Flume：Flume作为Hadoop的组件，是由Cloudera专门研发的分布式日志收集系统。Flume提供了从Console（控制台）、RPC（Thrift-RPC）、Text（文件）、Tail（UNIX Tail）、Syslog、Exec（命令执行）等数据源上收集数据的能力。Flume采用了多Master的方式。为了保证配置数据的一致性，Flume引入了ZooKeeper，用于保存配置数据。ZooKeeper本身可保证配置数据的一致性和高可用性。另外，在配置数据发生变化时，ZooKeeper可以通知Flume Master节点。Flume Master节点之间使用Gossip协议同步数据。Flume针对特殊场景也具备良好的自定义扩展能力，因此Flume适用于大部分的日常数据采集场景。
Indexer：负责数据的存储和索引。
Forwarder：负责数据的收集、清洗、变形，并发送给Indexer。
Splunk：内置了对Syslog、TCP/UDP、Spooling的支持，同时用户可以通过开发Input和Modular Input的方式来获取特定的数据。在Splunk提供的软件仓库里有很多成熟的数据采集应用，如AWS、数据库（DBConnect）等，可以方便地从云或数据库中获取数据进入Splunk的数据平台做分析。
Scrapy：Scrapy是由Python语言开发的一个快速、高层次的屏幕抓取和Web抓取架构，用于抓取Web站点并从页面中提取结构化数据。Scrapy的用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。Scrapy吸引人的地方在于它是一个架构，任何人都可以根据需求方便地进行修改。
此外，还有诸多其他工具可用于大数据采集，例如：
Kafka：一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者和生产者之间的实时数据流，常被用于收集和缓冲来自许多源的数据。
Logstash：一个具有实时功能的开源日志和事件处理系统，可以作为数据的接收器，对数据进行清洗、转换并发送到Hadoop集群等地方。
Beats：轻量级数据采集器，在Icinga 2中得到了广泛应用。Beats主要优势在于它是一个轻量级并且可扩展的独立服务，可以用来收集服务器和应用程序的运行数据。
Nifi：是一款基于Java开发的流处理框架，用于处理和转换数据。Nifi具有用户友好的界面和强大的数据处理能力，可以方便地集成到现有的Hadoop和Spark等系统中。
Influxdb：是一款开源的时间序列数据库，专门设计用于存储时间序列数据和事件。Influxdb具有高性能、可扩展性和易于查询的特点，常被用于收集和分析物联网（IoT）设备的时间序列数据。
这些工具各有特点，适用于不同的场景和需求。在选择大数据采集工具时，需要根据实际情况进行评估和选择。
