1.Flume 的停止

    使用 kill 停止 Flume 程序。

    不可使用 kill -9，因為 Flume 內部註冊了很多鉤子函式執行善後工作，如果使用 kill -9 會導致鉤子函式不執行，使用 kill 時，Flume 內部程序會監控到使用者的操作，然後呼叫鉤子 函式，執行一些善後操作，正常退出。

2.Flume 資料丟失問題的討論

    在一些網路資料中提出當 Flume 的資料量達到 70MB/s 以上時，就會出現丟失資料的情況，但是根據 Flume 的架構原理，Flume 是不可能丟失資料的，其內部有完善的事務機制， Source 到 Channel 是事務性的，Channel 到 Sink 是事務性的，因此這兩個環節不會出現資料 的丟失，唯一可能丟失資料的情況是 Channel 採用 memoryChannel，agent 宕機導致資料丟 失，或者 Channel 儲存資料已滿，導致 Source 不再寫入，未寫入的資料丟失。並且，在實 際的專案開發和執行過程中，並沒有出現過 Flume 丟失資料的情況(以滴滴為例)，因此， Flume 在資料量大的時候丟失資料的論斷還有待商榷。

    Flume 不會丟失資料，但是有可能造成資料的重複，例如資料已經成功由 Sink 發出， 但是沒有接收到響應，Sink 會再次傳送資料，此時可能會導致資料的重複。    

3.在Flume中sink如何從channel中讀取資料：

    預設情況下，Sink獲取資料的方式是：當source向channer傳送一條資料的時候，sink會通過迴圈的方式獲取一條資料，然後在傳送給客戶端。

    sink可以分為KafkaSink 和AvroSink。

    KafkaSink 和 AvroSink 都是通過迴圈的方式獲取資料的，但 KafkaSink 可以通過配置topic配置進行批量從客戶端讀取。但原理還是一條一條的從channer讀取資料，只是在sink中存在快取機制，當資料量達到某一數量的時候，會進行將資料傳送到客戶端。