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。
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 Hadoop 的，可以使用 Flume。
- Flume 拥有许多配置的来源 (sources) 和存储池 (sinks)。然后，Kafka 拥有的是非常小的生产者和消费者环境体系，Kafka 社区并不是非常支持这样。如果你的数据来源已经确定，不需要额外的编码，那你
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