Apache Kafka是一个开放源代码系统，用于实时处理摄取数据。Kafka是耐用，可伸缩且容错的公共预订消息系统。发布-订阅体系结构最初是由LinkedIn开发的，目的是克服大数据批处理中的限制并解决有关数据丢失的问题。Kafka中的体系结构将使信息提供者与信息使用者分离。因此，对于发送和接收的数据，发送应用程序和接收应用程序将不了解彼此。

Apache Kafka将处理传入的数据流，而不管其源和目的地。它是一个分布式流平台，功能类似于企业消息传递系统，但具有独特的功能，并且具有很高的复杂度。使用Kafka，用户可以在信息出现时发布和订阅信息。它允许用户以容错的方式存储数据流。无论是应用程序还是用例，Kafka都可以轻松分解大量数据流，以便在企业Apache Hadoop中进行分析。Kafka还可以通过结合Apache HBase，Apache Storm和Apache Spark系统来呈现流数据，并且可以在各种应用程序域中使用。

简单来说，Kafka的发布-订阅系统由发布者，Kafka集群和消费者/订阅者组成。发布者发布的数据存储为日志。订户还可以充当发布者，反之亦然。订阅者请求订阅，Kafka将数据转发到请求的订阅者。通常，在Kafka集群上，可以有许多不同主题的发布者和订阅者。同样，应用程序既可以充当发布者，也可以充当订阅者。针对某个主题发布的消息可以有多个感兴趣的订阅者；系统为每个感兴趣的订户处理数据。Kafka被广泛使用的一些用例是：

跟踪网站上的活动
流处理
收集和监控指标
日志汇总
Apache Flume是一种工具，用于收集，汇总和从不同来源将数据流传输到集中式数据存储，例如HDFS（Hadoop分布式文件系统）。Flume是高度可靠，可配置和可管理的分布式数据收集服务，旨在将流数据从不同的Web服务器收集到HDFS。它也是一个开源数据收集服务。

Apache Flume基于流数据流并具有灵活的体系结构。Flume提供了用于故障转移和恢复的高度容错，鲁棒和可靠的机制，能够以批处理和流模式收集数据。企业利用 Flume的功能来管理大量数据流，以将其放入HDFS。例如，数据流包括应用程序日志，传感器和机器数据以及社交媒体等。这些数据放入Hadoop后，可以通过在Apache Hive中运行交互式查询来进行分析，或者用作Apache HBase中业务仪表板的实时数据。其中一些功能包括：

收集来自多个来源的数据，并有效地导入HDFS
支持多种源和目标类型
Flume可以轻松定制，可靠，可扩展且具有容错能力
可以将数据存储在任何集中存储（例如HDFS，HBase）中

Apache Kafka和Flume之间的主要区别
这里探讨了Apache Kafka和Flume之间的区别，

Apache Kafka和Flume系统均提供可靠，可扩展的高性能，可轻松处理大量数据。但是，Kafka是更通用的系统，其中多个发布者和订阅者可以共享多个主题。相反，Flume是用于将数据发送到HDFS的专用工具。
Kafka可以支持多个应用程序的数据流，而Flume专门用于Hadoop和大数据分析。
Kafka可以处理和监视分布式系统中的数据，而Flume则从分布式系统中收集数据以将数据存储在集中式数据存储中。
如果配置正确，Apache Kafka和Flume都是高度可靠的，零数据丢失保证。Kafka复制群集中的数据，而Flume不复制事件。因此，当Flume代理崩溃时，对通道中那些事件的访问将丢失，直到磁盘恢复为止。另一方面，即使单点故障，Kafka仍可提供数据。
Kafka支持大量的发布者和订阅者以及多个应用程序。另一方面，Flume支持大量的源和目标类型集，以将数据放置在Hadoop上。