大数据是当下最火热的话题，对于一个公司来讲，如果要搭建自己的大数据平台，至少需要了解这个平台包含哪些过程：
1.数据采集（collect）
2.数据存储（store）
3.数据处理（process）
4.数据展现（可视化（visualize），报表（reporting）和监控（monitoring））
其中，数据采集又是必不可少的，因为当下数据源量大，复杂，所以如何保证数据采集的可靠性，准确性和质量就显得尤为珍贵，
现在的大数据采集平台有很多，它们大多都提供了高可靠和高扩展的数据采集，都抽象出了输入、输出和中间的缓冲的架构。
这里我主要介绍其中的两款，也是用的最多的两款：Flume和Logstash
Apache Flume
flume依赖java运行环境，它以agent为处理单位，每个agent中包含source，channel和sink组件，其中source负责接收数据，并将数据写入channel；channel负责存储数据，这里存储的类型有内存，文件，jdbc等；sink负责将channel中的数据发送给下一个处理节点，sink支持的不同目的地种类包括HDFS，HBASE，Solr，Elasticsearch，File，Logger或者其他的Flume Agent。
source上的数据可以复制到不同的channel上，而每一个channel可以连接不同数量的sink。这样连接不同配置的agent就可以组成一个复杂的数据收集网络。通过对agent的配置，可以组成一个路由复杂的数据传输网络。
当然flume还有较好的课扩展性，它支持用户可以使用flume的sdk来定制source和sink。
Logstash
相信大家都听过ELK,所谓ELK，指的是ElasticSearch家族中的elasticsearch（数据存储和数据处理），logstash（数据采集）和kibana（数据展示）。logstash同样也依赖于JVM,主要组件有input，output和filter，配置比较简单，通常作为ELK栈被同时使用,所以，如果的数据系统采用ElasticSearch的情况下，logstash是首选。