当大型集团内部、如总公司和子公司之间需要进行数据交换、采集时，其中总公司是Hive数据源，两个NameNode，30个DataNode的高可用集群，子公司一般是Mysql数据源，总公司与各个子公司之间都是网络隔离的。
现在我们首先考虑的业务场景是总公司对各个子公司进行数据采集，也就是子公司将mysql上的数据同步到总公司的hive数仓内。
如果在子公司服务器使用阿里的Datax工具插件进行同步，需要将Hive集群的各个节点(32台服务器)的Hive端口都开放给子公司的服务器，这样做有将有两个问题：
1、安全问题，过多端口开放导致的安全隐患增大
2、维护成本，给每家子公司都需要开放这么多的端口，就算子公司只有一台服务器需要连通，那么100家子公司就需要开放100*32个端口
第一种方案，使用Netty进行跨网络数据传输，只需要开放netty-client到netty-server的一个用于tcp连接的端口，然后netty-server将数据写入kafka进行削峰
第二种方案，使用Flume进行数据采集，双层flume架构设计：memory channel + kafka channel
具体实现细节后续补充～
方案设计的最重要的三个问题：
1、维护成本
2、性能
3、高可用
个人倾向第二种方案，因为可以采用开源组件封装下即可，若使用第一种的，需要定制化开发的东西过多，虽然小伙伴很给力，但是人的精力有限，还是做一些更有回报性的事情吧。
一个架构设计的原则：越简单，则越好！
