Apache Kafka和Flume之间的区别
Kafka和Flume都用于实时事件处理系统。它们都是由Apache开发的。Kafka是一个发布-订阅模型消息传递系统。可以使用主题在发布者和订阅者之间进行通信。Kafka的最佳功能之一是，它具有很高的可用性，并且可以抵抗节点故障，并支持自动恢复。
另一方面，水槽主要是为Hadoop设计的，并且是Hadoop生态系统的一部分。它用于从不同来源收集数据并将数据传输到集中式数据存储。Flume的主要设计目的是为了收集从各种Web服务器到html" target="_blank">HDFS的流数据（日志数据）。
| 序号 | 键 | 阿帕奇·卡夫卡 | 水槽 |
|---|---|---|---|
| 1 |
基本的 |
Apache Kafka是一种分布式数据存储，经过优化可实时摄取和处理流数据 |
Apache Flume是一个分布式，可靠且可用的系统，用于有效地收集，聚集大量日志数据并将其从许多不同的源移动到集中式数据存储中。 |
| 2 |
可扩展的 |
容易扩展 |
它不能像Kafka一样可扩展 |
| 3 |
推拉 |
卡夫卡基本上是拉模型 |
Flume基本上可以作为推模型 |
| 4 |
复苏 |
它具有很高的可用性，并且可以抵抗节点故障，并支持自动恢复 |
如果发生水槽代理故障，您将丢失通道中的事件 |
| 5， |
灵活性 |
Kafka是通用的发布-订阅模型消息传递系统 |
专为Hadoop设计 |
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本文向大家介绍Kafka和Flume之间的主要区别是什么？相关面试题，主要包含被问及Kafka和Flume之间的主要区别是什么？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 答：Kafka和Flume之间的主要区别是： 工具类型 Apache Kafka——Kafka是面向多个生产商和消费者的通用工具。 Apache Flume——Flume被认为是特定应用程序的专用工具。 复制功能 Apache
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我已经在kafka上工作了相当长的六个月，我对用户延迟和存储到主题分区中的数据有一些疑问。 问题1：最初，当我开始阅读Kafka并了解如何使用Kafka的功能时，我被教导说，一个只有一部分和一个复制因子的主题会创造奇迹。经过相当长的六个月的工作，将我的项目迁移到live之后，使用我的主题消息的消费者开始给我一个延迟。我阅读了许多关于消费者延迟的堆栈溢出答案，得出结论，如果我增加某个主题的分区和复制
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问题内容： 我错放了太多次了，我想我一直忘记，因为我不知道两者之间的区别，只是一个给了我我期望的价值，而另一个却没有。 为什么是这样？ 问题答案： 是的简写形式（尽管请注意，该表达式只会被计算一次。） 是的，即指定一元的到。 例子：
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问题内容： 因此，我有一段简单的代码可以打印出整数1-10： 然后，如果仅在第3行上更改一个运算符，它将打印出无限数量的1整数（我知道为什么会这样做）。为什么在运行第二个程序时没有出现语法错误？如果赋值运算符后面跟着一个加法运算符，它不会调用语法错误吗？ 问题答案： 与相同， 只是意味着。
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问题内容： 有人可以解释一下 和 我不知道“确切”的含义 问题答案： 在这个例子中，什么都没有。当您具有多个具有相似名称的路径时，该参数将起作用： 例如，假设我们有一个显示用户列表的组件。我们还有一个用于创建用户的组件。的网址应嵌套在下。因此，我们的设置可能如下所示： 现在，这里的问题是，当我们转到路由器时，将通过所有定义的路由，并返回它找到的第一个匹配项。因此，在这种情况下，它将首先找到路线，然