5 A legfontosabb különbség az Apache Kafka és a Flume között

• Különbség az Apache Kafka és a Flume között

Különbség az Apache Kafka és a Flume között

Az Apache Kafka egy nyílt forráskódú rendszer az adatok valós időben történő feldolgozására. A Kafka tartós, méretezhető és hibatűrő nyilvános előfizetési üzenetküldő rendszer. A közzététel-feliratkozás architektúráját eredetileg a LinkedIn fejlesztette ki, hogy kiküszöbölje a nagy adatok kötegelt feldolgozásának korlátozásait és megoldja az adatvesztéssel kapcsolatos kérdéseket. A kafkai építészet elválasztja az információ szolgáltatót az információ fogyasztótól. Ezért a küldő alkalmazás és a fogadó alkalmazás semmit sem fog tudni egymásról az elküldött és fogadott adatok tekintetében.

Az Apache Kafka feldolgozza a bejövő adatfolyamokat, függetlenül azok forrásától és rendeltetési helyétől. Ez egy elosztott adatfolyam-platform, a vállalati üzenetküldő rendszerhez hasonló képességekkel, de egyedi képességekkel és magas szintű kifinomultsággal rendelkezik. A Kafka segítségével a felhasználók nyilvánosságra hozhatják és feliratkozhatnak információkra, amint azok előfordulnak. Ez lehetővé teszi a felhasználók számára az adatfolyamok hibatűrő módon történő tárolását. Az alkalmazástól vagy a felhasználási esettől függetlenül, a Kafka könnyedén meghatározza az óriási adatfolyamokat az elemzéshez az Apache Hadoop vállalkozásban. A Kafka adatátviteli adatokat is nyújthat az Apache HBase, az Apache Storm és az Apache Spark rendszerek kombinációján keresztül, és különféle alkalmazási tartományokban használható.

Egyszerűsítve a Kafka kiadvány-feliratkozási rendszerét a kiadók, a Kafka klaszter és a fogyasztók / előfizetők alkotják. A kiadó által közzétett adatokat naplókként tárolják. Az előfizetők kiadókként is működhetnek, és fordítva is. Az előfizető feliratkozást kér, és a Kafka továbbítja az adatokat a kért előfizetőnek. Általában számos kiadó és előfizető lehet a Kafka-klaszter különféle témáiról. Hasonlóképpen, egy alkalmazás megjelenítőként és előfizetőként is működhet. A témához közzétett üzenetnek több érdeklődő előfizetője lehet; a rendszer minden érdeklődő előfizető számára feldolgozza az adatokat. Néhány felhasználási eset, amikor a Kafkát széles körben használják:

• Kövesse nyomon a tevékenységeket egy weboldalon
• Patak feldolgozása
• A mutatók összegyűjtése és ellenőrzése
• Napló összesítés

Az Apache Flume egy olyan eszköz, amelyet különféle forrásokból származó adatfolyamok összegyűjtésére, összesítésére és továbbítására használnak egy központi adattárolóba, például a HDFS-be (Hadoop Distributed File System). A Flume rendkívül megbízható, konfigurálható és kezelhető elosztott adatgyűjtő szolgáltatás, amelynek célja az adatfolyam-adatgyűjtés a különböző webszerverekről a HDFS-re. Ez egy nyílt forrású adatgyűjtési szolgáltatás is.

Az Apache Flume adatfolyamokon alapszik, és rugalmas architektúrával rendelkezik. A Flume rendkívül hibatűrő, robusztus és megbízható mechanizmust kínál az átadás és helyreállítás céljából, amely képes mind adatcserére mind batch, mind stream formában. A Flume képességeit a vállalkozások kihasználják a nagy mennyiségű adatfolyam kezelésére a HDFS-ben történő leszállás céljából. Például az adatfolyamok tartalmaznak alkalmazásnaplókat, érzékelőket és gépadatokat és közösségi médiákat stb. Ezek az adatok, amikor a Hadoop-ba kerülnek, interaktív lekérdezések futtatásával analizálhatók az Apache Hive-ben, vagy valósidejű adatokként szolgálhatnak az Apache HBase üzleti irányítópultjain. Néhány szolgáltatás a következőket tartalmazza:

• Gyűjtsön adatokat több forrásból, és hatékonyan vezessen be a HDFS-be
• Számos forrás és rendeltetési hely támogatott
• A füst könnyen testreszabható, megbízható, méretezhető és hibatűrő
• Bármely központi tárolóban tárolhatja az adatokat (pl. HDFS, HBase)

Összehasonlítás az Apache Kafka és Flume között (Infographics)

Az alábbiakban az Apache Kafka és a Flume közötti öt legjobb összehasonlítás található

Főbb különbségek az Apache Kafka és a Flume között

Az Apache Kafka és a Flume közötti különbségeket itt vizsgáljuk meg,

• Mind az Apache Kafka, mind a Flume rendszerek megbízható, skálázható és nagy teljesítményű szolgáltatást nyújtanak nagy mennyiségű adat könnyű kezeléséhez. A Kafka azonban egy általánosabb célú rendszer, ahol több kiadó és előfizető megoszthatja több témát. Ezzel szemben a Flume egy speciális eszköz az adatok HDFS-be történő továbbításához.
• A Kafka támogatja az adatfolyamokat több alkalmazás számára, míg a Flume kifejezetten a Hadoop és a big data elemzésre vonatkozik.
• A Kafka feldolgozza és figyeli az adatokat elosztott rendszerekben, míg a Flume az elosztott rendszerekből gyűjti az adatokat egy központi adattárba történő földrajzi adatok tárolására.
• Helyes konfiguráció esetén az Apache Kafka és a Flume is nagyon megbízhatóak, nulla adatvesztési garanciával. A Kafka az adatokat a fürtben replikálja, míg a Flume nem replikálja az eseményeket. Ezért, amikor egy Flume ügynök összeomlik, a csatornán lévő eseményekhez való hozzáférés elveszik, amíg a lemezt nem helyreállítják, másrészt a Kafka az adatokat egypontos hiba esetén is elérhetővé teszi.
• A Kafka támogatja a kiadók és előfizetők nagy számát, valamint a többszörös alkalmazásokat. Másrészről, a Flume számos forrás- és rendeltetéstípust támogat az adatok Hadoop-on történő tárolására.

Apache Kafka vs Flume összehasonlító táblázat

Az összehasonlítás alapja	Apache Kafka	Flume
Jelentés	· A Kafka klaszterként fut és valós időben kezeli a bejövő nagy mennyiségű adatfolyamokat · A Kafkának három fő alkotóeleme van: a kiadó, a Kafka klaszter / menedzser és előfizető. · A Kafka különféle kategóriákba vagy témákba tárolja a nyilvántartott adatfolyamot. · A Kafkában lévő minden rekord naplóbejegyzésként kerül tárolásra, ahol a fogadó (előfizető) vagy a feladó (kiadó) nem ismeri egymást.	· A Flume eszköz naplózási adatok gyűjtésére elosztott webszerverekről. Az összegyűjtött adatok a HDFS-be kerülnek további elemzés céljából · A Flume rendkívül megbízható és konfigurálható eszköz. · A Flume nagyon hatékony és robusztus a naplófájlok feldolgozásában, mind kötegelt, mind valósidejű feldolgozásban.
Koncepció	· A Kafka az egyes témapartíciókat rendezett üzenetkészletként kezeli · A közzététel-előfizetés architektúrán alapul, és nem követi az előfizetők által olvasott üzeneteket, és ki a kiadó. · A Kafka naplóként megőrzi az összes üzenetet vagy adatot, ahol az előfizetők felelősek az egyes naplókban a helymeghatározásért. · A Kafka számos kiadót és előfizetőt támogat, és nagy mennyiségű adatot tárolhat	· A Flume adatforgalmat végezhet több forrásból tárolás és elemzés céljából HBase vagy Hadoop alkalmazásban. · Biztosítja az garantált adatátadást, mivel mind a fogadó, mind a küldő ügynökök kiváltják az ügyletet a garantált szemantika biztosítása érdekében · Vízszintesen méretezhető
A kialakulás alapjai	· Hatékony, hibatűrő és méretezhető üzenetküldő rendszer	· A Flume szolgáltatás vagy eszköz az adatok Hadoop-ba történő begyűjtésére
Alkalmazási területek	· Figyelemmel kíséri az elosztott alkalmazások adatait · Az adatokat érdeklődési körük alapján több előfizető számára hozzáférhetővé teheti · Naplóösszesítő szolgáltatások	· Tranzakciós naplók feldolgozása alkalmazáskiszolgálókban, webszerverekben stb. Például e-kereskedelem, online kiskereskedelmi portálok, közösségi média stb.
Megközelítés	· A Kafkának szükséges a valós idejű adatfolyamok adatvesztés nélküli hatékony feldolgozása · Biztosítania kell az adatok továbbítását még a gép meghibásodásakor is, tehát ez a hibatűrő rendszer	· Nagy adatgyűjtést kell végezni streaming vagy kötegelt módban, különböző forrásokból · Hatékony, ha naplókkal dolgozik

Következtetés - Apache Kafka vs Flume

Összefoglalva: az Apache Kafka és a Flume megbízható, elosztott és hibatűrő rendszereket kínál nagy mennyiségű adat összesítésére és gyűjtésére több adatfolyamból és nagy adat alkalmazásokból. Az Apache Kafka és a Flume rendszerek méretezhetők és konfigurálhatók a különböző számítási igények kielégítésére. A Kafka architektúrája hibatűrést biztosít, de a Flume hangolható úgy, hogy biztosítsa a hibabiztos műveleteket. E rendszerek bevezetését tervező felhasználóknak először meg kell értenie a felhasználási esetet, és megfelelő módon kell végrehajtaniuk a nagy teljesítmény biztosítása és a teljes előnyök kiaknázása érdekében.

Ajánlott cikk

Ez egy útmutató az Apache Kafka vs Flume, azok jelentésének, a fej közötti összehasonlításnak, a legfontosabb különbségeknek, az összehasonlító táblázatnak és a következtetéseknek. A következő cikkeket is megnézheti további információkért -

1. Apache Storm vs Kafka - 9 legjobb különbség, amit tudnod kell
2. Az Apache Hive és az Apache HBase 12 legfontosabb összehasonlítása (Infographics)
3. Big Data vs Apache Hadoop - A 4. legjobb összehasonlítás, amelyet meg kell tanulnia
4. Apache Pig vs Apache Hive - A 12 legfontosabb különbség
5. SASS interjúkérdések: Mik a hasznos kérdések?
6. Kafka vs Kinesis Öt legfontosabb különbség az Infographics segítségével