在CentOS系统上整合Hadoop分布式文件系统（HDFS）与Apache Kafka，通常会把Kafka当作数据的生成器或接收器，并且将数据存储到HDFS或者从HDFS获取数据。下面是一个简化版的应用场景，演示了怎样利用Kafka把数据存储到HDFS。

场景：利用Kafka向HDFS存入数据

1. 初始化设置：

• 确认CentOS里已经装好了Hadoop和Kafka。
• 对Kafka的生成器和接收器做好配置。

2. Kafka生成器配置：

• 建立一个Kafka主题，用来生成数据。

kafka-topics.sh --create --topic order-created-topic --partitions 12 --replication-factor 3 --bootstrap-server localhost:9092

3. 构建Kafka生成器代码：

• 利用Kafka Producer API把数据传送到Kafka主题。

Properties props = new Properties();
props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

Producer producer = new KafkaProducer(props);

producer.send(new ProducerRecord("order-created-topic", orderId, orderJson));
producer.close();

4. 数据导入HDFS：

• 在Kafka接收器中读取数据，并且把数据写进HDFS。可以采用Spark Streaming之类的工具来达成实时数据处理和存储。

SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("Kafka to HDFS");
conf.setMaster("local[*]");

JavaPairRDD lines = KafkaUtils.createDirectStream(
    conf,
    "order-created-topic",
    new StringDeserializer(),
    new StringDeserializer()
).mapToPair(record -> new Tuple2(record.value(), record.key()));

lines.saveAsHadoopFile("/path/to/hdfs/directory",
    new TextOutputFormat(),
    "org.apache.hadoop.mapred.lib.MultipleTextOutputFormat",
    new Configuration(false)
);

5. 启动与监控：

• 启动Kafka生成器和接收器程序。
• 检查HDFS确保数据已成功存入。

请记住，上述代码样本和配置或许得依据实际环境做出改动。在真实应用里，还需要顾及到数据的序列化方法、错误处理、资源配置等细节。另外，对于生产环境，还需考量安全配置，例如SSL/TLS加密以及认证。