请描述在大数据量场景下，当HDFS面临Flume采集的数据压力时，你如何解决这个问题？

解答思路：

对于数据量非常大时HDFS扛不住Flume采集的压力问题，首先需要理解Flume、HDFS的工作机制和它们之间的数据交互方式。当数据量急剧增加时，可能会对系统产生压力，导致性能下降或系统崩溃。针对这个问题，可以从以下几个方面进行考虑和解决：

1. 优化Flume配置：调整Flume的采集和传输参数，以适应大数据量的环境。例如，增加Flume的通道容量、调整传输数据的批次大小等。
2. 分布式部署：通过分布式部署来分散压力。可以考虑增加更多的Hadoop集群节点，以分担HDFS的数据存储压力。同时，可以部署多个Flume代理来平衡数据采集的压力。
3. 数据分片与负载均衡：采用数据分片技术，将大量数据分散到不同的HDFS节点上存储，以实现负载均衡。此外，可以通过负载均衡策略，将Flume采集的数据动态分配到不同的数据源或目标存储上。
4. 数据压缩与编码优化：对传输的数据进行压缩处理，减少网络传输的数据量，降低Flume传输数据的压力。同时，选择合适的编码格式，提高数据的处理效率。
5. 监控与预警机制：建立监控机制，实时监控Flume和HDFS的性能指标，及时发现并处理性能瓶颈。当压力超过阈值时，触发预警机制，采取相应措施（如扩容、优化配置等）来应对压力。

最优回答：

当数据量非常多导致HDFS扛不住Flume采集的压力时，我们可以采取以下措施来解决：

1. 优化Flume配置：调整参数以适应大数据量环境。
2. 分布式部署：增加Hadoop集群节点和Flume代理的数量。
3. 数据分片与负载均衡：将数据分散到不同HDFS节点上并实现负载均衡。
4. 数据压缩与编码优化：减少数据量并选择合适的编码格式。
5. 建立监控与预警机制：实时监控性能并及时处理瓶颈。