log4j参数
案例：前面的例子都是这种类型的Sink
2、File Roll Sink
在本地文件系统中存储事件。每隔指定时长生成文件保存这段时间内收集到的日志信息。
属性说明：
type file_roll
sink.directory 必填，文件被存储的目录
sink.rollInterval 30 滚动文件每隔30秒（应该是每隔30秒钟单独切割数据到一个文件的意思）。如果设置为0，则禁止滚动，从而导致所有数据被写入到一个文件。
sink.serializer TEXT Other possible options include avro_event or the FQCN of an implementation of EventSerializer.Builder interface.
batchSize 100
实例：
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1
a1.sources.r1.type = http
a1.sources.r1.port = 6666
a1.sources.r1.channels = c1
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100
a1.sinks.k1.type = file_roll
a1.sinks.k1.sink.directory = /home/park/work/apache-flume-1.6.0-bin/mysink
a1.sinks.k1.channel = c1
3、Avro Sink
非常重要，是实现多级流动 和 扇出流(1到多) 扇入流(多到1) 的基础。 flume使用avro rpc实现多个flume节点进行连接。
必要属性说明:
type avro
hostname 必填，he hostname or IP address to bind to.
port 必填，The port # to listen on.
实例1：扇入，多个节点a1。。。an 流入到b1
1）a1...an的配置：
a1.sources=r1
a1.sinks=k1
a1.channels=c1
a1.sources.r1.type=http
a1.sources.r1.port=8888
a1.sources.r1.channels=c1
a1.channels.c1.type=memory
a1.channels.c1.capacity=1000
a1.channels.c1.transactionCapacity=1000
a1.sinks.k1.type=avro
a1.sinks.k1.hostname=192.168.242.138
a1.sinks.k1.port=9988
a1.sinks.k1.channel=c1
2）b1的配置：
b1.sources=r1
b1.sinks=k1
b1.channels=c1
b1.sources.r1.type=avro
b1.sources.r1.bind=0.0.0.0
b1.sources.r1.port=9988
b1.sources.r1.channels=c1
b1.channels.c1.type=memory
b1.channels.c1.capacity=1000
b1.channels.c1.transactionCapacity=1000
b1.sinks.k1.type=logger
b1.sinks.k1.channel=c1
启动flume后，会发现数据汇总到了b1服务器上。
实例2：扇出操作，1各节点a1流出到多个节点b1...bn
1）a1节点配置：
a1.sources=r1
a1.sinks=k1 k2
a1.channels=c1 c2
a1.sources.r1.type=http
a1.sources.r1.port=8888
a1.sources.r1.channels=c1 c2
a1.channels.c1.type=memory
a1.channels.c1.capacity=1000
a1.channels.c1.transactionCapacity=1000
a1.channels.c2.type=memory
a1.channels.c2.capacity=1000
a1.channels.c2.transactionCapacity=1000
a1.sinks.k1.type=avro
a1.sinks.k1.hostname=192.168.242.138
a1.sinks.k1.port=9988
a1.sinks.k1.channel=c1
a1.sinks.k2.type=avro
a1.sinks.k2.hostname=192.168.242.135
a1.sinks.k2.port=9988
a1.sinks.k2.channel=c2
注：如果要实现event数据流的扇出，需要配置多个channel和sink，如果只配置一个channel、多个sink，那么event数据通过channel后会被多个sink互斥的消费掉。
2）b1...bn配置：
b1.sources=r1
b1.sinks=k1
b1.channels=c1
#描述/配置Source
b1.sources.r1.type=avro
b1.sources.r1.bind=0.0.0.0
b1.sources.r1.port=9988
b1.sources.r1.channels=c1
b1.channels.c1.type=memory
b1.channels.c1.capacity=1000
b1.channels.c1.transactionCapacity=1000
#描述Sink
b1.sinks.k1.type=logger
b1.sinks.k1.channel=c1
启动flume后，event数据通过a1后会分成两股流通过channel1和channel2，然后分发到b1...bn
4、HDFS Sink
此Sink将事件写入到Hadoop分布式文件系统HDFS中。前它支持创建文本文件和序列化文件，对这两种格式都支持压缩。 这些文件可以分卷，按照指定的时间或数据量或事件的数量为基础，它还通过类似时间戳或机器属性对数据进行 buckets/partitions 操作。HDFS的目录路径可以包含将要由HDFS替换格式的转移序列用以生成存储事件的目录/文件名。
注：使用这个Sink要求hadoop必须已经安装好，以便Flume可以通过hadoop提供的jar包与HDFS进行通信，此版本hadoop必须支持sync()调用。
必要属性说明:
type HDFS
hdfs.path 必填，HDFS 目录路径 (eg hdfs://namenode/flume/webdata/)
hdfs.filePrefix FlumeData Flume在目录下创建文件的名称前缀
hdfs.fileSuffix – 追加到文件的名称后缀 (eg .avro - 注: 日期时间不会自动添加)
hdfs.inUsePrefix – Flume正在处理的文件所加的前缀
hdfs.inUseSuffix .tmp Flume正在处理的文件所加的后缀
实例：
a1.sources=r1
a1.sinks=k1
a1.channels=c1
a1.sources.r1.type=http
a1.sources.r1.port=8888
a1.sources.r1.channels=c1
a1.channels.c1.type=memory
a1.channels.c1.capacity=1000
a1.channels.c1.transactionCapacity=1000
a1.sinks.k1.type=hdfs
a1.sinks.k1.hdfs.path=hdfs://0.0.0.0:9000/ppp
a1.sinks.k1.channel=c1
