大数据原理-Kafka与Flume的区别

本文探讨了Kafka与Flume在大数据处理中的差异。Kafka作为一个通用系统,适合多应用共享数据,而Flume专为向HDFS和HBase传输设计,与Hadoop安全体系集成。Flume提供了丰富的数据来源和存储选项,适合预定义的数据流,而Kafka更适合自定义生产者和消费者。此外,Flume支持数据实时处理,但不复制事件,可能导致数据丢失。Kafka则提供数据复制,保证不丢失。两者可配合使用,Flume作为Kafka数据源,将数据导入Hadoop。

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Kafka 与 Flume 很多功能确实是重复的。以下是评估两个系统的一些建议:

  • Kafka 是一个通用型系统。你可以有许多的生产者和消费者分享多个主题。相反地,Flume 被设计成特定用途的工作,特定地向 HDFS 和 HBase 发送出去。Flume 为了更好地为 HDFS 服务而做了特定的优化,并且与 Hadoop 的安全体系整合在了一起。基于这样的结论,Hadoop 开发商 Cloudera 推荐如果数据需要被多个应用程序消费的话,推荐使用 Kafka,如果数据只是面向
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