大数据流处理：Flume、Kafka和NiFi对比

来源：大数据云技术

在构建大数据流水线时，我们需要考虑处理数据的数量，种类和速度，这些数据通常出现在Hadoop生态系统的入口。在决定采用哪种工具来满足我们的要求时，都会考虑到可扩展性、可靠性、适应性、开发时间方面的成本等初步因素。在本文中，我们将简要介绍三种Apache处理工具：Flume，Kafka和NiFi。这三种产品都具有出色的性能，可以横向扩展，并提供插件机制，可通过自定义组件扩展功能。

Apache Flume

Flume部署由一个或多个使用拓扑配置的代理组成。Flume代理是一个JVM进程，它承载Flume拓扑的基本构建块，即源、通道和接收器。Flume客户机将事件发送到源，该源将这些事件成批放置到名为channel的临时缓冲区中，然后从该缓冲区中数据流到连接到数据最终目的地的接收器。接收器也可以是其他Flume代理的后续数据源。代理可以被链接，并且每个代理都有多个源、通道和接收器。

Flume是一个分布式系统，可用于收集、聚合流事件并将其传输到Hadoop中。它有许多内置的源、通道和接收器，例如Kafka通道和Avro接收器。Flume是基于配置的，它有拦截器来对通道中的数据执行简单的转换。

如果不小心，使用Flume很容易丢失数据。例如，为高吞吐量选择内存通道有一个缺点，即当代理节点关闭时，数据将丢失。文件通道将以增加延迟为代价提供持久性。即使如此，由于数据没有复制到其他节点，因此文件通道仅与底层磁盘一样的可靠性。Flume通过多跳/扇入扇出流提供了可伸缩性。对于高可用性（HA），可以水平扩展代理。

Apache Kafka

Kafka是一种分布式、高吞吐量的消息总线，它将数据生产者与消费者分离开来。消息被组织成主题，主题被拆分成分区，分区被跨集群中的节点（称为代理）复制。与Flume相比，Kafka具有更好的可扩展性和消息持久性。Kafka现在有两种风格：一种是“经典”的生产者/消费者模型，另一种是新的Kafka-Connect，它为外部数据存储提供可配置的连接器（源/接收器）。

Kafka可用于大型软件系统组件之间的事件处理和集成。此外，Kafka附带了Kafka流，它可以用于简单的流处理，而不需要像Apache Spark或Apache Flink那样的单独集群。

由于消息被持久化在磁盘上，并且在集群中被复制，因此数据丢失情况不像Flume那样常见。也就是说，无论是使用Kafka客户端还是通过Connect API，生产者/来源和消费者/接收器通常都需要自定义编码。与Flume一样，消息大小也有限制。最后，为了能够进行通信，Kafka的生产者和消费者必须就协议、格式和架构达成一致，这在某些情况下可能会有问题。

Apache NiFi

与Flume和Kafka不同，NiFi可以处理任意大小的消息。在基于Web的拖放式用户界面后面，NiFi在集群中运行，并提供实时控制，使您可以轻松管理任何源和任何目标之间的数据移动。它支持不同格式、模式、协议、速度和大小的分散和分布式源。

NiFi可以用于具有严格安全性和合规性要求的关键任务数据流中，在那里我们可以可视化整个过程并实时进行更改。在撰写本文时，它有近200个随时可用的处理器（包括Flume和Kafka处理器），可以进行拖放、配置和立即投入使用。NiFi的一些关键特性是优先级排队、数据跟踪和每个连接的背压阈值配置。

尽管NiFi用于创建容错生产管道，但它还没有像Kafka那样复制数据。如果一个节点发生故障，那么可以将流定向到另一个节点，但是排队等待故障节点的数据必须等待该节点恢复。NiFi不是一个成熟的ETL工具，也不是复杂计算和事件处理（CEP）的理想选择。为此，它应该连接到Apache Flink，Spark Streaming或Storm等流式传输框架。

组合

没有哪个工具 满足您的所有要求。组合以更好方式执行不同操作的工具可以实现功能的增强，并提高处理更多场景的灵活性。根据您的需求，NiFi和Flume都可以充当Kafka生产者或消费者。

Flume-Kafka集成非常受欢迎，它有自己的名字：Flafka（我不是这样做的）。Flafka包括Kafka源，Kafka通道和Kafka池。结合Flume和Kafka，Kafka可以避免自定义编码并利用Flume经过实战考验的资源和接收器，通过Kafka通道的Flume事件将在Kafka代理中进行存储和复制，以实现弹性。

组合工具可能看起来很浪费，因为它似乎在功能比较重叠。例如，NiFi和Kafka都提供了代理来连接生产者和消费者。但是，它们的做法不同：在NiFi中，大部分数据流逻辑不在生产者/消费者内部，而是在代理中，允许集中控制。NiFi的构建是为了做一件重要的事情：数据流管理。通过两种工具的结合，NiFi可以充分利用Kafka可靠的流数据存储，同时解决Kafka无法解决的数据流挑战。

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总结：

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