5 Najdôležitejší rozdiel medzi Apache Kafka a Flume

• Rozdiel medzi Apache Kafka a Flume

Rozdiel medzi Apache Kafka a Flume

Apache Kafka je systém s otvoreným zdrojovým kódom na spracovanie údajov v reálnom čase. Kafka je odolný, škálovateľný a odolný voči chybám systém verejného zasielania správ. Architektúra publikovania a prihlásenia bola pôvodne vyvinutá spoločnosťou LinkedIn na prekonanie obmedzení pri hromadnom spracovaní veľkých údajov a na vyriešenie problémov so stratou údajov. Architektúra v Kafke odpojí poskytovateľa informácií od spotrebiteľa informácií. Odosielajúca aplikácia a prijímajúca aplikácia teda nebudú vedieť o sebe navzájom údaje o odosielaných a prijatých údajoch.

Apache Kafka spracuje prichádzajúce dátové toky bez ohľadu na ich zdroj a cieľ. Je to distribuovaná streamovacia platforma s funkciami podobnými systému podnikových správ, ale má jedinečné schopnosti s vysokou úrovňou sofistikovanosti. S Kafkou môžu používatelia publikovať a prihlásiť sa na odber informácií podľa toho, kedy sa vyskytnú. Umožňuje používateľom ukladať dátové toky spôsobom odolným voči chybám. Bez ohľadu na prípad použitia alebo použitia Kafka ľahko analyzuje rozsiahle dátové toky pre analýzu v podniku Apache Hadoop. Spoločnosť Kafka tiež dokáže vykresliť streamované údaje prostredníctvom kombinácie systémov Apache HBase, Apache Storm a Apache Spark a môže sa použiť v rôznych aplikačných doménach.

Zjednodušene povedané, systém publikovania a prihlásenia spoločnosti Kafka pozostáva z vydavateľov, zoskupenia Kafka a spotrebiteľov / predplatiteľov. Údaje publikované vydavateľom sú uložené ako denníky. Odberatelia môžu tiež pôsobiť ako vydavatelia a naopak. Predplatiteľ požiada o predplatné a Kafka pošle údaje požadovanému predplatiteľovi. Typicky môže byť veľa vydavateľov a odberateľov na rôzne témy v klastri Kafka. Rovnako tak aplikácia môže pôsobiť ako vydavateľ aj ako predplatiteľ. Správa uverejnená pre danú tému môže mať viac záujemcov; systém spracúva údaje pre každého záujemcu. Niektoré prípady použitia, v ktorých sa široko používa Kafka, sú:

• Sledujte aktivity na webovej stránke
• Spracovanie toku
• Zhromažďovanie a monitorovanie metrík
• Agregácia protokolov

Apache Flume je nástroj, ktorý sa používa na zhromažďovanie, agregáciu a prenos dátových tokov z rôznych zdrojov do centralizovaného úložiska údajov, napríklad HDFS (Hadoop Distributed File System). Flume je vysoko spoľahlivá, konfigurovateľná a spravovateľná služba distribuovaného zberu údajov, ktorá je navrhnutá na zhromažďovanie streamovaných údajov z rôznych webových serverov na HDFS. Je to tiež služba zhromažďovania údajov s otvoreným zdrojovým kódom.

Apache Flume je založený na streamovaní dátových tokov a má flexibilnú architektúru. Flume ponúka vysoko odolný voči poruchám, robustný a spoľahlivý mechanizmus na zlyhanie a obnovu so schopnosťou zhromažďovať údaje v dávkovom aj v prúdovom režime. Podniky využívajú schopnosti spoločnosti Flume na správu veľkoobjemových tokov údajov, ktoré sa dajú pristáť v HDFS. Napríklad dátové toky zahŕňajú protokoly aplikácií, senzory a strojové údaje a sociálne médiá atď. Tieto dáta, keď sú vyložené v Hadoope, môžu byť analyzované spustením interaktívnych dotazov v Apache Hive alebo slúžiť ako dáta v reálnom čase pre obchodné dashboardy v Apache HBase. Niektoré funkcie zahŕňajú:

• Zhromažďujte údaje z viacerých zdrojov a efektívne ich prijímajte do systému HDFS
• Podporované sú rôzne typy zdrojov a cieľov
• Flume sa dá ľahko prispôsobiť, je spoľahlivý, škálovateľný a odolný voči poruchám
• Dokáže ukladať údaje v ľubovoľnom centralizovanom úložisku (napr. HDFS, HBase)

Porovnanie medzi hlavami medzi Apache Kafka a Flume (infografika)

Nižšie je Top 5 Porovnanie medzi Apache Kafka vs Flume

Kľúčové rozdiely medzi Apache Kafka a Flume

Rozdiely medzi Apache Kafka a Flume sú preskúmané tu,

• Systémy Apache Kafka aj Flume poskytujú spoľahlivé, škálovateľné a vysoko výkonné zariadenia pre ľahké spracovanie veľkých objemov údajov. Kafka je však systém všeobecnejšieho účelu, v ktorom môžu viacerí vydavatelia a predplatitelia zdieľať viaceré témy. Flume je naopak špeciálny nástroj na odosielanie údajov do systému HDFS.
• Kafka môže podporovať dátové toky pre viac aplikácií, zatiaľ čo Flume je špecifický pre Hadoop a analýzu veľkých dát.
• Spoločnosť Kafka môže spracovávať a monitorovať údaje v distribuovaných systémoch, zatiaľ čo program Flume zhromažďuje údaje z distribuovaných systémov a ukladá údaje do centralizovaného úložiska údajov.
• Ak sú správne nakonfigurované, Apache Kafka aj Flume sú vysoko spoľahlivé s nulovou zárukou straty údajov. Kafka replikuje údaje v klastri, zatiaľ čo Flume nereplikuje udalosti. Preto, keď dôjde k havárii agenta Flume, prístup k týmto udalostiam v kanáli sa stratí až do obnovy disku, na druhej strane, spoločnosť Kafka sprístupní údaje aj v prípade zlyhania jedného bodu.
• Kafka podporuje veľké skupiny vydavateľov a predplatiteľov a viac aplikácií. Na druhú stranu, Flume podporuje veľké množstvo typov zdrojov a cieľov, aby mohli pristúpiť k údajom na Hadoop.

Apache Kafka vs Porovnanie tabuľky Flume

Základ pre porovnanie	Apache Kafka	žľab
zmysel	· Kafka beží ako klaster a spracováva prichádzajúce veľkoobjemové dátové toky v reálnom čase · Kafka má tri hlavné komponenty, vydavateľ, klaster / manažér Kafka a predplatiteľ. · Kafka ukladá tok záznamov do rôznych kategórií alebo tém. · Každý záznam v Kafke sa uloží ako záznam v denníku, kde si príjemca (predplatiteľ) alebo odosielateľ (vydavateľ) nebudú navzájom vedieť.	· Flume je nástroj na zhromažďovanie údajov denníka z distribuovaných webových serverov. Zhromaždené údaje sa prenesú do HDFS na ďalšiu analýzu · Flume je vysoko spoľahlivý a konfigurovateľný nástroj. · Flume je vysoko efektívny a robustný pri spracovávaní protokolových súborov, a to ako pri dávkovom, tak aj v reálnom čase.
pojem	· Kafka bude považovať každú tematickú oblasť za usporiadanú sadu správ · Na základe architektúry subscribe-subscribe a nesleduje správy prečítané predplatiteľmi a kto je vydavateľom. · Kafka si uchováva všetky správy alebo dáta ako denníky, v ktorých sú predplatitelia zodpovední za sledovanie polohy v každom denníku. · Spoločnosť Kafka môže podporovať veľké množstvo vydavateľov a predplatiteľov a ukladať veľké množstvo údajov	· Flume môže mať na ukladanie a analýzu údajov z viacerých zdrojov na ukladanie a analýzu na použitie v HBase alebo Hadoop. · Zabezpečuje zaručené doručenie údajov, pretože príjemca aj odosielateľov sprostredkovávajú transakciu, aby zabezpečili zaručenú sémantiku · Môže sa meniť vodorovne
Základ formácie	· Účinný, škálovateľný systém správ odolný voči chybám a škálovateľný	· Flume je služba alebo nástroj na zhromažďovanie údajov do systému Hadoop
Oblasti použitia	· Monitorujte údaje z distribuovaných aplikácií · Sprístupniť údaje viacerým účastníkom na základe ich záujmov · Služby agregácie protokolov	· Spracujte protokoly transakcií v aplikačných serveroch, webových serveroch atď. Napríklad v elektronickom obchode, online maloobchodných portáloch, sociálnych médiách atď.
Prístup	· Spoločnosť Kafka je povinná efektívne spracovávať dátové toky v reálnom čase bez straty údajov · Potreba zabezpečiť dodávanie údajov aj počas porúch stroja, preto je to systém odolný voči poruchám	· Potreba zhromažďovať veľké údaje v streamingovom alebo dávkovom režime z rôznych zdrojov · Efektívne pri práci s protokolmi

Záver - Apache Kafka vs Flume

V súhrne Apache Kafka a Flume ponúkajú spoľahlivé, distribuované a odolné systémy na agregáciu a zhromažďovanie veľkých objemov dát z viacerých prúdov a veľkých dátových aplikácií. Systémy Apache Kafka aj Flume môžu byť prispôsobené tak, aby vyhovovali rôznym počítačovým potrebám. Architektúra spoločnosti Kafka poskytuje odolnosť proti poruchám, ale Flume sa dá vyladiť, aby sa zabezpečila bezpečnosť pri poruche. Používatelia, ktorí plánujú implementovať tieto systémy, musia najprv porozumieť prípadu použitia a vhodne ich implementovať, aby sa zabezpečil vysoký výkon a aby sa využili všetky výhody.

Odporúčaný článok

Toto bol sprievodca Apache Kafka verzus Flume, ich význam, porovnanie medzi dvoma hlavami, kľúčové rozdiely, porovnávacie tabuľky a závery. Ďalšie informácie nájdete aj v nasledujúcich článkoch -

1. Apache Storm vs Kafka - 9 najlepších rozdielov, ktoré musíte vedieť
2. Top 12 Porovnanie Apache Hive vs Apache HBase (Infographics)
3. Big Data vs Apache Hadoop - porovnanie najlepších 4, ktoré sa musíte naučiť
4. Apache Pig vs Apache Hive - Top 12 užitočných rozdielov
5. Rozhovor SASS: Aké sú užitočné otázky
6. Kafka vs Kinesis Top 5 rozdielov, ktoré sa treba naučiť s infografikou