Flume与Kafka区别与联系【学习笔记】

区别:

• Flume (Apache 日志收集系统)，主要功能就是收集同步数据源的数据，并将数据保存到持久化系统中，适合数据来源比较广，数据收集结构比较固定的场景；
• Kafka (Apache 分布式消息系统)，主要是作为一个中间件系统的方式存在，适合高吞吐量和负载的情况，可以作为业务系统中的缓存、消息通知系统、数据收集等场景。

为什么还需要Flume作为日志收集系统？

• 主要原因：Kafka 需要进行一些额外的开发，Flume 可以直接使用 Sink 将数据保存；
• 次要原因：对于不需要高并发的业务场景，Flume 足够使用，而且Flume对于机器的性能要求低于 Kafka 的。

企业应用中，一般不用 Flume 直接与 SparkStreaming 或 Flink 集成，原因如下：

（1）Flume 的 Sink 端直接和流式系统对接（连接到 SparkStreaming 或 Flink等），一旦流式系统挂了，则 sink 端中断，而 source 端仍源源不断地产生答大量的数据，会产生数据堆积，引发系统瘫痪；

（2）Flume 中间缓存可以选择 MemChannel，也可以选择FileChannel，流式系统中要求实时性比较高，要求低延特别迟，那 Flume 中的 channel 则需要使用 MemChannel。内存中缓存数据，缓存量特别小，而且不可靠（Flume 是单机式的，一旦挂机，则数据容易丢失）。

一般会用 Kafka 与 SparkStreaming 或 Flink 集成。

（1）数据保存在磁盘上，速度很快，能保证流式计算的实时性要求；

（2）一旦流式系统挂了，Kafka 可以有效将大量数据接收下来 ，磁盘空间大，可扩展性强。

在 Kafka 对接流式系统之前，通常会对接 Flume。

Flume 作为 Kafka 的生产者，好处在于：零编程。Flume 可以提供很多的 source 源，可以对 source 源进行一系列优化，比如：断点续存，如果自己写生产者代码，编码相对较难，Flume 可以提供解决方案。

所以一般使用：Flume(提供数据源) + Kafka（解决sink端挂机问题） + 流式系统。