Rozdiel medzi Apache Storm a Apache Spark

Apache Storm je open-source, škálovateľný, odolný voči poruchám a distribuovaný výpočtový systém v reálnom čase. Apache Storm sa zameriava na spracovanie toku alebo spracovanie udalostí. Apache Storm implementuje metódu tolerantnú voči chybám na vykonanie výpočtu alebo zosieťovania viacerých výpočtov na udalosti, keď prúdi do systému. Apache Spark je technologický a rýchly klasterový technologický rámec navrhnutý pre rýchly výpočet veľkého rozsahu spracovania dát. Apache Spark je distribuovaný procesor, ale neprichádza so zabudovaným správcom klastrových prostriedkov a distribuovaným úložným systémom. Musíte pripojiť správcu klastrov a úložný systém podľa vášho výberu.

Predstavujeme viac o Apache Storm vs Apache Spark:

  • Apache Storm je nepretržitý výpočtový stroj paralelný s úlohami. Definuje svoje pracovné toky v riadených acyklických grafoch (DAG), ktoré sa nazývajú topológie. Tieto topológie prebiehajú až do doby, kým ich používateľ nevypne alebo kým nenastane neodstrániteľná chyba. Apache Storm nebeží na klastroch Hadoop, ale na riadenie svojich procesov používa Zookeeper a jeho vlastného prisluhujúceho pracovníka. Apache Storm dokáže čítať a zapisovať súbory na HDFS.
  • Apache Storm sa integruje do frontových a databázových technológií, ktoré už používate. Topológia Storm spotrebováva toky údajov a spracováva tieto toky ľubovoľne komplexnými spôsobmi, avšak podľa potreby rozdeľuje toky medzi každú fázu výpočtu. Apache Storm je založený na nití a prúdoch. N-tica je v podstate to, čo vaše údaje sú a ako sú štruktúrované.
  • Rámec Apache Spark pozostáva z jadra Spark a sady knižníc. Spark core vykonáva a riadi našu prácu tým, že poskytuje koncovému užívateľovi bezproblémový zážitok. Užívateľ musí odoslať úlohu do jadra Spark a jadro Spark sa postará o ďalšie spracovanie, vykonanie a odpoveď používateľovi. Máme rozhranie Spark Core API v rôznych skriptovacích jazykoch, ako sú Scala, Python, Java a R.
  • V Apache Spark môže používateľ použiť Apache Storm na transformáciu neštruktúrovaných údajov pri ich toku do požadovaného formátu. Musíte pripojiť správcu klastrov a úložný systém podľa vášho výberu.
  1. Môžete si vybrať Apache YARN alebo Mesos pre manažéra klastrov pre Apache Spark.
  2. Môžete si vybrať Hadoop Distributed File System (HDFS), cloudové úložisko Google, Amazon S3, Microsoft Azure pre manažéra zdrojov pre Apache Spark.
  • Apache Spark je nástroj na spracovanie údajov pre dávkové a streamingové režimy, ktorý obsahuje dotazy SQL, spracovanie grafov a strojové učenie.

Porovnanie medzi hlavami medzi Apache Storm a Apache Spark (infografika):

Kľúčové rozdiely medzi Apache Storm a Apache Spark:

Nižšie sú uvedené zoznamy bodov, opíšte kľúčové rozdiely medzi Apache Storm a Apache Spark:

  • Apache Storm vykonáva výpočty paralelné s úlohami, zatiaľ čo Apache Spark vykonáva výpočty paralelné s údajmi.
  • Ak zlyhá pracovný uzol v Apache Storm, Nimbus priradí pracovnú úlohu druhému uzlu a všetky n-tice odoslané do neúspešného uzla budú vypršané a preto sa automaticky prehrajú, zatiaľ čo v prípade Apache Spark, ak sa pracovný uzol nepodarí, systém môže znova vypočítať zostávajúca kópia vstupných údajov a údajov sa môže stratiť, ak sa údaje nereplikujú.
  • Záruka doručenia stromu Apache Strom závisí od bezpečného zdroja údajov, zatiaľ čo v systéme Apache Spark je zdroj údajov zabezpečený pomocou HDFS bezpečný.
  • Apache Storm je prúdový procesor na spracovanie údajov v reálnom čase, zatiaľ čo Apache Spark je výpočtový stroj na všeobecné použitie.

Vlastnosti Apache Storm:

  1. Tolerancia porúch - ak v prípade, že pracovné vlákna zomrú alebo uzol klesne, pracovníci sa automaticky reštartujú
  2. Škálovateľnosť - Vysoko škálovateľná, Storm dokáže udržať výkon aj pri zvýšenom zaťažení lineárnym pridaním zdrojov, kde je možné dosiahnuť priepustnosť dokonca jedného milióna 100 bajtov správ za sekundu na uzol
  3. Latencia - Storm vykonáva obnovenie údajov a odozva doručenia od konca do konca v sekundách alebo minútach závisí od problému. Má veľmi nízku latenciu.
  4. Jednoduché použitie pri zavádzaní a prevádzke systému.
  5. Integrovaný s Hadoopom na využitie vyšších výkonov
  6. Ľahko sa implementuje a dá sa integrovať do ľubovoľného programovacieho jazyka
  7. Apache Storm je otvorený zdroj, robustný a užívateľsky prívetivý. Dalo by sa využiť v malých spoločnostiach, ako aj vo veľkých korporáciách
  8. Umožňuje spracovanie prúdov v reálnom čase neuveriteľne rýchlo, pretože má obrovskú silu na spracovanie údajov.
  9. Apache Storm má operačnú inteligenciu.
  10. Apache Storm poskytuje zaručené spracovanie údajov, aj keď sa stratí ktorýkoľvek z pripojených uzlov v klastri alebo správy

Vlastnosti Apache Spark:

  1. Rýchlosť: Apache Spark pomáha spúšťať aplikácie v klastri Hadoop, až 100-krát rýchlejšie v pamäti a 10-krát rýchlejšie pri spustení na disku.
  2. Real-time processing: Apache iskra dokáže spracovať streamingové dáta v reálnom čase.
  3. Použiteľnosť : Apache Spark je schopný podporovať viac jazykov ako Java, Scala, Python a R
  4. Lazy Evaluation: V Apache Spark sú transformácie lenivej povahy. Výsledok vznikne po vytvorení nového RDD z existujúceho.
  5. Integrácia s Hadoop: Apache Spark môže fungovať nezávisle a tiež na Hadoop YARN Cluster Manager, a tak môže čítať existujúce Hadoop dáta.
  6. Tolerancia porúch: Apache Spark poskytuje odolnosť voči chybám pomocou konceptu RDD. Spark RDD sú navrhnuté tak, aby zvládli zlyhanie ktoréhokoľvek pracovného uzla v klastri.

Porovnávacia tabuľka Apache Storm vs Apache Spark

Diskutujem o významných artefaktoch a rozlišujem medzi Apache Storm a Apache Spark.

Apache StormApache Spark
Spracovanie tokuMikro vsádzkové spracovanieDávkové spracovanie
Programovacie jazykyJava, Clojure, Scala (podpora viacerých jazykov)Java, Scala (podpora menšieho jazyka)
SpoľahlivosťPodporuje presne jeden režim spracovania. Môže byť použitý v iných režimoch, napríklad aspoň raz a najviac razPodporuje iba presne jeden režim spracovania
Zdroje streamovchrličHDFS
Prúdové primitívyTuple, oddielDStream
Nízka latenciaApache Storm môže poskytnúť lepšiu latenciu s menšími obmedzeniamiStreamovanie Apache Spark má vyššiu latenciu v porovnaní s Apache Storm
VytrvalosťMapStateNa RDD
správyZeroMQ, NettyNetty, Akka
Riadenie zdrojovPriadza, MesosPriadza, Meson
Odolnosť proti chybámAk proces Apache Storm zlyhá, proces supervízora ho reštartuje automaticky, keď sa riadenie stavu vykonáva prostredníctvom ZookeeperV Apache Spark sa stará o reštartovanie pracovníkov prostredníctvom správcu zdrojov, ktorým môže byť YARN, Mesos alebo jeho samostatný manažér.
Správa štátupodporovanýpodporovaný
provisioningApache AmbariZákladné monitorovanie pomocou Ganglia
Nízke náklady na vývojV aplikácii Apache Storm sa ten istý kód nemôže použiť na dávkové spracovanie a spracovanie tokuV aplikácii Apache Spark sa ten istý kód môže použiť na dávkové spracovanie a spracovanie toku
priepustnosť10 000 záznamov na uzol za sekundu100 000 záznamov na uzol za sekundu
špeciálnaDistribuované RPCZjednotené spracovanie (dávkové, SQL atď.)

Záver - Apache Storm vs Apache Spark:

Apache Storm a Apache Spark sú skvelé riešenia, ktoré riešia problém prijímania a transformácie streamovania. Apache Storm a Apache Spark môžu byť súčasťou klastra Hadoop na spracovanie údajov. Apache Storm je riešenie pre spracovanie toku v reálnom čase. Storm je však pre vývojárov veľmi zložitý na vývoj aplikácií z dôvodu obmedzených zdrojov.

Apache Storm sa dá väčšinou použiť na spracovanie Stream. Priemysel však potrebuje všeobecné riešenie, ktoré dokáže vyriešiť všetky typy problémov. Napríklad dávkové spracovanie, interaktívne spracovanie toku a iteračné spracovanie. Apache Spark sa dostáva do centra pozornosti, čo je univerzálny počítačový počítač. To je dôvod, prečo dopyt po Apache Spark porovnáva ďalšie nástroje IT profesionálov. Apache Spark dokáže zvládnuť rôzne typy problémov. Okrem toho je Apache Spark pre vývojárov príliš jednoduchý a môže sa veľmi dobre integrovať s Hadoop. Apache Spark vám poskytuje flexibilitu pri práci v rôznych jazykoch a prostrediach.

Odporúčaný článok

Toto bol sprievodca Apache Storm verzus Apache Spark, ich význam, porovnanie hlava-hlava, kľúčové rozdiely, porovnávacia tabuľka a záver. Ďalšie informácie nájdete aj v nasledujúcich článkoch -

  1. Iaas vs Azure Pass - rozdiely, ktoré musíte vedieť
  2. Apache Hadoop vs Apache Spark | Top 10 porovnaní, ktoré musíte vedieť!
  3. 7 Úžasný sprievodca o Apache Spark (Sprievodca)
  4. 15 najlepších vecí, ktoré potrebujete vedieť o MapReduce vs Spark
  5. Hadoop vs Apache Spark - zaujímavé veci, ktoré potrebujete vedieť

Kategórie:

Veľké dáta