Flume和Kafka的区别

一、Flume和Kafka的简介

Flume和Kafka都是实时数据传输平台，它们可以用于将数据从一个地方（例如Web服务器或其他数据源）发送到另一个地方（例如数据库或Hadoop集群）。

Flume是Apache基金会中的一个项目，可用于收集、汇总、传输和存储大规模数据；Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源消息队列系统，它使得数据的传输更快速、更可靠，并带来了更好的吞吐量。Flume是基于Agent的、推送式的数据传输框架，Kafka是基于数据订阅的、拉取式的消息传输框架。

二、Flume和Kafka的差异比较

1. Flume和Kafka的区别

- 数据处理机制不同：Flume使用Agent方式在线收集和推送数据。而Kafka借鉴了发布-订阅模式，采用拉模式来获取数据，订阅数据的会主动拉取数据，消息产生后不会立即被推送到消费者，消费者可以在需要的时刻去获取数据。

Flume举例：
from("flume:source1").to("kafka:topic1")

Kafka举例：
import kafka.consumer.ConsumerIterator;
import kafka.consumer.KafkaMessageStream;
import kafka.javaapi.consumer.ConsumerConnector;

public class Consumer extends Thread
{
    private final ConsumerConnector consumer;
    private final String topic;
 
    public Consumer(String topic)
    {
        consumer = kafka.consumer.Consumer.createJavaConsumerConnector(
                createConsumerConfig());
        this.topic = topic;
    }
 
    public void run() {
        Map topicCountMap = new HashMap
   ();
        topicCountMap.put(topic, new Integer(1));
        Map
    >> consumerMap = consumer.createMessageStreams(topicCountMap);
        KafkaMessageStream
      stream =  consumerMap.get(topic).get(0);
        ConsumerIterator
       it = stream.iterator();
        while(it.hasNext())
            System.out.println(new String(it.next().message()));
    }
 
    private static ConsumerConfig createConsumerConfig() {
        Properties props = new Properties();
        props.put("zookeeper.connect", "localhost:2181");
        props.put("group.id", "testgroup");
        props.put("zookeeper.session.timeout.ms", "400");
        props.put("zookeeper.sync.time.ms", "200");
        props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
        return new ConsumerConfig(props);        
    }
}

      
     
    
   
  

2. Flume和Kafka的性能比较

- 插件扩展性不同：Flume的Plugin系统相对较简单，缺乏完整的流程支持。而Kafka提供了强大的扩展API，可以轻松地实现各种系统的数据同步，满足不同场景的需求。对于大规模数据传输、流处理、分布式部署和高性能等方面，Kafka能够发挥出更好的性能。

3. Flume和Kafka的部署和配置方式上的不同

- 部署方式和管理方式不同：Flume是通过Agent的方式来收集数据，它需要部署在每一个需要收集数据的服务器上。而Kafka是通过发布-订阅模式来实现数据的传输，只需要部署在Kafka集群上，无需在每个数据源所在服务器上部署客户端。

3. Flume和Kafka的应用场景

- 应用场景的差异：Flume在日志收集领域有着广泛的应用，在Hadoop生态圈中，Flume被广泛应用于数据的ETL过程中，如日志的轮换、准实时数据的采集、过滤和转储至HDFS等。Kafka相比Flume则在流数据处理、实时数据分析、消息服务、Hadoop数据传输等领域有着广泛的应用。

四、总结

Flume和Kafka分别适用于不同的场景。在ETL领域，或者数据质量较差时，Flume可能是更好的选择。在流数据处理、实时数据分析、消息服务、Hadoop数据传输等领域中，Kafka可能更适合。