Rozdiel medzi Apache Storm a Kafka
Apache Kafka používa na spracovanie veľkého množstva údajov za zlomok sekúnd. Je to distribútor distribuovaných správ, ktorý sa spolieha na témy a oddiely. Apache Storm je odolný voči poruchám, distribuovaný rámec pre výpočty a spracovanie dátových tokov v reálnom čase. Berie údaje z rôznych zdrojov údajov, ako sú HBase, Kafka, Cassandra, a mnoho ďalších aplikácií a spracováva údaje v reálnom čase. Bola napísaná v Clojure a Java.
Poďme študovať viac o Apache Storm vs Apache Kafka podrobne:
Obrázok 1, Schéma spracovania základných prúdov Apache Storm
Na obrázku 1 sa vykonáva spracovanie základného toku. Spout a Bolt sú dve hlavné súčasti Apache Storm a obe sú súčasťou Storm Topology, ktorá spracováva tok údajov zo zdrojov údajov.
Topológia : Búrková topológia je kombináciou Spout a Bolt. Je to rovnaké ako mapa a redukcia v Hadoope.
Stream: Stream možno považovať za dátový tok, sú to skutočné údaje, ktoré sme dostali zo zdroja údajov.
Výlevka: Výlevka prijíma údaje z rôznych zdrojov údajov, ako sú napríklad rozhrania API. Neustále prijíma údaje zo zdrojov údajov a odosiela ich spoločnosti Bolt na spracovanie.
Bolt: Je to jednotka logického spracovania, ktorá prijíma dáta z programu Spout a vykonáva logické operácie, ako je agregácia, filtrovanie, spojenie a interakcia so zdrojmi údajov a databázami.
Apache Kafka poskytuje streamovanie údajov v reálnom čase. Prevezme údaje z rôznych webových stránok, ako sú Facebook, Twitter a API, a odovzdá ich do akejkoľvek inej aplikácie na spracovanie (Apache Storm) v prostredí Hadoop.
Obrázok 2, Architektúra a komponenty Apache Kafka.
Kafka ukladá správy / dáta, ktoré prijala z rôznych zdrojov údajov, nazývané „ Výrobca “. Akonáhle dostane dáta, rozdeľuje správy prostredníctvom „ Rozdelenia “ do iného „ Téma “.
Kafka Cluster je kombináciou tém a oddielov. Oddiely indexujú a ukladajú správy. Spotrebiteľ berie správy z oddielov a pýta sa na ne. Apache Kafka sa môže používať spolu s Apache HBase, Apache Spark a Apache Storm.
Nasledujú rozhrania API, ktoré spracovávajú všetky údaje zo správ Messaging (Publishing and Subscribing) v klastri Kafka.
1) API výrobcu: Poskytuje aplikácii povolenie na zverejnenie toku záznamov.
2) Consumer API: Toto API sa používa na prihlásenie na odber tém.
3) Rozhranie Stream API: Tento tok poskytuje výsledok po konverzii vstupného toku na výstupný tok.
4) Connector API: Toto prepojenie tém s existujúcimi aplikáciami.
Apache Kafka sa používa hlavne na sledovanie aktivít na webe, metrík, agregácie protokolov, zdrojov udalostí a ďalších živých dátových tokov. Je to dobré pre streamovanie, ktoré spoľahlivo získava údaje medzi aplikáciami alebo systémami
Porovnanie medzi hlavami medzi Apache Storm a Kafka (infografika)
Nižšie je prvých 9 rozdielov medzi Apache Storm a Kafka
Kľúčové rozdiely medzi Apache Storm a Kafka
1) Apache Storm zaisťuje úplnú bezpečnosť údajov, zatiaľ čo v Kafka nie je zaručená strata údajov, ale je veľmi nízka, ako Netflix dosiahol 0, 01% straty dát pri transakciách so 7 miliónmi správ za deň.
2) Kafka môže ukladať svoje údaje do lokálneho súborového systému, zatiaľ čo Apache Storm je iba rámec na spracovanie údajov.
3) Storm pracuje na systéme zasielania správ v reálnom čase, zatiaľ čo spoločnosť Kafka ukladala prichádzajúce správy pred spracovaním.
4) Apache Kafka sa používa na spracovanie údajov v reálnom čase, zatiaľ čo Storm sa používa na transformáciu údajov.
5) Kafka získava svoje údaje zo skutočného zdroja údajov, zatiaľ čo spoločnosť Storm sťahuje údaje zo samotnej spoločnosti Kafka pre ďalšie procesy.
6) Kafka je aplikácia na prenos aplikačných údajov v reálnom čase zo zdrojovej aplikácie do inej, zatiaľ čo Storm je agregačná a výpočtová jednotka.
7) Kafka je streamingová jednotka v reálnom čase, zatiaľ čo Storm pracuje na toku vytiahnutom z Kafky.
8) Je potrebné mať Apache Zookeeper pri nastavovaní Kafky na druhej strane, Storm nie je Zookeeper závislý.
9) Kafka funguje ako vodovod, ktorý ukladá a posiela údaje ďalej, zatiaľ čo spoločnosť Storm údaje z týchto plynovodov ukladá a ďalej spracúva.
10) Kafka je skvelým zdrojom údajov pre Storm, zatiaľ čo Storm sa môže použiť na spracovanie údajov uložených v Kafka.
11) Apache Storm má zabudovanú funkciu na automatické reštartovanie démonov, zatiaľ čo Kafka je vďaka Zookeeperu odolný voči poruchám.
Porovnávacia tabuľka Apache Storm vs Kafka
|
Porovnávacie body | Búrka | Kafka |
|
Vynálezca |
cvrlikání |
|
|
typ |
Spracovanie správ v reálnom čase |
Distribuovaný systém správ |
|
Dátový zdroj |
Kafka a akýkoľvek databázový systém |
FB, Twitter atď… |
|
Primárne použitie |
Spracovanie toku |
Sprostredkovateľ správ |
|
Úložisko dát |
Neukladá svoje údaje. Dáta sa prenášajú zo vstupného toku do výstupného toku |
Systém súborov ako EXT4 alebo XFS |
|
Spracovanie toku |
Spracovanie mikrošarží |
Spracovanie malých šarží |
|
závislosť |
Nezávisí od vonkajšej aplikácie |
Zookeeper Závislé |
|
latencia |
Milisekundová latencia |
Závisí od zdroja údajov spravidla menej ako 1 - 2 sekundy. |
|
Jazyková podpora |
Podporuje všetky jazyky |
Kafka pracuje so všetkými, ale najlepšie funguje iba s jazykom Java |
Záver - Apache Storm vs Kafka
Apache Storm a Kafka sú nezávislé a majú iný účel v klastrovom prostredí Hadoop.
Apache Storm a Kafka sú na sebe nezávislé, ale odporúča sa používať Storm s Kafka, pretože Kafka môže replikovať údaje na búrku v prípade poklesu paketov a tiež autentifikovať pred odoslaním do Storm.
Úlohou spoločnosti Kafka je pracovať ako middleware, ktorý preberá údaje z rôznych zdrojov a potom Storms spracováva správy rýchlo. Počítanie a segregácia online hlasov je pre Apache Storm príkladom v reálnom čase.
Apache Storm a Kafka majú vynikajúce schopnosti v streamingu údajov v reálnom čase a veľmi schopné systémy na vykonávanie analýz v reálnom čase.
Odporúčaný článok
- Apache Storm vs Apache Spark - Naučte sa 15 užitočných rozdielov
- Naučte sa 10 užitočných rozdielov medzi Hadoopom a Redshiftom
- 7 najlepších vecí, ktoré musíte vedieť o Apache Spark (Sprievodca)
- Ako využiť silu analýzy v reálnom čase?