kafka和flume的对比

flume和kafka对比:
Kafka、Flume都可以实现数据的传输,但它们的侧重点不同。
Kafka追求的是高吞吐量、高负载(topic下可以有多个partition)。
kafka是零拷贝,速度快。
Flume追求的是数据的多样性:数据来源的多样性、数据流向的多样性。
如果数据来源很单一、想要高吞吐的话可以使用Kafka。
如果数据来源很多、数据流向很多的话可以使用Flume。
也可以将Kafka和Flume结合起来使用。


摘要:
(1)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。

(2)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。

参考资料

  1. https://my.oschina.net/frankwu/blog/355298