选择Flume+kafka主要是基于我们的数据特性和处理需求。用户行为日志数据往往需要实时采集和处理，而Flume+Kafka在处理实时数据流方面具有明显的优势。Kafka的高吞吐量和可靠性能够保证我们可以可以及时，高效的收集和采集大量的日志数据。相比之下，Data X 更适合结构化数据的批量同步任务，我们通常用它来做每日全量数据的迁移和同步。DataX 配置简单，适合快速实施批量数据同步任务，但

总结来说，选择 Hadoop 或 Spark 取决于具体的应用场景和需求。如果需要处理大规模的批处理任务，Hadoop 可能是一个更好的选择；如果需要进行快速迭代计算或实时分析，Spark 可能更适合。Hadoop 和 Spark 是两个不同的开源大数据处理框架，它们在设计和用途上有所不同。以下是 Hadoop 和 Spark 的区别：12。