Rozdiel medzi Apache Hadoop a Apache Storm
Big Data sa v poslednej dobe stala populárnou open source technológiou a každý deň sa do zásobníka Hadoop pridáva nový rámec na riešenie zložitého problému súvisiaceho s obrovským objemom údajov.
Na vykonanie analýzy údajov používa Hadoop spracovateľský rámec ako Hadoop s MapReduce pre dávkové spracovanie a Apache Storm pre spracovanie prúdov, preto Storm a Hadoop pomáhajú organizácii zvoliť správnu technológiu zo zásobníka Hadoop. Pozrime sa, čo sú Apache Hadoop a Apache Storm.
Apache Hadoop:
Apache Hadoop je open-source framework dávkového spracovania, ktorý sa používa na spracovanie veľkých množín údajov v klastri komoditných počítačov. Bol to prvý veľký dátový rámec, ktorý používa HDFS (Hadoop Distributed File System) na ukladanie a MapReduce framework na výpočet. Vďaka svojej škálovateľnosti je možné do existujúceho systému ľahko pridať nové uzly, ak sa zvýši množstvo údajov a vďaka svojej povahe je systém ochrany prírody náchylný k zlyhaniu, takže systémy sú neustále k dispozícii, tj s vysokou dostupnosťou.
Apache Storm:
Búrka Apache poskytuje možnosti spracovania údajov v reálnom čase pre zásobník Hadoop a je tiež otvoreným zdrojom. Búrka Apache dokáže spracovať veľmi veľké množstvo údajov a poskytuje výsledok s nízkou latenciou (takmer v reálnom čase). Búrka Apache sa nespúšťa v klastri Hadoop, namiesto toho používa Apache ZooKeeper na koordináciu topológií prítomných v DAG (Directed Acyclic Graph).
Pozrite sa na oficiálnu webovú stránku, ktorá je uvedená nižšie, prečo používať Storm: http://storm.apache.org/
Porovnanie medzi hlavami medzi Apache Hadoop a Apache Storm (infografika)
Poďme sa pozrieť na Top 6 rozdiel medzi Apache Hadoop a Apache Storm v podrobnom formáte v tabuľkovom formáte:
Kľúčové rozdiely medzi Apache Hadoop a Apache Storm
| Apache Hadoop | Apache Storm |
| Distribuované dávkové spracovanie veľkého objemu a neštruktúrovaného súboru údajov. | Distribuované spracovanie údajov v reálnom čase s veľkým objemom a vysokou rýchlosťou. |
| Framework je napísaný v Jave . | Búrky sú napísané v kóde Half Java a Half Clojure, ale väčšina kódu / logiky je napísaná v Clojure. |
| Je to stavové spracovanie streamovania. | Ide o spracovanie údajov bez štátnej príslušnosti . |
| Používa koordináciu Apache Zookeeper . | Na koordináciu môže alebo nemusí používať Apache Zookeeper . |
| Úlohy MapR sa vykonávajú postupne, aj keď sú dokončené. | Topológia búrok prebieha nepretržite až do vypnutia systému. |
| Má vysokú latenciu (pomalý výpočet). | Má nízku latenciu (rýchly výpočet). |
| Architektúra je založená na topológii výtokov a skrutiek. | Architektúra pozostáva z HDFS a MapReduce. |
| Dáta sú nepretržite streamované a sú dynamické. | Údaje sú statické a neprchavé (Data is Persistence). |
| Je to jednoduché nastavenie, ale prevádzka klastra Hadoop je náročná. | Je ľahké nastavenie a ovládanie klastra búrky je tiež ľahké. |
| Prípady použitia: Twitter, Navisite, Wego atď. | Prípady použitia: údaje čiernej skrinky, údaje vyhľadávacieho nástroja atď. |
Porovnávacia tabuľka Apache Hadoop vs Apache Storm
| Apache Hadoop | Apache Storm |
| Spracovávacia platforma, ktorú používa Hadoop, je distribuované dávkové spracovanie, ktoré používa počítačový program MapReduce na výpočet, ktorý sleduje algoritmus mapy, triedenia, zamiešania a zmenšovania. | Spracovávacia platforma používaná spoločnosťou Storm je distribuované spracúvanie údajov v reálnom čase, ktoré využíva DAG v rámci na generovanie topológií, ktoré sa skladajú z streamov, výtokov a skrutiek. |
| Rýchlosť: Vďaka dávkovému spracovaniu veľkého množstva údajov trvá Hadoop dlhší čas výpočtu, čo znamená, že latencia je väčšia, a preto je Hadoop relatívne pomalý. | Rýchlosť: Kvôli spracovaniu údajov Storm handle takmer v reálnom čase s veľmi nízkou latenciou sa dosiahne výsledok s minimálnym oneskorením. |
| Jednoduchosť vývoja: Hadoop MapReduce framework je napísaný v programovacom jazyku Java. Vývoj Hadoopu je uľahčený použitím ošípaných Apache (Scripting Language) a Apache Hive (kompatibilných s SQL) na vrchole Hadoop. | Jednoduchosť vývoja: Apache Storm je napísaný v Clojure. Na spracovanie modelu používa DAG. V Storm Spouts and Bolts sa topológia robí a môže byť napísaná v akomkoľvek jazyku. Každý uzol v DAG transformuje údaje, aby pokračoval v tomto procese. |
| Architektúra: Architektúra systému Hadoop pozostáva z HDFS na ukladanie údajov a MapReduce for Computation. | Architektúra: Architektúra Storm pozostáva z prúdu, výtokov a skrutiek, ktoré popisujú kroky, ktoré sa budú vykonávať |
| Dostupnosť údajov: Spoločnosť Hadoop používa systém HDFS ako úložisko, ktoré je trvalým úložiskom a poskytuje statické údaje na spracovanie. | Dostupnosť údajov: Storm sa môže integrovať do vyjednávača zdrojov YARN spoločnosti Hadoop na použitie úložiska a údajov Hadoop, ktoré sú dynamické a neustále prenášané prúdom |
| Aktuálna verzia: Od februára 2018 je najnovšia verzia Apache Hadoop 3.0.0 a je ľahké ju nastaviť, ale ťažko ovládateľná. | Aktuálna verzia: Od februára 2018 je posledná verzia búrky Apache 1.2.0 a je ľahké ju nastaviť a prevádzkovať. |
Okrem rozdielov existujú niektoré podobnosti aj v spoločnostiach Hadoop a Storm, ako sú technológie Open Source so škálovateľnou a odolnou funkciou, ktorá sa používa v odvetviach business intelligence a analýzy veľkých dát v organizáciách.
Záver - Apache Hadoop vs Apache Storm
Apache Hadoop poskytuje dávkové spracovanie na manipuláciu s veľmi veľkými množinami údajov s vysokou latenciou a používa komoditný hardvér, čo ho robí lacnejším a podporuje aj iné rámce s rozmanitou technológiou. Ale pre spracovanie takmer v reálnom čase s veľmi nízkou búrkou je najlepšou voľbou, ktorú je možné použiť s viacerými programovacími jazykmi. Preto podľa potreby organizácie môžeme použiť búrku Apache alebo Apache Hadoop na spracovanie v reálnom čase alebo dávkové spracovanie.
Odporúčaný článok
- Apache Hadoop vs Apache Spark | Top 10 porovnaní, ktoré musíte vedieť!
- Apache Storm vs Apache Spark - Naučte sa 15 užitočných rozdielov
- Hadoop vs Apache Spark - zaujímavé veci, ktoré potrebujete vedieť
- Big Data vs Apache Hadoop - porovnanie najlepších 4, ktoré sa musíte naučiť
- Hadoop vs Spark: Aké sú funkcie