Flume可以与其他实时数据处理框架协同工作，主要是通过Flume提供的插件机制和数据源/数据目的地的连接器来实现。
首先，Flume可以通过自定义的数据源插件将数据从不同的来源采集到Flume中，然后再将数据传输到其他实时数据处理框架中进行处理。例如，Flume可以通过Kafka插件将数据写入Kafka，然后使用Storm或Spark等框架对数据进行处理。
另外，Flume也可以通过自定义的数据目的地插件将处理过的数据传输到其他数据存储系统中，如HDFS、S3等。这样就可以实现Flume和其他实时数据处理框架的数据交换和协同工作。
总的来说，Flume可以作为数据采集和传输的桥梁，与其他实时数据处理框架协同工作，实现数据的流动和处理。通过合理的配置和插件开发，可以实现不同框架之间的数据传输和协同处理。
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