Flume与Kafka在功能上具有很多的相似性。
①Kafka是一个更加通用的系统。用户可以构造不同的生产者与消费者共享不同的主题；相反，Flume主要适用于向Hadoop或Hbase导入数据，因此它对HDFS/Hbase具有更好的优化，同时它也集成了Hadoop安全组件。因此，如果数据需要被多个应用程序处理，建议Kafka；如果数据主要是用于Hadoop，建议Flume。
②熟悉Flume的人应该知道，Flume具有很多内置的源与槽。Kafka相比而言，现成生产者与消费者就比较少了，而且Kafka社区对这些生产者/消费者的支持也比较薄弱，建议Kafka；如果Flume的内置源/槽已经足够满足你的需要而又不想编程。
③Flume内置了拦截器，可以对流经Flume的数据进行直接处理，因此比较容易实现数据屏蔽与数据过滤。Kafka则需要额外的流处理系统来对数据进行处理。
④Kafka与F路么都可以通过配置保证数据不丢失。但是，F路么不会复制消息，因此即使使用可靠的文件渠道，当Flume进程宕机后，你就无法访问这些消息了（当然F路么进程重启，从磁盘上恢复之前状态后，可以继续对消息进行处理）。因此如果对HA高可用性具有很高要求。
Flume与Kafka可以很好的集成工作。如果希望将Kafka上的数据导入Hadoop，可以启动一个内置Kafka源与Hadoop槽的Flume进程。这样就不需要去实现自定义的消费者，同时还可以得到Flume对HDFS/Hbase优化带来的好处。
