Különbség az Apache Storm és a Kafka között
Az Apache Kafka nagy mennyiségű adatot kezeli másodpercek alatt. Ez egy elosztott üzenetközvetítő, amely témákra és partíciókra támaszkodik. Az Apache Storm hibatűrő, elosztott keret a valós idejű számításhoz és az adatfolyamok feldolgozásához. Különböző adatforrásokból, például HBase, Kafka, Cassandra, és sok más alkalmazásból származó adatokat veszi, és valós időben dolgozza fel az adatokat. Clojure-ban és Java-ban írták.
Részletesebben tanulmányozzuk az Apache Storm és az Apache Kafka témákat :
1. ábra, az Apache Storm alapvető adatfeldolgozási diagramja
Az 1. ábrán az Basic stream feldolgozást hajtjuk végre. A Spout és a Bolt az Apache Storm két fő alkotóeleme, és mindkettő a Storm Topology része, amely az adatforrást az adatforrásokból feldolgozza.
Topológia : A viharpopuláció a kiöntés és a csavar kombinációja. Ugyanaz, mint a Térkép és a Kicsinyítések Hadoopban.
Patak: A patak adatcsővezetéknek tekinthető, ez a tényleges adat, amelyet egy adatforrásból kaptunk.
Kiömlés: A kiömlés adatok különféle adatforrásokból, például API-kból érkezik. Folyamatosan vesz adatokat az adatforrásokból, és elküldi azokat a Boltnak feldolgozásra.
Bolt: Logikus, hogy a feldolgozó egységek adatokat vesznek ki a Spoutból, és olyan logikai műveleteket hajtanak végre, mint az aggregálás, a szűrés, az adatforrások és az adatbázisok összekapcsolása és azokkal való interakció.
Az Apache Kafka valós idejű adatfolyamot biztosít. Különböző webhelyekről, mint például a Facebook, a Twitter és az API-kból veszi az adatokat, és továbbítja az adatokat bármely más feldolgozó alkalmazáshoz (Apache Storm) egy Hadoop környezetben.
2. ábra: Az Apache Kafka felépítése és összetevői.
A Kafka azokat az üzeneteket / adatokat tárolja, amelyeket a különféle adatforrásokból kapott „ Termelőnek ”. Miután megkapta az adatokat, a partíción keresztül a „ Téma ” részre osztotta az üzeneteket.
A Kafka Cluster a Témák és Partíciók kombinációja. A Partíciók indexelik és tárolják az üzeneteket. A fogyasztó az üzeneteket partícióktól veszi és lekérdezi az üzeneteket. Az Apache Kafka az Apache HBase, az Apache Spark és az Apache Storm mellett használható.
A következők azok a API-k, amelyek a Kafka-klaszter összes üzenetküldési (közzétételi és előfizetési) adatát kezelik.
1) Producer API: Engedélyt ad az alkalmazás számára a rekordok folyamának közzétételéhez.
2) Fogyasztói API: Ezt az API-t a témák előfizetésére használják.
3) Stream API: Ez az adatfolyam biztosítja az eredményt, miután a bemeneti adatfolyamot átalakította a kimeneti adatfolyammá.
4) Csatlakozó API: Ez összekapcsolja a témákat a meglévő alkalmazásokkal.
Az Apache Kafka fő felhasználási területe a webhelytevékenység-követés, a metrika, a naplógyűjtés, az eseményforrás és más élő adatfolyam rögzítése. Jó az olyan streaming, amely megbízhatóan gyűjt adatokat az alkalmazások vagy rendszerek között
Összehasonlítás az Apache Storm és Kafka között (Infographics)
Az alábbiakban az Apache Storm és a Kafka közötti 9 legfontosabb különbség látható
Főbb különbségek az Apache Storm és a Kafka között
1) Az Apache Storm biztosítja a teljes adatbiztonságot, miközben a Kafkában az adatvesztés nem garantált, de nagyon alacsony, mivel a Netflix napi 7 millió üzenet tranzakció esetén az adatvesztés 0, 01% -át érte el.
2) A Kafka adatait a helyi fájlrendszerben tárolhatja, míg az Apache Storm csak egy adatfeldolgozási keret.
3) A Storm valós idejű üzenetküldő rendszeren működik, míg a Kafka a feldolgozás előtt tárolta a bejövő üzeneteket.
4) Az Apache Kafka a valós idejű adatok feldolgozására szolgál, míg a Storm az adatok átalakítására.
5) A Kafka adatait a tényleges adatforrásból veszi, míg a Storm magát a Kafkától vonja be további folyamatokhoz.
6) A Kafka egy valós idejű alkalmazásadatok átvitele a forrásalkalmazásokból egy másikba, míg a Storm egy aggregációs és számítási egység.
7) A Kafka valós idejű streaming egység, míg a Storm a Kafkából húzott patakon működik.
8) Az Apache Állatkertőr kötelező, míg a Kafka másik oldalának felállításakor a Vihar nem függ az Állatkertőrtől.
9) A Kafka vízvezetékként működik, amely tárolja és továbbítja az adatokat, míg a Storm az ilyen csővezetékektől veszi és tovább dolgozza fel az adatokat.
10) A Kafka nagy adatforrás a Storm számára, míg a Storm felhasználható a Kafkában tárolt adatok feldolgozására.
11) Az Apache Storm beépített funkcióval rendelkezik a démonok automatikus újraindításához, míg a Kafka hibatűrő az állatkertőr miatt.
Apache Storm vs Kafka összehasonlító táblázat
|
Összehasonlítási pontok | Vihar | Kafka |
|
Feltaláló |
|
|
|
típus |
Valós idejű üzenetek feldolgozása |
Elosztott üzenetküldő rendszer |
|
Adatforrás |
Kafka és bármilyen adatbázis-rendszer |
FB, Twitter stb. |
|
Elsődleges felhasználás |
Patak feldolgozása |
Message Broker |
|
Adattárolás |
Nem tárolja az adatokat. Az adatok átvitelre kerül a bemeneti adatfolyamról a kimeneti adatfolyamra |
Fájlrendszer, például EXT4 vagy XFS |
|
Patak feldolgozása |
Mikro-szakaszos feldolgozás |
Kis tételű feldolgozás |
|
Függőség |
Nem függ bármilyen külső alkalmazástól |
Állatkertész Függő |
|
Késleltetés |
Milli-második késés |
Az adatforrástól függ, általában kevesebb, mint 1-2 másodperc. |
|
Nyelvi támogatás |
Támogatja az összes nyelvet |
A Kafka mindenkivel működik, de legjobban csak a Java nyelven működik |
Következtetés - Apache Storm vs Kafka
Az Apache Storm és a Kafka egyaránt függetlenek, és eltérő céllal rendelkeznek a Hadoop fürtkörnyezetben.
Az Apache Storm és a Kafka egyaránt függetlenek egymástól, azonban ajánlott a Stormot a Kafkával használni, mivel a Kafka csomagesés esetén replikálni tudja az adatokat viharra, és hitelesíteni is tudja, mielőtt elküldi a Stormnak.
Kafka szerepe az, hogy köztes szoftverként működik, és különféle forrásokból vesz adatokat, majd a Storms gyorsan feldolgozza az üzeneteket. Az online szavazatok számlálása és szétválasztása a valós idejű példa az Apache Storm számára.
Az Apache Storm és a Kafka mindkettő nagyszerű képességekkel rendelkezik az adatok valós idejű adatátvitelében, és nagyon képesek a valós idejű elemzéseket végrehajtó rendszerekre.
Ajánlott cikk
- Apache Storm vs Apache Spark - Tanulj meg 15 hasznos különbséget
- Ismerje meg a 10 hasznos különbséget a Hadoop és a Redshift között
- 7 legjobb dolog, amit tudnod kell az Apache Spark-ról (Útmutató)
- Hogyan lehet felhasználni a valós idejű elemzés erejét?