（1）kafka和flume都是日志系统。kafka是分布式消息中间件，自带存储，提供push和pull存取数据功能。flume分为agent（数据采集器）,collector（数据简单处理和写入）,storage（存储器）三部分，每一部分都是可以定制的。比如agent采用RPC（Thrift-RPC）、text（文件）等，storage指定用hdfs做。
（2）kafka做日志缓存应该是更为合适的，但是 flume的数据采集部分做的很好，可以定制很多数据源，减少开发量。所以比较流行flume+kafka模式，如果为了利用flume写hdfs的能力，也可以采用kafka+flume的方式。
采集层 主要可以使用Flume, Kafka两种技术。
Flume：Flume 是管道流方式，提供了很多的默认实现，让用户通过参数部署，及扩展API.
Kafka：Kafka是一个可持久化的分布式的消息队列。
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Kafka 是一个非常通用的系统。你可以有许多生产者和很多的消费者共享多个主题Topics。相比之下,Flume是一个专用工具被设计为旨在往HDFS,HBase发送数据。它对HDFS有特殊的优化，并且集成了Hadoop的安全特性。所以，Cloudera 建议如果数据被多个系统消费的话，使用kafka；如果数据被设计给Hadoop使用，使用Flume。
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正如你们所知Flume内置很多的source和sink组件。然而，Kafka明显有一个更小的生产消费者生态系统，并且Kafka的社区支持不好。希望将来这种情况会得到改善，但是目前：使用Kafka意味着你准备好了编写你自己的生产者和消费者代码。如果已经存在的Flume Sources和Sinks满足你的需求，并且你更喜欢不需要任何开发的系统，请使用Flume。
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Flume可以使用拦截器实时处理数据。这些对数据屏蔽或者过量是很有用的。Kafka需要外部的流处理系统才能做到。
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Kafka和Flume都是可靠的系统,通过适当的配置能保证零数据丢失。然而，Flume不支持副本事件。于是，如果Flume代理的一个节点奔溃了，即使使用了可靠的文件管道方式，你也将丢失这些事件直到你恢复这些磁盘。如果你需要一个高可靠行的管道，那么使用Kafka是个更好的选择。
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Flume和Kafka可以很好地结合起来使用。如果你的设计需要从Kafka到Hadoop的流数据，使用Flume代理并配置Kafka的Source读取数据也是可行的：你没有必要实现自己的消费者。你可以直接利用Flume与HDFS及HBase的结合的所有好处。你可以使用Cloudera Manager对消费者的监控，并且你甚至可以添加拦截器进行一些流处理。
Flume和Kafka可以结合起来使用。通常会使用Flume + Kafka的方式。其实如果为了利用Flume已有的写HDFS功能，也可以使用Kafka + Flume的方式。