Különbségek a Kafka és a Spark között
A szervezetek folyamatosan növekednek, hatalmas adatokkal. Ilyen hatalmas adatokhoz a Hadoopot próbálják használni a hagyományos RDBMS helyett. Ugyanakkor gyors feldolgozást és valós idejű outputot akarnak. A Hadoop egy nyílt forráskódú platform, ahol több nyelvet is használhatunk különféle típusú eszközökhöz, például Python, Scala. A Hadoop valós idejű feldolgozására használhatjuk a Kafka és a Spark szoftvert. Ez egy kis cikk, ahol megpróbálom elmagyarázni, hogyan fog működni a Kafka vs Spark.
Kafka
A Kafka az Apache által kifejlesztett nyílt forrású adatfolyam-feldolgozási platform. Közvetítő a forrás és a rendeltetési hely között egy valós idejű adatfolyam-folyamatban, ahol megőrizhetjük az adatokat egy meghatározott időtartamon keresztül. A Kafka egy elosztott üzenetküldő rendszer. Ahol felhasználhatjuk ezeket a megmaradt adatokat a valós idejű folyamathoz. Szolgáltatásként fut egy vagy több szerveren. A Kafka tárolja a rekordok palettáját, témáknak nevezett kategóriákban. Minden adatfolyam-rekord kulcsból, értékből és időbélyegből áll.
A Kafka Server indítása
>bin/Kafka-server-start.sh config/server.properties
Az alábbiakban látható a Kafka fő alkotóeleme
Forrás: Ez akkor vált ki, ha egy új CDC (Change Data Capture) vagy új beszúrás bekövetkezik a forrásnál. Ehhez meg kell határoznunk egy kulcsoszlopot a változás azonosításához.
Bróker: Az a személy, aki az adatok tárolásáért felel. Minden bróker nem rendelkezik partícióval.
Téma: Az adatokat kategorizálja. A Kafka témáit mindig több fogyasztó írja elő, aki feliratkozik a rá írt adatokra.
Téma létrehozása
> bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test
És a témalista megtekintéséhez
> bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181
Partíció: A témákat tovább osztják partíciókba a párhuzamos feldolgozáshoz.
Termelő: Az adatok közzététele a termelő. Az adatokat az általuk választott témákba fogja tolni. A termelő kiválasztja, hogy melyik rekordot rendelje hozzá a témán belüli partícióhoz.
Kafka parancsot adott üzenet készítésére egy témához.
> bin/Kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test
Szia.Jó reggelt.
Ez egy tesztüzenet.
Fogyasztó: A fogyasztók a témákból származó adatokat fogyasztják. A fogyasztó címke lesz a fogyasztói csoporttal. Ha ugyanazon témában több fogyasztó van különböző fogyasztói csoportból, akkor minden másolatot elküldtek minden fogyasztói csoportnak.
Több forrásnál is süllyedhet, hogy megmaradjon az adat. Kafka parancsot adott arra, hogy üzeneteket fogyasszon egy témához.
> bin/Kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic test --from-beginning
Szia.Jó reggelt.
Ez egy tesztüzenet.
Flume: Használhatjuk a Kafka mosogató füstöt. Amelyben, Amint bármely CDC (Change Data Capture) vagy New insert flume elindítja a felvételt, és az adatokat a Kafka témájához továbbítja. Ehhez meg kell állítanunk a csatornát.
Ugyanaz, mint a Kafka Sink flume, lehet HDFS, JDBC forrás és mosogató.
A Kafka jobb átviteli képessége, és olyan funkciókkal rendelkezik, mint a beépített particionálás, replikáció és hibatűrés, ami a legjobb megoldást teszi hatalmas méretű üzenet- vagy stream-feldolgozási alkalmazásokhoz
Szikra
Az Apache Spark egy nyílt forrású fürt-számítási keret. Az eredetileg a kaliforniai egyetemen, a Berkeley Amp Lab-ban kifejlesztett Spark-kódbázist később az Apache Software Foundationnek adományozták. A Spark interfészt biztosít a teljes fürt programozására implicit adat-párhuzamossággal és hibatűréssel.
A Hadoop bevezetésekor a Map-Reduce volt az alapvető végrehajtó motor minden feladathoz. A Térkép-csökkentés végrehajtása (olvasás - írás) folyamata egy tényleges merevlemezen történt. Ez az oka annak, hogy a végrehajtás ideje alatt több idő- és helyigény kerüljön felhasználásra.
Az Apache Spark egy nyílt forráskódú platform. Javítja a végrehajtás minőségét, mint a Map-Reduce folyamat. Ez egy nyitott platform, ahol több programnyelvet is használhat, például Java, Python, Scala, R. A Spark a memóriában végrehajtást 100x gyorsabban nyújtja, mint a MapReduce. Ez az RDD meghatározást használja. Az RDD egy robusztusan elosztott adatkészlet, amely lehetővé teszi az adatok átlátszó módon történő tárolását a memóriában, és csak a lemezen történő megőrzését. Itt érkezett ideje a memória helyett az adatokhoz való hozzáféréshez a lemez helyett.
A Spark az a platform, ahol az adatokat adatkeretben tárolhatjuk és feldolgozhatjuk. Az alkalmazásfejlesztő, az Data Scientist, az Data elemző a Spark segítségével felhasználhatja a hatalmas mennyiségű adat feldolgozását minimális időn belül. Használhatunk olyan funkciót, mint az interaktív, iteratív, az adatok elemzése a Sparkban.
A szikra streaming még egy olyan szolgáltatás, ahol valós időben feldolgozhatjuk az adatokat. A banki domainnek nyomon kell követnie a valós idejű tranzakciót, hogy az ügyfeleknek a legjobb ajánlatot tegye, követve a gyanús tranzakciókat. A szikra streaming a fiatalabb Hadoop generációban a legnépszerűbb. A Spark egy könnyű, könnyen fejleszthető API, amely elősegíti a fejlesztőt, hogy gyorsan dolgozzon streaming projekteknél. A szikra streaming könnyen visszaszerezheti az elveszített adatokat, és pontosan képes lesz továbbítani, ha az építészet a helyén van. További kódolási erőfeszítések nélkül egyszerre valós idejű szikra-streaming és történeti kötegelt adatokkal is dolgozhatunk (Lambda Architecture).
A Spark streamingben több eszközt is használhatunk, például egy flume, Kafka, RDBMS forrásként vagy mosogatóként.
Vagy közvetlenül közvetíthetünk az RDBMS-ből a Spark-ba.
A szikra elindulhat a HDFS tetején vagy HDFS nélkül. Ezért szól mindenki a Hadoop cseréjéről. A HDFS egy alap fájlrendszer a Hadoop számára. Használhatjuk a HDFS-t forrásként vagy célként.
A Spark SQL használatával alapvető SQL lekérdezéseket használjon az adatok feldolgozására. Ez a szikra jobb szolgáltatásokat nyújt, mint például a Mlib (Machine Learning Library) az adattudós számára az előrejelzések készítéséhez.
Kafka és Spark összehasonlítása fejről fejre (Infographics)
Az alábbiakban az 5 legfontosabb összehasonlítás a Kafka és a Spark között
Legfontosabb különbség a Kafka és a Spark között
Beszéljünk néhány fontos különbségről a Kafka és a Spark között:
- Kafka üzenetközvetítő. A Spark a nyílt forráskódú platform.
- A Kafkának van Termelője, Fogyasztója, Témája az adatok kezelésére. Ahol a Spark platformot nyújt, húzza az adatokat, tartsa meg, dolgozza fel és tolja a forrástól a célig.
- A Kafka valós idejű adatfolyamot, ablakfolyamatot biztosít. Ahol a Spark lehetővé teszi a valós idejű adatfolyam és a kötegelt folyamatot is.
- Kafkában nem tudunk átalakítást végezni. Ahol Sparkban végezzük az ETL-t
- A Kafka nem támogat programozási nyelvet az adatok átalakításához. Ahol a szikra több programozási nyelvet és könyvtárat támogat.
- Tehát a Kafkát valós idejű streamingként használják csatornaként vagy közvetítőként a forrás és a cél között. Ahol a Spark valós idejű adatfolyamot használ, kötegelt folyamatot és ETL-t is.
A Kafka vs Spark tulajdonságai
Van néhány kulcsfontosságú tulajdonság:
- Adatáramlás: A Kafka vs Spark valós idejű adatfolyamot biztosít a forrástól a célig. Kafka csak továbbítja az adatokat a témához, a Spark az eljárás adatáramlása.
- Adatfeldolgozás: Nem végezhetünk olyan átalakítást az adatokon, amelyekben a Spark segítségével az adatokat átalakíthatjuk.
- Adatok perzisztens: A Kafka egy ideig megőrzi az adatokat, a konfigurációban meghatározottak szerint. Az adatok megőrzéséhez adatkeretet vagy adatkészlet-objektumot kell használnunk.
- ETL-átalakítás: A Spark segítségével végezzük el az ETL-t, ahol a Kafka nem biztosítja az ETL-t.
- Memóriakezelés: A Spark az RDD segítségével elosztott módon (azaz gyorsítótárban, helyi térben) tárolja az adatokat, ahol a Kafka az adatokat a témában tárolja, azaz egy puffermemóriában.
Összehasonlító táblázat a Kafka és a Spark között
Az alábbiakban látható a legfelső összehasonlítás a Kafka és a Spark között:
| Funkciókritériumok | Apache Spark | Kafka |
| Sebesség | 100-szor gyorsabb, mint a Hadoopnál | Tisztességes sebesség |
| Feldolgozás | Valós idejű és kötegelt feldolgozás | Csak valós idejű / ablakfeldolgozás |
| Nehézség | Könnyen megtanulható a magas szintű modulok miatt | Könnyen konfigurálható |
| Felépülés | Lehetővé teszi a partíciók helyreállítását a gyorsítótár és az RDD segítségével | Hibatűrő / Replication |
| Az interaktivitás | Interaktív módokkal rendelkezik | Nincs interaktív mód / Fogyasztja az adatokat |
Következtetés
Használhatjuk Kafkát üzenetközvetítőként. Megőrzi az adatokat egy meghatározott ideig. A Kafka segítségével valós idejű ablakműveleteket hajthatunk végre. De a Kafkában nem hajthatjuk végre az ETL transzformációt. A Spark használatával megmaradhatunk az adatokban az adatobjektumban, és végezhetünk végpontok közötti ETL transzformációkat.
Tehát ez a legjobb megoldás, ha a Kafkát valósidejű streaming platformként használjuk a Spark számára.
Ajánlott cikk
Ez útmutatóként szolgál a Kafka és a Spark közötti különbséghez. Itt is megvitatjuk a Kafka vs Spark kulcsfontosságú különbségeket az infographics és az összehasonlító táblázat segítségével. Lehet, hogy megnézi a következő cikkeket is, ha többet szeretne megtudni. A következő cikkeket is megnézheti további információkért -
- Különbség az Apache Kafka és a Flume között
- Apache Storm vs Kafka
- Apache Hadoop vs Apache Spark
- Google Cloud vs AWS
- Kafka vs Kinesis 5 legfontosabb különbség