1整体来说
我们很多人在在使用Flume和kafka时，都会问一句为什么要将Flume和Kafka集成？那首先就应该明白业务需求，一般使用Flume+Kafka架构都是希望完成实时流式的日志处理，后面再连接上Flink/Storm/Spark Streaming等流式实时处理技术，从而完成日志实时解析的目标。
1. 生产环境中，往往是读取日志进行分析，而这往往是多数据源的，如果Kafka构建多个生产者使用文件流的方式向主题写入数据再供消费者消费的话，无疑非常的不方便。
2. 如果Flume直接对接实时计算框架，当数据采集速度大于数据处理速度，很容易发生数据堆积或者数据丢失，而kafka可以当做一个消息缓存队列，从广义上理解，把它当做一个数据库，可以存放一段时间的数据。
3. Kafka属于中间件，一个明显的优势就是使各层解耦，使得出错时不会干扰其他组件。
因此数据从数据源到flume再到Kafka时，数据一方面可以同步到HDFS做离线计算，另一方面可以做实时计算，可实现数据多分发。
2单独分析
（1）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。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。
（2）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。
（3）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代理的一个节点奔溃了，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
