採集層 主要可以使用Flume, Kafka兩種技術。
Flume：Flume 是管道流方式，提供了很多的默認實現，讓用戶通過參數部署，及擴展API.
Kafka：Kafka是一個可持久化的分佈式的消息隊列。
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Kafka 是一個非常通用的系統。你可以有許多生產者和很多的消費者共享多個主題Topics。相比之下,Flume是一個專用工具被設計爲旨在往HDFS,HBase發送數據。它對HDFS有特殊的優化，並且集成了Hadoop的安全特性。所以，Cloudera 建議如果數據被多個系統消費的話，使用kafka；如果數據被設計給Hadoop使用，使用Flume。
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正如你們所知Flume內置很多的source和sink組件。然而，Kafka明顯有一個更小的生產消費者生態系統，並且Kafka的社區支持不好。希望將來這種情況會得到改善，但是目前：使用Kafka意味着你準備好了編寫你自己的生產者和消費者代碼。如果已經存在的Flume Sources和Sinks滿足你的需求，並且你更喜歡不需要任何開發的系統，請使用Flume。
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Flume可以使用攔截器實時處理數據。這些對數據屏蔽或者過量是很有用的。Kafka需要外部的流處理系統才能做到。
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Kafka和Flume都是可靠的系統,通過適當的配置能保證零數據丟失。然而，Flume不支持副本事件。於是，如果Flume代理的一個節點奔潰了，即使使用了可靠的文件管道方式，你也將丟失這些事件直到你恢復這些磁盤。如果你需要一個高可靠行的管道，那麼使用Kafka是個更好的選擇。
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Flume和Kafka可以很好地結合起來使用。如果你的設計需要從Kafka到Hadoop的流數據，使用Flume代理並配置Kafka的Source讀取數據也是可行的：你沒有必要實現自己的消費者。你可以直接利用Flume與HDFS及HBase的結合的所有好處。你可以使用Cloudera Manager對消費者的監控，並且你甚至可以添加攔截器進行一些流處理。
Flume和Kafka可以結合起來使用。通常會使用Flume + Kafka的方式。其實如果爲了利用Flume已有的寫HDFS功能，也可以使用Kafka + Flume的方式。