Rozdíl mezi Apache Hadoop a Apache Storm
Big Data se v poslední době stala populární technologií s otevřeným zdrojovým kódem a každý den se do zásobníku Hadoop přidává nový rámec pro řešení složitého problému spojeného s obrovským objemem dat.
Pro provedení analýzy dat používá Hadoop rámec pro zpracování, jako je Hadoop s MapReduce pro dávkové zpracování a Apache storm pro zpracování toku, proto Storm a Hadoop pomáhají organizaci zvolit správnou technologii ze zásobníku Hadoop. Pojďme se podívat na to, co je Apache Hadoop a Apache Storm.
Apache Hadoop:
Apache Hadoop je open-source framework pro dávkové zpracování, který se používá ke zpracování velkých datových sad v klastru komoditních počítačů. Byl to první velký datový rámec, který používá HDFS (Hadoop Distributed File System) pro ukládání a MapReduce framework pro výpočet. Díky své škálovatelnosti lze nové uzly snadno přidat do stávajícího systému, pokud se zvyšuje množství dat, a díky své povaze je systém ochrany přírody náchylný k selhání, takže systém je neustále k dispozici, tj. Vysokou dostupnost.
Apache Storm:
Bouře Apache poskytuje možnost zpracování dat v reálném čase zásobníku Hadoop a je také otevřeným zdrojem. Bouře Apache zvládne velmi velké množství dat a poskytuje výsledek s nízkou latencí (téměř v reálném čase). Bouře Apache se nespouští v clusteru Hadoop, místo toho používá Apache ZooKeeper ke koordinaci topologií přítomných v DAG (Directed Acyclic Graph).
Podívejte se na oficiální webovou stránku uvedenou níže, proč používat Storm: http://storm.apache.org/
Srovnání mezi hlavami mezi Apache Hadoop a Apache Storm (Infografika)
Podívejme se na Top 6, rozdíl mezi Apache Hadoop a Apache Storm v detailním formátu v tabulkovém formátu:
Klíčové rozdíly mezi Apache Hadoop a Apache Storm
| Apache Hadoop | Apache Storm |
| Distribuované dávkové zpracování velkého objemu a nestrukturovaného datového souboru. | Distribuované zpracování dat v reálném čase s velkým objemem a vysokou rychlostí. |
| Framework je napsán v Javě . | Bouře jsou psány v Half Java a Half Clojure kódu, ale většina kódu / logiky je psána v Clojure. |
| Jedná se o stavové zpracování datových proudů. | Jedná se o zpracování Stateless streamování. |
| Využívá koordinaci Apache Zookeeper . | Může nebo nemusí používat Apache Zookeeper pro koordinaci. |
| Úlohy MapR jsou prováděny postupně, i když je dokončena. | Topologie bouře běží nepřetržitě až do vypnutí systému. |
| Má vysokou latenci (pomalý výpočet). | Má nízkou latenci (rychlý výpočet). |
| Architektura je založena na topologii výtoků a šroubů. | Architektura se skládá z HDFS a MapReduce. |
| Data jsou nepřetržitě streamována a jsou dynamická. | Data jsou statická a energeticky nezávislá (Data is Persistence). |
| Nastavení je snadné, ale obsluha clusteru Hadoop je obtížná. | Je snadné nastavení a ovládání klastru bouří je také snadné. |
| Případy použití: Twitter, Navisite, Wego atd. | Případy použití: Data Black Box, data vyhledávače atd. |
Srovnávací tabulka Apache Hadoop vs. Apache Storm
| Apache Hadoop | Apache Storm |
| Zpracovatelský rámec používaný Hadoopem je distribuované dávkové zpracování, které pro výpočet používá mapovací stroj MapReduce, který sleduje algoritmus mapy, řazení, shuffle, redukovat. | Rámec pro zpracování používaný Stormem je distribuováno zpracování dat v reálném čase, které používá DAG v rámci pro generování topologií, které se skládají ze Stream, Spouts a Bolts. |
| Rychlost: Díky dávkovému zpracování na velkém objemu dat trvá Hadoop delší výpočetní čas, což znamená, že latence je větší, a proto je Hadoop relativně pomalý. | Rychlost: Kvůli zpracování téměř v reálném čase zpracovává data Storm s velmi nízkou latencí, což vede k výsledku s minimálním zpožděním. |
| Snadnost vývoje: Framework Hadoop MapReduce je napsán v programovacím jazyce Java. Vývoj Hadoopu je usnadněn použitím prasete Apache (Scripting Language) a Apache Hive (kompatibilní s SQL) na vrcholu Hadoop. | Snadnost vývoje: Apache Storm je psán v Clojure.It používá DAG pro zpracování modelu. V Storm Spouts and Bolts vytváříme topologii a lze ji psát v jakémkoli jazyce. Každý uzel v DAG transformuje data, aby pokračoval v procesu. |
| Architektura: Architektura Hadoopu se skládá z HDFS pro ukládání dat a MapReduce pro výpočet. | Architektura: Architektura Storm se skládá z proudu, hubic a šroubů, které popisují kroky, které budou provedeny |
| Dostupnost dat: Hadoop používá HDFS jako úložiště, které je trvalé úložiště a poskytuje statická data pro zpracování. | Dostupnost dat: Storm se může integrovat s YARN prostředníkem pro vyjednávání zdrojů Hadoop pro využití úložiště a dat Hadoop, která jsou dynamická a nepřetržitě streamovaná |
| Aktuální verze: Od února 2018 je poslední verze Apache Hadoop 3.0.0 a je snadné ji nastavit, ale obtížně se ovládá. | Aktuální verze: Od února 2018 je poslední verze bouře Apache 1.2.0 a lze ji snadno nastavit a provozovat. |
Kromě rozdílů existují v systémech Hadoop a Storm také některé podobnosti, jako jsou technologie Open Source s škálovatelnou a odolnou funkcí používanou v oblasti business intelligence a analýzy velkých dat v organizacích.
Závěr - Apache Hadoop vs. Apache Storm
Apache Hadoop poskytuje dávkové zpracování pro zpracování velmi velkých datových souborů s vysokou latencí a používá komoditní hardware, což je levnější a také podporuje jiné rámce s rozmanitou technologií. Ale pro zpracování v reálném čase s velmi nízkou bouří s latencí je nejlepší volbou, kterou lze použít s více programovacími jazyky. Proto můžeme podle potřeby organizace použít Storm Apache nebo Apache Hadoop pro zpracování v reálném čase nebo dávkové zpracování.
Doporučený článek
- Apache Hadoop vs Apache Spark | Top 10 srovnání, které musíte znát!
- Apache Storm vs Apache Spark - Naučte se 15 užitečných rozdílů
- Hadoop vs Apache Spark - Zajímavé věci, které potřebujete vědět
- Big Data vs Apache Hadoop - Nejlepší 4 srovnání, které se musíte naučit
- Hadoop vs Spark: Jaké jsou funkce