请阐述你在项目中为何选择使用Flume与Kafka的组合，并简述它们各自的优势以及它们之间的协同作用。

解答思路：

对于为什么使用Flume+Kafka的组合，可以从数据收集、传输、处理以及扩展性等方面来阐述。

1. Flume是一个用于高效收集、聚合和传输大量日志数据的工具，它可以接收各种来源的数据，如Web服务器日志、错误日志等，并将其发送到指定的目的地。
2. Kafka是一个分布式流处理平台，它可以处理实时数据流，具有高吞吐量和容错性强的特点。它可以将数据以发布订阅的方式进行分发，并且可以在分布式系统中实现数据的实时传输和处理。
3. 结合Flume和Kafka，可以利用Flume收集数据并将其发送到Kafka集群中，然后通过Kafka的分布式处理能力进行数据的进一步处理和分析。这种组合可以实现数据的实时收集、高效传输和分布式处理，适用于大数据实时处理和分析的场景。

最优回答：

使用Flume+Kafka的组合可以带来以下优势：

1. 高效的数据收集：Flume可以从各种来源收集数据，如日志、事件等。
2. 可靠的数据传输：Kafka提供了高吞吐量的数据传输能力，并且具有容错性，确保数据的可靠传输。
3. 分布式处理能力：Kafka的分布式架构可以处理大规模数据流，实现实时数据处理和分析。
4. 扩展性：Flume和Kafka都可以水平扩展，适应于大数据处理的需求。

因此，使用Flume+Kafka的组合可以满足大数据实时处理的需求，实现数据的高效收集、传输和处理。

1. Flume的数据源可以是多种类型的日志、事件等，并且支持多种数据接收和发送的方式。它具有良好的可扩展性和可配置性，可以灵活地适应不同的数据收集需求。
2. Kafka的数据以Topic的形式进行组织，支持多订阅者和多发布者的模式。它提供了高吞吐量的数据处理能力，并且具有良好的容错性和持久性，确保数据的可靠性和一致性。
3. 在实际应用中，Flume+Kafka的组合通常与其他大数据处理组件（如Hadoop、Spark等）结合使用，形成完整的大数据处理和分析解决方案。这种组合可以满足实时数据流处理的场景，如日志分析、实时监控等。