Flume与Kafka
Flume 是一个分布式，可靠的，可用的服务，有效的收集，聚合和移动海量的日志数据。它有一个简单而灵活的架构，基于流数据流。具有很好的冗余和容错性，以及可靠性和多故障转移和恢复机制。它使用一个简单的可扩展数据模型，并允许在线分析应用。简单的认为Flume是一个收集日志数据的服务。
Kafka是一个分布式发布－订阅消息系统，用于处理流式海量数据。Kafka 是一个由 LinkedIn 开发的消息队列。能嫁接 HDFS 这样的存储介质，能被 Storm，Spark这类实时或类实时数据模型消费。简单的说，Kafka是一个基于生产者消费者模型的消息系统。
应用
线上数据一般主要是落地文件或者通过socket传输到另外一个系统，这种情况下，很难推动线上应用或服务区修改接口，直接向Kafka里写数据，这时候就可能需要Flume服务来帮忙做传输。业界比较典型的用法是
data on line -> Flume -> Kafka -> Hdfs -> MapReduce (Spark, Storm)
具体应用可参考美团的日志收集系统 http://tech.meituan.com/mt-log-system-arch.html
OpenStack与Hadoop
OpenStack 只要目的是做一整套的云计算基础框架，将物理机虚拟化的云服务平台，包含各种管理组件和API。
Hadoop是云计算中的分布式计算核心：存储与计算。
两者是面向不同层面的，OpenStack是云操作系统，Hadoop是在操作系统上进行存储于计算的。比如现有多台底层的物理机（服务器，PC等），Openstack是将物理机进行虚拟化，一台物理机可以虚拟出多个虚拟机（其实也可以把Openstack的工作的一部分想象为VMware），然后对虚拟机进行各种管理，只是VMware面向的是单台PC，而Openstack面向的是很多狠多台的群集管理，然后在部分的虚拟机中安装操作系统，例如linux，OSX，Windows等等。最后在这个云平台的系统中，再次建立集群化的Hadoop计算框架，用来分布式存储与计算。更加简单的说，OpenStack是面向云，而Hadoop是面向云上的计算。