Spark提供了两种不同的接收器来接受Flume端发送的数据。
推式接收器该接收器以 Avro 数据池的方式工作，由 Flume 向其中推数据。设置起来非常简单，我们只需要将Fluem简单配置下，将数据发送到Avro数据池中，然后scala提供的FlumeUtils代理对象会把接收器配置在一个特定的工作节点的主机名和端口上。当然，这些配置需要和Flume保持一致。
虽然这种方式很简洁，但缺点是没有事务支持。这会增加运行接收器的工作节点发生错误 时丢失少量数据的几率。不仅如此，如果运行接收器的工作节点发生故障，系统会尝试从 另一个位置启动接收器，这时需要重新配置 Flume 才能将数据发给新的工作节点。这样配 置会比较麻烦。
拉式接收器该接收器设置了一个专门的Flume数据池供Spark Streaming拉取数据，并让接收器主动从数据池中拉取数据。这种方式的优点在于弹性较 好，Spark Streaming通过事务从数据池中读取并复制数据。在收到事务完成的通知前，这 些数据还保留在数据池中。 当你把自定义 Flume 数据池添加到一个节点上之后，就需要配置 Flume 来把数据推送到这个数据池中，
a1.sinks = spark
a1.sinks.spark.type = org.apache.spark.streaming.flume.sink.SparkSink
a1.sinks.spark.hostname = receiver-hostname
a1.sinks.spark.port = port-used-for-sync-not-spark-port
a1.sinks.spark.channel = memoryChannel
等到数据已经在数据池中缓存起来，就可以调用 FlumeUtils 来读取数据了