Flume 是一个可靠、可扩展的分布式日志收集系统，用于将大量的数据从各种数据源(如日志文件、消息队列、数据库等)采集到中心化的存储或处理系统中。而 Kafka 是一个高吞吐量、分布式的消息队列系统，用于可靠地发布、订阅和处理大规模流式数据。

　　在 Flume 的架构中，为什么需要使用 Kafka 呢?以下是几个原因：

　　缓冲和削峰填谷：Kafka 具有高吞吐量和持久性的特点，可以作为 Flume 的中间缓冲队列，用于平滑数据流量的波动和处理速度的差异。Flume 将数据写入到 Kafka 的主题(topic)中，然后其他 Flume agent 或消费者可以从 Kafka 中按需消费数据。

　　可靠性和数据丢失保护：Kafka 使用分布式、可复制的消息日志存储，数据被持久化到磁盘并进行多副本复制。这使得 Kafka 可以提供高度可靠的数据传输，并保护数据免受单点故障的影响。当 Flume 将数据写入 Kafka 时，即使 Flume 或目标系统出现故障，数据仍然安全存储在 Kafka 中，确保不会丢失。

　　多样化的数据源和消费者：Flume 可以从各种数据源采集数据，并将数据传输到 Kafka。同样，Kafka 也可以为不同的消费者提供数据，如实时处理系统(如 Spark Streaming、Storm)、离线批处理系统(如 Hadoop MapReduce)或其他数据存储和分析系统。通过使用 Kafka 作为 Flume 的中间层，可以实现数据的灵活分发和多样化的消费方式。

　　扩展性和解耦：Kafka 的分布式架构和可扩展性使其能够处理大规模数据流。将 Flume 与 Kafka 结合使用，可以将数据源和目标系统解耦，使得系统更容易扩展和管理。当数据量增加或数据处理需求变化时，可以独立扩展 Flume 和 Kafka 的节点，而不会对整体系统产生太大的影响。

　　综上所述，Flume 需要使用 Kafka 作为中间层，主要是为了提供数据的缓冲、削峰填谷、可靠传输和解耦等功能。Kafka 充当了 Flume 和其他数据处理系统之间的可靠消息传递桥梁，使得数据的收集、传输和消费更加稳定和高效。