Rozdíl mezi Apache Storm a Apache Spark

Apache Storm je open-source, škálovatelný, odolný vůči chybám a distribuovaný výpočetní systém v reálném čase. Apache Storm je zaměřen na zpracování proudu nebo zpracování událostí. Apache Storm implementuje metodu tolerantní k chybám pro provedení výpočtu nebo propojení více výpočtů na událost, jak to plyne do systému. Apache Spark je technologická platforma pro rychlé zpracování blesků a clusterů, navržená pro rychlý výpočet velkého rozsahu zpracování dat. Apache Spark je distribuovaný procesor zpracování, ale nepřichází s vestavěným správcem klastrových prostředků a distribuovaným úložným systémem. Musíte připojit správce clusteru a úložný systém podle vašeho výběru.

Představujeme více o Apache Storm vs Apache Spark:

  • Apache Storm je nepřetržitý výpočetní engine paralelní s úlohami. Definuje své pracovní postupy v řízených acyklických grafech (DAG), které se nazývají topologie. Tyto topologie běží, dokud je uživatel nevypne nebo nenastane neopravitelná chyba. Apache Storm neběží na klastrech Hadoop, ale používá Zookeeper a jeho vlastního pomocníka k řízení svých procesů. Apache Storm umí číst a zapisovat soubory na HDFS.
  • Apache Storm se integruje do frontových a databázových technologií, které již používáte. Topologie Storm spotřebovává datové toky a zpracovává tyto toky libovolně složitými způsoby, přičemž je však nutné rozdělit toky mezi každou fázi výpočtu. Apache Storm je založen na nití a proudech. Tuple je v podstatě to, co vaše data jsou a jak jsou strukturována.
  • Rámec Apache Spark se skládá z knihovny Spark Core a sady knihoven. Spark core vykonává a řídí naši práci tím, že poskytuje koncovému uživateli bezproblémový zážitek. Uživatel musí odeslat úlohu do jádra Spark a jádro Spark se postará o další zpracování, spuštění a odpověď uživateli. Máme Spark Core API v různých skriptovacích jazycích, jako jsou Scala, Python, Java a R.
  • V Apache Spark může uživatel použít Apache Storm k transformaci nestrukturovaných dat při jejich toku do požadovaného formátu. Musíte připojit správce clusteru a úložný systém podle vašeho výběru.
  1. Můžete vybrat Apache YARN nebo Mesos pro správce clusteru pro Apache Spark.
  2. Můžete si vybrat Hadoop Distributed File System (HDFS), cloudové úložiště Google, Amazon S3, Microsoft Azure pro správce zdrojů pro Apache Spark.
  • Apache Spark je stroj pro zpracování dat pro dávkové a streamingové režimy, obsahující dotazy SQL, zpracování grafů a strojové učení.

Srovnání hlava-hlava mezi Apache Storm vs Apache Spark (Infografika):

Klíčové rozdíly mezi Apache Storm a Apache Spark:

Níže jsou uvedeny seznamy bodů, popište klíčové rozdíly mezi Apache Storm a Apache Spark:

  • Apache Storm provádí výpočty paralelní s úlohami, zatímco Apache Spark provádí výpočty paralelní s daty.
  • Pokud selže pracovní uzel v Apache Storm, Nimbus přiřadí pracovní úlohu jinému uzlu a všechny n-tice poslané do selhaného uzlu budou vypršeny a budou tedy automaticky přehrány, zatímco v Apache Spark, pokud se pracovní uzel nezdaří, může systém znovu vypočítat z zbylá kopie vstupních dat a dat se může ztratit, pokud nebudou data replikována.
  • Záruka doručení Apache Stromu závisí na bezpečném zdroji dat, zatímco v Apache Spark HDFS je zabezpečený zdroj dat bezpečný.
  • Apache Storm je stroj pro zpracování proudu pro zpracování dat v reálném čase, zatímco Apache Spark je výpočetní stroj pro všeobecné účely.

Vlastnosti Apache Storm:

  1. Odolnost proti chybám - pokud v případě, že pracovní vlákna zemřou nebo klesne uzel, jsou pracovníci automaticky restartováni
  2. Škálovatelnost - Vysoce škálovatelná, Storm dokáže udržet výkon i při rostoucí zátěži lineárním přidáváním zdrojů, kde lze dosáhnout propustnosti dokonce jednoho milionu 100 bajtů zpráv za sekundu na uzel
  3. Latence - Storm provádí aktualizaci dat a odpověď na doručení v sekundách nebo minutách závisí na problému. Má velmi nízkou latenci.
  4. Snadné použití při nasazení a provozu systému.
  5. Integrováno s Hadoop pro využití vyšších výkonů
  6. Snadno se implementuje a lze jej integrovat do jakéhokoli programovacího jazyka
  7. Apache Storm je open source, robustní a uživatelsky přívětivý. Lze jej využít v malých společnostech i velkých korporacích
  8. Umožňuje zpracování proudu v reálném čase neuvěřitelně rychle, protože má obrovskou sílu zpracování dat.
  9. Apache Storm má operační inteligenci.
  10. Apache Storm poskytuje zaručené zpracování dat i v případě ztráty některého z připojených uzlů v klastru nebo zprávách

Vlastnosti Apache Spark:

  1. Rychlost: Apache Spark pomáhá spouštět aplikace v clusteru Hadoop, až 100krát rychlejší v paměti a 10krát rychlejší, když běží na disku.
  2. Zpracování v reálném čase: Jiskra Apache dokáže zpracovávat data v reálném čase.
  3. Použitelnost : Apache Spark má schopnost podporovat více jazyků, jako je Java, Scala, Python a R
  4. Líné hodnocení: V Apache Spark jsou transformace líné povahy. Výsledek se získá po vytvoření nového RDD ze stávajícího.
  5. Integrace s Hadoop: Apache Spark může pracovat nezávisle a také na Hadoop YARN Cluster Manager, a tak může číst existující Hadoop data.
  6. Tolerance poruch: Apache Spark poskytuje odolnost proti chybám pomocí konceptu RDD. Spark RDD jsou navrženy tak, aby zvládly selhání jakéhokoli pracovního uzlu v klastru.

Srovnávací tabulka Apache Storm vs Apache Spark

Diskutuji o hlavních artefaktech a rozlišuji mezi Apache Storm a Apache Spark.

Apache StormApache Spark
Streamové zpracováníMikrosádkové zpracováníDávkové zpracování
Programovací jazykyJava, Clojure, Scala (podpora více jazyků)Java, Scala (podpora menšího jazyka)
SpolehlivostPodporuje přesně jednou režim zpracování. Může být použit v jiných režimech, jako je alespoň jednou zpracování a maximálně jednou zpracování režimuPodporuje pouze přesně jeden režim zpracování
Zdroje datových proudůVýtokHDFS
Stream PrimitiveTuple, oddílDStream
Nízká latenceApache Storm může poskytnout lepší latenci s menšími omezenímiStreamování Apache Spark má ve srovnání s Apache Storm vyšší latenci
VytrvalostMapStateNa RDD
ZprávyZeroMQ, NettyNetty, Akko
Správa zdrojůPříze, MesosPříze, Mesone
Odolnost proti chybámPokud se proces Apache Storm nezdaří, proces dohledu jej automaticky restartuje, protože správa stavu je prováděna prostřednictvím ZookeeperuV Apache Spark se stará o restartování pracovníků prostřednictvím správce zdrojů, kterým může být YARN, Mesos nebo jeho samostatný správce
Řízení státuPodporovánoPodporováno
PoskytováníApache AmbariZákladní monitorování pomocí Ganglia
Nízké náklady na vývojV Apache Storm nelze stejný kód použít pro dávkové zpracování a zpracování prouduV Apache Spark může být stejný kód použit pro dávkové zpracování a zpracování proudu
Propustnost10 000 záznamů na uzel za sekundu100 000 záznamů na uzel za sekundu
SpeciálníDistribuované RPCSjednocené zpracování (šarže, SQL atd.)

Závěr - Apache Storm vs Apache Spark:

Apache Storm a Apache Spark jsou skvělá řešení, která řeší problém přijímání a transformace datových proudů. Apache Storm a Apache Spark mohou být součástí clusteru Hadoop pro zpracování dat. Apache Storm je řešení pro zpracování streamů v reálném čase. Storm je však pro vývojáře velmi složitý pro vývoj aplikací z důvodu omezených zdrojů.

Apache Storm lze většinou použít pro zpracování Stream. Průmysl však potřebuje zobecněné řešení, které dokáže vyřešit všechny typy problémů. Například dávkové zpracování, zpracování interaktivního proudu a iterativní zpracování. Apache Spark se tak dostává do centra pozornosti, což je univerzální výpočetní motor. To je důvod, proč poptávka Apache Spark více porovnává jiné nástroje IT profesionálů. Apache Spark umí řešit různé typy problémů. Kromě toho je Apache Spark pro vývojáře příliš snadný a může se velmi dobře integrovat s Hadoopem. Apache Spark vám poskytuje flexibilitu pro práci v různých jazycích a prostředí.

Doporučený článek

Toto byl průvodce Apache Storm vs. Apache Spark, jejich význam, porovnání hlava-hlava, hlavní rozdíly, srovnávací tabulka a závěr. Další informace naleznete také v následujících článcích -

  1. Iaas vs Azure Pass - rozdíly, které musíte znát
  2. Apache Hadoop vs Apache Spark | Top 10 srovnání, které musíte znát!
  3. 7 Úžasný průvodce o Apache Spark (Průvodce)
  4. 15 nejlepších věcí, které potřebujete vědět o MapReduce vs Spark
  5. Hadoop vs Apache Spark - Zajímavé věci, které potřebujete vědět

Kategorie:

Velká data