以下是10个可以实现从机器上采集日志并存储到HDFS或Elasticsearch（ES）中的开源项目推荐，这些项目可以帮助您高效地完成日志采集和存储任务，便于后续的问题排查：

1. **Apache Flume**  
   Apache Flume 是一个分布式、可靠且可用的系统，用于高效地收集、聚合和移动大量日志数据。它支持将日志数据存储到HDFS中。您可以配置Flume的source、channel和sink来实现日志的采集和存储。

2. **Logstash**  
   Logstash 是 ELK Stack 的一部分，用于处理和转发日志数据。它可以将日志数据解析、过滤并存储到Elasticsearch中，适合复杂的日志处理和存储需求。

3. **Filebeat**  
   Filebeat 是 Elastic Stack 的轻量级日志采集器，可以高效地从本地文件中读取日志数据，并将数据发送到Elasticsearch或Logstash。它支持多种日志格式和断点续传功能。

4. **Fluentd**  
   Fluentd 是一个开源的日志采集工具，支持将日志数据存储到HDFS或Elasticsearch中。它通过插件机制提供了高度的灵活性和扩展性。

5. **ELK Stack**  
   ELK Stack（Elasticsearch、Logstash、Kibana）是一个完整的日志采集、存储和可视化解决方案。Filebeat 作为日志采集器，Logstash 用于日志处理，Elasticsearch 存储数据，Kibana 提供可视化界面。

6. **Flume-HDFS集成**  
   使用 Apache Flume 将日志数据采集并存储到HDFS中。Flume 提供了多种source和sink配置，可以灵活地处理不同类型的日志数据。

7. **Flume-Logstash集成**  
   结合 Apache Flume 和 Logstash，可以实现日志的采集、处理和存储到Elasticsearch。这种集成方案可以充分利用Flume的采集能力和Logstash的处理能力。

8. **EFK Stack**  
   EFK Stack（Elasticsearch、Filebeat、Kibana）是一个轻量级的日志采集和存储方案，特别适合资源受限的环境。Filebeat 采集日志并直接发送到Elasticsearch，Kibana 用于日志的可视化。

9. **Flume-SpoolDir集成**  
   使用 Flume 的 SpoolDir source，可以从本地目录中采集日志文件并存储到HDFS。这种方式适合处理本地生成的日志文件。

10. **Logstash与Elasticsearch集成**  
    Logstash 可以直接将采集的日志数据存储到Elasticsearch中，支持多种输入和输出插件，适合需要对日志进行复杂处理的场景。

以上项目可以根据您的具体需求选择合适的工具，例如需要轻量级采集时可以使用Filebeat，需要复杂日志处理时可以使用Logstash，或者直接使用完整的ELK或EFK Stack来实现日志的采集、存储和可视化。