目前关于大家提出的flume和kafka区别这个问题，大家都希望能够得到一个答案，那么小编今天就去收集了一些flume和kafka区别相关的内容来分享给大家，如果大家感兴趣的话可以接着往下看。

kafka和flume都是日志系统，kafka是分布式消息中间件，自带存储；flume每一部分都是可以定制。kafka更合适做日志缓存，flume数据采集部分做的很好，可以定制很多数据源，减少开发量。

kafka 和 flume 都是日志系统，kafka 是分布式消息中间件，自带存储，提供 push 和 pull 存取数据功能。flume 分为 agent（数据采集器）,collector（数据简单处理和写入）,storage（存储器）三部分，每一部分都是可以定制的。比如 agent 采用 RPC（Thrift-RPC）、text（文件）等，storage 指定用 hdfs 做。

kafka 做日志缓存应该是更为合适的，但是 flume 的数据采集部分做的很好，可以定制很多数据源，减少开发量。所以比较流行 flume+kafka 模式，如果为了利用 flume 写 hdfs 的能力，也可以采用 kafka+flume 的方式。

采集层 主要可以使用 Flume, Kafka 两种技术。

Flume：Flume 是管道流方式，提供了很多的默认实现，让用户通过参数部署，及扩展 API.

Kafka：Kafka 是一个可持久化的分布式的消息队列。

Kafka 是一个非常通用的系统。你可以有许多生产者和很多的消费者共享多个主题 Topics。相比之下,Flume 是一个专用工具被设计为旨在往 HDFS,HBase 发送数据。它对 HDFS 有特殊的优化，并且集成了 Hadoop 的安全特性。所以，Cloudera 建议如果数据被多个系统消费的话，使用 kafka；如果数据被设计给 Hadoop 使用，使用 Flume。

正如你们所知 Flume 内置很多的 source 和 sink 组件。然而，Kafka 明显有一个更小的生产消费者生态系统，并且 Kafka 的社区支持不好。希望将来这种情况会得到改善，但是目前：使用 Kafka 意味着你准备好了编写你自己的生产者和消费者代码。如果已经存在的 Flume Sources 和 Sinks 满足你的需求，并且你更喜欢不需要任何开发的系统，请使用 Flume。

Flume 可以使用拦截器实时处理数据。这些对数据屏蔽或者过量是很有用的。Kafka 需要外部的流处理系统才能做到。

Kafka 和 Flume 都是可靠的系统,通过适当的配置能保证零数据丢失。然而，Flume 不支持副本事件。于是，如果 Flume 代理的一个节点崩溃了，即使使用了可靠的文件管道方式，你也将丢失这些事件直到你恢复这些磁盘。如果你需要一个高可靠行的管道，那么使用 Kafka 是个更好的选择。

Flume 和 Kafka 可以很好地结合起来使用。如果你的设计需要从 Kafka 到 Hadoop 的流数据，使用 Flume 代理并配置 Kafka 的 Source 读取数据也是可行的：你没有必要实现自己的消费者。你可以直接利用 Flume 与 HDFS 及 HBase 的结合的所有好处。你可以使用 Cloudera Manager 对消费者的监控，并且你甚至可以添加拦截器进行一些流处理。

Flume 和 Kafka 可以结合起来使用。通常会使用 Flume + Kafka 的方式。其实如果为了利用 Flume 已有的写 HDFS 功能，也可以使用 Kafka + Flume 的方式。