Rozdíl mezi Apache Storm a Kafka
Apache Kafka používá ke zpracování velkého množství dat ve zlomku sekund. Jedná se o distribuovaného zprostředkovatele zpráv, který se opírá o témata a oddíly. Apache Storm je distribuovaná struktura odolná proti poruchám pro výpočet a zpracování datových toků v reálném čase. Převádí data z různých zdrojů dat, jako je HBase, Kafka, Cassandra, a mnoho dalších aplikací a zpracovává data v reálném čase. Bylo napsáno v Clojure a Java.
Podívejme se podrobněji na Apache Storm vs Apache Kafka :
Obrázek 1, Schéma zpracování základního proudu Apache Storm
Na obrázku 1 je provedeno základní zpracování toku. Spout a Bolt jsou dvě hlavní součásti Apache Storm a obě jsou součástí Storm Topology, která převádí datový tok ze zdrojů dat na jeho zpracování.
Topologie : Stormová topologie je kombinací Spout a Bolt. Je to stejné jako mapa a redukce v Hadoopu.
Stream: Stream lze považovat za datový kanál, jedná se o skutečná data, která jsme obdrželi ze zdroje dat.
Spout: Spout přijímá data z různých zdrojů dat, jako jsou API. Nepřetržitě přijímá data ze zdrojů dat a odesílá je společnosti Bolt ke zpracování.
Bolt: Jedná se o jednotky logického zpracování, které odebírají data ze služby Spout a provádějí logické operace, jako je agregace, filtrování, připojení a interakce se zdroji dat a databázemi.
Apache Kafka poskytuje streamování dat v reálném čase. Převádí data z různých webů, jako jsou Facebook, Twitter a API, a předává data do jakékoli jiné aplikace pro zpracování (Apache Storm) v prostředí Hadoop.
Obrázek 2, Architektura a komponenty Apache Kafka.
Kafka ukládá zprávy / data, která přijala z různých zdrojů dat, nazývají „ Producent “. Jakmile obdrží data, rozdělila zprávy prostřednictvím „ Rozdělení “ do jiného „ Téma “.
Kafka Cluster je kombinací témat a oddílů. Oddíly indexují a ukládají zprávy. Zákazník bere zprávy z oddílů a dotazuje se na zprávy. Apache Kafka lze použít spolu s Apache HBase, Apache Spark a Apache Storm.
Níže jsou uvedena rozhraní API, která zpracovávají všechna data zpráv (publikování a předplatné) v clusteru Kafka.
1) Producer API: Poskytuje aplikaci oprávnění k publikování toku záznamů.
2) Consumer API: Toto API se používá k odběru témat.
3) Stream API: Tento stream poskytuje výsledek po převodu vstupního proudu na výstupní tok.
4) Connector API: Toto propojí témata s existujícími aplikacemi.
Hlavním využitím Apache Kafka je sledování aktivit na webových stránkách, metrik, agregace protokolů, získávání událostí a dalších živých datových toků. Je dobré pro streamování, které spolehlivě získává data mezi aplikacemi nebo systémy
Srovnání hlava-hlava mezi Apache Storm vs Kafka (infografika)
Níže je prvních 9 rozdílů mezi Apache Storm vs Kafka
Klíčové rozdíly mezi Apache Storm vs Kafka
1) Apache Storm zajišťuje plnou bezpečnost dat, zatímco v Kafka není zaručena ztráta dat, ale je velmi nízká, protože Netflix dosáhl 0, 01% ztráty dat při transakcích se 7 miliony zpráv denně.
2) Kafka může ukládat svá data do lokálního souborového systému, zatímco Apache Storm je pouze rámec pro zpracování dat.
3) Storm pracuje na systému zasílání zpráv v reálném čase, zatímco Kafka před zpracováním ukládala příchozí zprávy.
4) Apache Kafka se používá pro zpracování dat v reálném čase, zatímco Storm se používá pro transformaci dat.
5) Kafka získává svá data ze skutečného zdroje dat, zatímco Storm stahuje data ze samotné Kafky pro další procesy.
6) Kafka je aplikace pro přenos aplikačních dat v reálném čase ze zdrojové aplikace do jiné, zatímco Storm je agregační a výpočetní jednotka.
7) Kafka je streamovací jednotka v reálném čase, zatímco Storm pracuje na proudu vytáhnutém z Kafky.
8) Je nutné mít Apache Zookeeper při nastavování Kafky na druhé straně Storm není Zookeeper závislý.
9) Kafka funguje jako vodovod, který data ukládá a předává, zatímco Storm data z těchto potrubí shromažďuje a dále zpracovává.
10) Kafka je skvělým zdrojem dat pro Storm, zatímco Storm lze použít ke zpracování dat uložených v Kafka.
11) Apache Storm má vestavěnou funkci pro automatické restartování démonů, zatímco Kafka je odolná vůči chybám díky Zookeeperu.
Srovnávací tabulka Apache Storm vs Kafka
|
Srovnávací body | Bouřka | Kafka |
|
Vynálezce |
Cvrlikání |
|
|
Typ |
Zpracování zpráv v reálném čase |
Distribuovaný systém zasílání zpráv |
|
Zdroj dat |
Kafka a jakýkoli databázový systém |
FB, Twitter atd… |
|
Primární použití |
Streamové zpracování |
Zprostředkovatel zpráv |
|
Datové úložiště |
Neukládá svá data. Data jsou přenášena ze vstupního do výstupního proudu |
Systém souborů jako EXT4 nebo XFS |
|
Streamové zpracování |
Zpracování mikrošarží |
Zpracování malých dávek |
|
Závislost |
Nezávisí na žádné externí aplikaci |
Zookeeper Závislé |
|
Latence |
Milisekundová latence |
Závisí na zdroji dat obvykle méně než 1-2 sekundy. |
|
Jazyková podpora |
Podporuje všechny jazyky |
Kafka pracuje se všemi, ale nejlépe funguje pouze s jazykem Java |
Závěr - Apache Storm vs Kafka
Apache Storm a Kafka jsou nezávislé a mají jiný účel v klastrovém prostředí Hadoop.
Apache Storm a Kafka jsou na sobě nezávislé, ale doporučuje se používat Storm s Kafkou, protože Kafka může replikovat data k bouři v případě pádu paketu také ověřit před odesláním Stormu.
Role Kafky je pracovat jako middleware, který bere data z různých zdrojů a poté Storms zpracovává zprávy rychle. Počítání a segregace online hlasů je pro Apache Storm příkladem v reálném čase.
Apache Storm a Kafka mají skvělou schopnost streamování dat v reálném čase a velmi schopné systémy pro provádění analytiků v reálném čase.
Doporučený článek
- Apache Storm vs Apache Spark - Naučte se 15 užitečných rozdílů
- Naučte se 10 užitečných rozdílů mezi Hadoopem a Redshiftem
- 7 nejlepších věcí, které musíte vědět o Apache Spark (Průvodce)
- Jak využít sílu analýzy v reálném čase?