Flume, Kafka和NiFi，大数据实时日志数据收集、数据获取技术哪家强？

作者Tony Siciliani  本文为36大数据独译，译者：随风

我们在建设一个大数据管道时，需要在Hadoop生态系统前仔细考虑，如何获取大体量、多样化以及高速性的数据。在决定采用何种工具以满足我们的需求时，最初对于扩展性、可靠性、容错性以及成本的考虑便发挥了作用。本文，我们将聚焦于三种Apache获取工具：Flume, Kafka, and NiFi。这三种工具在横向比较中都展示出了良好的性能，同时还提供了一种插件体系结构，在这种结构中可通过定制组件来使功能得到扩展。

 Apache Flume

  一个Flume部署包括一个或多个配置有拓扑结构的agent。Flume Agent是一个JVM进程用来控制Flume拓扑结构的基本构件，其中包括source, channel 和sink。Flume客户先把event传送到source，source再把这些events成批放置到一个叫做channel的暂时缓冲区，然后数据从此流向连接数据终端的sink。一个sink也可以是其它Flume agents的后续数据资源。Agent之间可以被连接，并且含有多个source，channel和sink。

Flume是一个分布式的收集、聚合和将事件流传输到Hadoop的系统。它配备有多个内置source、channel和link，