如何高效的将kafka中的数据（T/day）写入hdfs？

问题背景：

目前kafka中每天有10T数据左右，需要每天将这些数据写入hdfs中。每秒数据量量为10000/s条，每条数据10kB左右。

以做尝试：

1.使用logstash直接消费kafka中的数据，在output中写入hdfs中。结果：处理效率500/s。

2.使用logstash将数据写入本地磁盘，每个小时使用hadoop fs -put语句定时上传。每小时大概400G数据，勉强可以处理完，但后续若数据量继续变大，必然出现数据积压。

考虑将数据压缩后上传：

1.每小时上传数据前将数据压缩，测试lz4压缩效率为3g/min，gzip压缩效率为1g/min。明显压缩所花的时间足以上传所有数据了。

2.使用logstash在输出数据时使用流式压缩为gzip格式，logstash处理数据能力大幅降低为1000/s条。

请问各位大佬指点一下其他处理大数据量从kafka到hdfs的思路，不限以上提到的组件。本人大数据新手，感谢你的回答。

解决方案：
首先你要确定是上游kafka的数据输出太多还是下游hdfs写入能力太差造成的

1. 如果kafka的数据输出太多，消费不过来，你可以通过增大分区，增加每个批次拉取量来解决
2. 如果hdfs写入能力太差，可能考虑下多线程写入或者并发写入的问题了
   看了你使用logstash工具同步每秒500条感觉性能有点差，你看看logstash有没有增加poll的参数，设置多线程的参数之类的，
   我一般遇到这种场景都是使用streamsets工具的，上T级别数据量没压力，最近实现了Kafka同步到HBase的功能，你要感兴趣的话可以看看：
   https://blog.csdn.net/BlackArmand/article/details/118367522?spm=1001.2014.3001.5502

可以用flume作为kafka的消费者，再用flume来sink到hdfs，各种需求可以通过配置flume的配置文件来完成

可以使用hudi技术，将数据从Kafka经过hudi写入hdfs，这里可以使用Structured Streaming写从Kafka经过hudi到hdfs的代码，流式处理效率挺好