Spool用于监测配置的目录下新增的文件，并将文件中的数据读取出来。需要注意两点：拷贝到spool目录下的文件不可以再打开编辑、spool目录下不可包含相应的子目录。具体示例如下：
// 创建两个Flume配置文件
$ cd app/cdh/flume-1.6.0-cdh5.7.1
$ cp conf/flume-conf.properties.template example/spool1.conf
$ cp conf/flume-conf.properties.template example/spool2.conf
// 配置spool1.conf用于监控目录avro_data的文件，将文件内容发送到本地60000端口
$ vim example/spool1.conf
# Namethe components
local1.sources= r1
local1.sinks= k1
local1.channels= c1
# Source
local1.sources.r1.type= spooldir
local1.sources.r1.spoolDir= /home/hadoop/avro_data
# Sink
local1.sinks.k1.type= avro
local1.sinks.k1.hostname= localhost
local1.sinks.k1.port= 60000
#Channel
local1.channels.c1.type= memory
# Bindthe source and sink to the channel
local1.sources.r1.channels= c1
local1.sinks.k1.channel= c1
// 配置spool2.conf用于从本地60000端口获取数据并写入HDFS
# Namethe components
a1.sources= r1
a1.sinks= k1
a1.channels= c1
# Source
a1.sources.r1.type= avro
a1.sources.r1.channels= c1
a1.sources.r1.bind= localhost
a1.sources.r1.port= 60000
# Sink
a1.sinks.k1.type= hdfs
a1.sinks.k1.hdfs.path= hdfs://localhost:9000/user/wcbdd/flumeData
a1.sinks.k1.rollInterval= 0
a1.sinks.k1.hdfs.writeFormat= Text
a1.sinks.k1.hdfs.fileType= DataStream
# Channel
a1.channels.c1.type= memory
a1.channels.c1.capacity= 10000
# Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels= c1
a1.sinks.k1.channel= c1
// 分别打开两个终端，运行如下命令启动两个Flume Agent
$ flume-ng agent -c conf -f example/spool2.conf -n a1
$ flume-ng agent -c conf -f example/spool1.conf -n local1
// 查看本地文件系统中需要监控的avro_data目录内容
$ cd avro_data
$ cat avro_data.txt
// 查看写HDFS的Agent，检查是否捕获了数据别写入HDFS
// 通过WEB UI查看HDFS中的文件
Flume内置了大量的Source，其中Avro Source、Thrift Source、Spooling Directory Source、Kafka Source具有较好的性能和较广泛的使用场景。下面是Source的一些参考资料：
