fluentd 是一个实时的数据收集系统，不仅可以收集日志，还可以收集定期执行的命令输出和HTTP 请求内容。
数据被收集后按照用户配置的解析规则，形成一个个 event，event 格式如下：
tag = xxx
time = xxx
record = {
"key1": "value1",
"key2": "value2"
}其中：
source 定义数据源，是 fluentd 的输入端，流入 fluentd 的配置都是在 source 中的，一个 fluentd 中可以有多个数据源，因此，一个 fluentd 中可以有多个 source 。
一个 source 由一个输入插件和插件的配置组成，也就意味着，一个 source 中只能有一种类型的输入。
输入插件输入插件有很多，具体的可以去官网查看，很详细。链接如下：
Fluentd
在这里，只是总结一下，我自己使用的插件：
@type 'kafka'该插件是以“单消费者”模式订阅 kafka 消息。
单消费者模式：每个 kafka 输入插件独立地订阅 kafka 消息。
很简单，但有缺陷，因此目前大多以 “消费组模式”订阅。
单消费者模式缺陷如下（网上抄的，实际情况如何不清楚）：
配置如下：
# 插件类型 kafka
@type kafka
# 逗号分隔的 broker 列表，每个 broker 需要指定 ip 和端口
brokers:,:,..
# 逗号分隔的 topic 列表
topics# 输入消息的格式，有 text、json、ltsv、msgpack 等几种，默认 json
format:default =>json
# tag 增加前缀
add_prefix# tag 增加后缀
add_suffix 其中：
以上是最简单的配置，同时也是我用的配置。想要查看更复杂的配置，请移步：
GitHub - fluent/fluent-plugin-kafka: Kafka input and output plugin for Fluentd
GitHub - zendesk/ruby-kafka: A Ruby client library for Apache Kafka
@type 'kafka_group'插件以“消费者组”模式订阅 kafka 消息。消费者组模式解决了单消费者模式存在的几个缺点，可以同时启动多个 Fluentd 进程协同工作。
配置如下：
# 插件类型 kafka_group
@type kafka_group
# 逗号分隔的 broker 列表，每个 broker 需要指定 ip 和端口
brokers:,:,..
# 设定消费者组名称，必须设置
consumer_group# 逗号分隔的 topic 列表
topics# 输入消息的格式，有 text、json、ltsv、msgpack 等几种，默认 json
format:default =>json
# 如果为 true，添加 kafka 的消息头到记录中
add_headers# tag 增加前缀
add_prefix# tag 增加后缀
add_suffixusername USERNAME
password PASSWORD
sasl_over_ssl false
ssl_ca_certs_from_system false
get_kafka_client_log false match 定义数据的输出目标，match 指令通过匹配 tag 字段来将事件输出到其他的系统。
同样 match 指令也必须指定 @type 参数，该参数用来指定使用哪个输出插件。
@type kafka2# 插件类型 kafka2
@type kafka2
# 逗号分隔的 broker 列表，每个 broker 需要指定 ip 和端口
brokers :,:,.. # Set brokers directly
# 默认 topic，若未设置 topic_key，则 topic 取此处的值
default_topic (string) :default =>nil
# 设置输出消息格式，支持 json、ltsv、msgpack或其他输出插件，默认是 json@type (json|ltsv|msgpack|attr:|) :default =>json flush_interval 10s username USERNAME
password PASSWORD
sasl_over_ssl false
ssl_ca_certs_from_system false
get_kafka_client_log false
default_topic：将要输出到 kafka 中的 topic 名字
buffer: 缓存配置，一般只配 flush_interval ，代表间隔一定时间去输出一次。
@type webhdfs该插件是用于将日志输出到 hdfs 中的。
HDFS (Hadoop)是存储和处理大量数据的。
既然要输出到 hdfs 中，所以首先要安装一些软件或插件：
输出目的地将是WebHDFS。输出配置应该如下所示:
@type webhdfs
host namenode.your.cluster.local
port 50070
path "/log/%Y%m%d_%H/access.log.#{Socket.gethostname}"
flush_interval 10s
除了配置 fluentd 的配置外，还需要对 hdfs 的配置做一些修改，将以下配置添加到 hdfs-site.xml 文件中，然后重新启动整个群集：
dfs.webhdfs.enabled true dfs.support.append true dfs.support.broken.append true 同时要确认 hdfs 用户对指定为网络文件系统输出的路径具有写权限。
@type stdout这个类型的插件，适用于 debug 时使用的。
在使用其他输出插件时，如果在目的接收端收不到日志，或收到的日志数据不准确，可以先将日志输出到 stdout 进行查看。
它的配置很简单：
@type stdout 其中 pattern 要替换成需要匹配 tag 的正则表达式，如果想要匹配全部 tag，pattern 替换成 *.*
当然，如果debug，还有一种方法，在任意一个 插件类型的下方，添加一个 @log_level debug ，控制台就会输出 debug 级别的日志，否则，默认只输出 info 级别的日志。
@type copymatch 匹配到第一个 match，就直接输出了，不会再继续匹配下一个 match，如果需要将日志同时输出到两个地方，就需要用输出插件中的 copy 搞搞。
具体配置如下：
@type copy@type file
path /var/log/fluent/myapp1
... ... ... 在 fluentd 中有以下几个类型： source、 parser、filter、output 四种。
parse 和 filter 用于解析和过滤，在我的这次项目中没有用到。
在 fluentd 中，数据的流向如下：
source ->parser ->filter ->output
从 source 数据源进来，流过所有的 parser 和 filter ，最后优先匹配到一个 output 输出出去。
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