Különbség az Apache Hadoop és az Apache Storm között
A Big Data az utóbbi időben népszerű nyílt forráskódú technológiává vált, és a Hadoop veremhez minden nap új keretrendszer kerül hozzáadásra, hogy megoldja a hatalmas adatmennyiséggel kapcsolatos összetett problémát.
Az adatok elemzéséhez a Hadoop olyan feldolgozási keretet használ, mint a Hadoop a MapReduce-szel kötegelt feldolgozáshoz, és az Apache vihar az adatfolyam-feldolgozáshoz, így a vihar és a Hadoop segít a szervezetnek a megfelelő technológia kiválasztásában a Hadoop-veremből. Vizsgáljuk meg, mi az Apache Hadoop és az Apache Storm.
Apache Hadoop:
Az Apache Hadoop egy nyílt forrású kötegelt feldolgozási keret, amelyet nagyméretű adatkészletek feldolgozására használnak az árufuvarozási számítógépek fürtjén. Ez volt az első nagy adatkeret, amely a tároláshoz HDFS (Hadoop Distributed File System), és a MapReduce keretrendszert használja a számításhoz. Skálázhatósága miatt az új csomópontok könnyen hozzáadhatók a meglévő rendszerhez, ha az adatmennyiség növekszik, és hibatűrő képessége miatt a rendszer hajlamos a kudarcra, így a rendszer állandóan elérhető, azaz magas rendelkezésre állású.
Apache Storm:
Az Apache vihar valós idejű adatfeldolgozási képességeket biztosít a Hadoop verem számára, és ez is egy nyílt forráskódú. Az Apache vihar képes kezelni a nagyon nagy mennyiségű adatot, és alacsony késleltetéssel (valós időben közelít) eredményt. Az Apache vihar nem fut a Hadoop fürtön, hanem az Apache ZooKeeper használatával koordinálja a DAG-ban jelenlévő topológiákat (Directed Acyclic Graph).
Nézze meg az alábbi hivatalos weboldalon szereplő megemlítést, hogy miért kell használni a Stormot: http://storm.apache.org/
Összehasonlítás az Apache Hadoop és az Apache Storm között (Infographics)
Nézzük meg a 6. top különbséget az Apache Hadoop és az Apache Storm között, részletes formátumban, az alábbi táblázatos formátumban:
Legfontosabb különbségek az Apache Hadoop és az Apache Storm között
| Apache Hadoop | Apache Storm |
| Nagy mennyiségű és nem strukturált adatkészlet elosztott kötegelt feldolgozása . | Nagy volumenű és nagy sebességű adatok elosztott valós idejű feldolgozása . |
| A keretrendszer Java nyelven íródott. | A viharokat Half Java és Half Clojure kódok írják, de a kód / logika nagy részét Clojure írja. |
| Átfogó streaming feldolgozás. | Állaptalan streaming feldolgozás. |
| Az Apache Állatkertőr koordinációját használja. | Lehet, hogy nem használja az Apache Zookeeper-t a koordinációhoz. |
| A MapR feladatokat sorrendben hajtják végre, még akkor is, ha befejeződött. | A viharpopuláció folyamatosan fut a rendszer leállításáig. |
| Magas késleltetéssel rendelkezik (lassú számítás). | Alacsony késleltetésű (gyors számítás). |
| Az építészet a csapok és csavarok topológiáján alapul . | Az építészet HDFS-ből és MapReduce-ből áll . |
| Az adatokat folyamatosan továbbítja és dinamikus. | Az adatok statikus és nem változékonyak (az adatok perzisztencia). |
| Könnyen beállítható, de a Hadoop-fürt működtetése nehéz. | Könnyen beállítható, és a viharfürt működtetése is egyszerű. |
| Használjon eseteket: Twitter, Navisite, Wego stb. | Használjon eseteket: fekete doboz adatai, keresőmotor adatai stb. |
Apache Hadoop és Apache Storm összehasonlító táblázat
| Apache Hadoop | Apache Storm |
| A Hadoop által használt feldolgozási keret egy elosztott kötegelt feldolgozás, amely a MapReduce motort használja a kiszámításhoz, amely egy térképet, rendezést, véletlenszerű sorrendbe állítást és az algoritmus csökkentését követi. | A Storm által használt feldolgozási keret elosztott valós idejű adatfeldolgozás, amely DAG-kat használ egy keretrendszerben olyan pattanások generálására, amelyek Stream, Spouts és Bolts elemekből állnak. |
| Sebesség: A kötegek nagy mennyiségű adatfeldolgozás miatt a Hadoop hosszabb számítási időt vesz igénybe, ami azt jelenti, hogy a késés nagyobb, ennélfogva a Hadoop viszonylag lassú. | Sebesség: A közel-valós idejű feldolgozás miatt a Storm nagyon alacsony késleltetési idővel kezeli az adatokat, hogy minimális késleltetéssel eredményt kapjon. |
| Fejlesztési könnyűség : A Hadoop MapReduce keret Java programozási nyelven van írva. A Hadoop fejlesztését megkönnyíti az Apache pig (Scripting Language) és az Apache Hive (SQL kompatibilis) használata a Hadoop tetején. | Könnyű fejlődés: Az Apache Storm a Clojure nyelven íródott. DAG-kat használ a modell feldolgozásához. A Viharban a csapok és csavarok topológiát készítenek, és bármilyen nyelven meg lehet írni. A DAG minden csomópontja átalakítja az adatokat a folyamat folytatásához. |
| Építészet: A Hadoop architektúrája HDFS-t tartalmaz az adattároláshoz és a MapReduce-t a számításhoz. | Építészet: A Vihar építészete folyamból, kifolyókból és csavarokból áll, amelyek leírják a végrehajtandó lépéseket |
| Adatok elérhetősége: A Hadoop HDFS-t használ állandó tárolóként, és statikus adatokat szolgáltat a feldolgozáshoz. | Adatok elérhetősége: A Storm integrálódhat a Hadoop YARN erőforrás-egyeztetőjével a Hadoop tároló és dinamikus, folyamatosan továbbított adatok felhasználásához. |
| Jelenlegi kiadás: Az Apache Hadoop legújabb verziója 2018. február óta 3.0.0, és könnyen telepíthető, de működtethető. | Aktuális kiadás: 2018 februárjától kezdve az Apache storm legújabb verziója 1.2.0, és könnyen beállítható és működtethető. |
A különbségeken kívül van néhány hasonlóság a Hadoopban és a Stormban is, mivel mindkettő egy nyílt forráskódú technológia skálázható és hibatűrő funkcióval, amelyet üzleti intelligencia és a big data elemző szektorban használnak a szervezetekben.
Következtetés - Apache Hadoop vs Apache Storm
Az Apache Hadoop kötegelt feldolgozást biztosít nagyon nagy, nagy késésű adatkészletek kezeléséhez, és árucikk-hardvert használ, amely olcsóbbá teszi, és támogatja a különféle technológiákkal rendelkező egyéb kereteket is. De a nagyon valós idejű feldolgozáshoz nagyon alacsony késleltetési vihar esetén a legjobb megoldás, amelyet többféle programozási nyelven lehet használni. Ezért, a szervezet igényeinek megfelelően, használhatjuk az Apache stormot vagy az Apache Hadoop-ot valósidejű vagy kötegelt feldolgozásra.
Ajánlott cikk
- Apache Hadoop vs Apache Spark | A tíz legjobb összehasonlítás, amit tudnod kell!
- Apache Storm vs Apache Spark - Tanulj meg 15 hasznos különbséget
- Hadoop vs Apache Spark - Érdekes dolgok, amelyeket tudnod kell
- Big Data vs Apache Hadoop - A 4. legjobb összehasonlítás, amelyet meg kell tanulnia
- Hadoop vs Spark: Mi a funkció
