Diferențele dintre Kafka și Spark
Organizațiile sunt în continuă creștere cu date uriașe. Ei încearcă să folosească Hadoop pentru astfel de date uriașe în loc de RDBMS tradițional. În același timp, doresc procesare rapidă și ieșire în timp real. Hadoop este o platformă open-source unde putem folosi mai multe limbi pentru diferite tipuri de instrumente, cum ar fi Python, Scala. Pentru procesarea în timp real în Hadoop, putem folosi Kafka și Spark. Acesta este un articol mic în care încerc să explic modul în care va funcționa Kafka vs Spark.
Kafka
Kafka este o platformă open-source de procesare a fluxurilor dezvoltată de Apache. Este un mediator între sursă și destinație pentru un proces de streaming în timp real în care putem persista datele pentru o anumită perioadă de timp. Kafka este un sistem distribuit de mesagerie. Unde putem folosi acele date persistente pentru procesul în timp real. Se rulează ca un serviciu pe unul sau mai multe servere. Kafka stochează fluxul de înregistrări în categorii numite subiecte. Fiecare înregistrare a fluxului constă din cheie, valoare și marcă de timp.
Pentru a porni serverul Kafka
>bin/Kafka-server-start.sh config/server.properties
Următoarele sunt principalele componente ale Kafka
Sursa: Aceasta se va declanșa când apare o nouă CDC (Change Data Capture) sau o nouă inserare la sursă. Pentru aceasta, trebuie să definim o coloană cheie pentru a identifica schimbarea.
Broker: care este responsabil pentru păstrarea datelor. Fiecare broker nu are nicio partiție.
Subiect: clasifică datele. Subiectele din Kafka sunt întotdeauna subscrise de mai mulți consumatori care abonează la datele scrise.
Pentru a crea o temă
> bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test
Și pentru a vedea lista de subiecte
> bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181
Partiție: Subiectele sunt împărțite suplimentar în partiție pentru procesare paralelă.
Producător: Producătorul este responsabil de publicarea datelor. Acesta va împinge datele către subiectele alese de ele. Producătorul va alege ce înregistrare să atribuie acelei partiții din subiect.
Kafka a poruncit să producă un mesaj la un subiect.
> bin/Kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test
Salut buna dimineata.
Acesta este un mesaj de testare.
Consumator: consumatorii vor consuma date din subiecte. Un consumator va fi o etichetă cu grupul său de consumatori. Dacă același subiect are mai mulți consumatori dintr-un grup de consumatori diferit, fiecare copie a fost trimisă fiecărui grup de consumatori.
Puteți scufunda cu mai multe surse pentru a persista datele. Kafka a poruncit să consume mesaje pe un subiect.
> bin/Kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic test --from-beginning
Salut buna dimineata.
Acesta este un mesaj de testare.
Flume: Putem folosi Chiuveta Kafka cu flume. În care, De îndată ce orice CDC (Change Data Capture) sau New insert flume vor declanșa înregistrarea și vor împinge datele la subiectul Kafka. Pentru asta, trebuie să setăm canalul.
La fel ca și chiuveta Kafka cu flume, putem avea HDFS, sursă JDBC și chiuvetă.
Kafka are un randament mai bun și are caracteristici precum partiționarea încorporată, replicarea și toleranța la erori, ceea ce îl face cea mai bună soluție pentru aplicații de mesaje la scară uriașă sau de procesare a fluxului
Scânteie
Apache Spark este un cadru open-source de calcul pentru cluster. Dezvoltat inițial la Laboratorul Amp al Universității din California, Berkeley, baza de date Spark a fost donată mai târziu Apache Software Foundation. Spark oferă o interfață pentru programarea clusterilor întregi, cu paralelismul de date implicit și toleranță la erori.
Când a fost introdus Hadoop, Map-Reduce a fost motorul de execuție de bază pentru orice sarcină Job. În procesul Map-Reduce execuția (Citire - Scriere) s-a întâmplat pe un hard disk real. Acesta este motivul consumului mai mare de timp și spațiu în momentul executării.
Apache Spark este o platformă open-source. Îmbunătățește calitatea de execuție decât procesul Map-Reduce. Este o platformă deschisă unde puteți utiliza mai multe limbaje de program precum Java, Python, Scala, R. Spark oferă o execuție în memorie care este de 100 de ori mai rapidă decât MapReduce. Aceasta folosește definiția RDD. RDD este un set de date distribuit robust, care vă permite să stocați datele pe memorie într-o manieră transparentă și să le păstrați pe disc numai după cum este necesar. Aici trece timpul pentru accesarea datelor din memorie în loc de disc.
Spark este platforma în care putem reține datele în Data Frame și le putem prelucra. Dezvoltatorul de aplicații, Data Scientist, Data Analyst poate folosi Spark pentru a procesa cantitatea uriașă de date într-o perioadă minimă de timp. Putem folosi o caracteristică precum analiza interactivă, iterativă a datelor din Spark.
Streamingul prin scânteie este încă o caracteristică în care putem prelucra datele în timp real. Domeniul bancar trebuie să urmărească tranzacția în timp real pentru a oferi cea mai bună ofertă clientului, urmărind tranzacțiile suspecte. Streamingul prin scânteie este cel mai popular în generația tânără Hadoop. Spark este o API ușoară ușor de dezvoltat, care va ajuta un dezvoltator să lucreze rapid la proiecte de streaming. Streamingul prin scânteie va recupera cu ușurință datele pierdute și va putea livra exact odată ce arhitectura va fi în loc. Și fără eforturi suplimentare de codare, putem lucra în timp real în fluxuri de scânteie și date de loturi istorice (Lambda Architecture).
În fluxul Spark, putem folosi mai multe instrumente precum un flume, Kafka, RDBMS ca sursă sau chiuvetă.
Sau putem transmite direct de la RDBMS la Spark.
Putem rula o scânteie pe HDFS sau fără HDFS. De aceea, toată lumea vorbește despre înlocuirea lui Hadoop. HDFS este un sistem de fișiere de bază pentru Hadoop. Putem folosi HDFS ca sursă sau destinație țintă.
Folosind Spark SQL folosiți interogări SQL de bază pentru a procesa datele. Această scânteie oferă funcții mai bune precum Mlib (Machine Learning Library) pentru un om de știință de date pentru predicții.
Comparație față în față între Kafka și Spark (Infografie)
Mai jos este Top 5 Comparație între Kafka și Spark
Diferența cheie între Kafka și Spark
Să discutăm unele dintre diferențele majore dintre Kafka și Spark:
- Kafka este un broker de mesaje. Spark este platforma open-source.
- Kafka are producător, consumator, subiect pentru a lucra cu date. În cazul în care Spark oferă platformă trageți datele, țineți-le, prelucrați și împingeți de la sursă la țintă.
- Kafka oferă streaming în timp real, proces de fereastră. În cazul în care Spark permite atât fluxul în timp real, cât și procesul de lot.
- În Kafka, nu putem efectua o transformare. Unde în Spark realizăm ETL
- Kafka nu acceptă niciun limbaj de programare pentru a transforma datele. În cazul în care scânteia acceptă mai multe limbaje de programare și biblioteci.
- Prin urmare, Kafka este utilizat pentru streaming în timp real ca canal sau mediator între sursă și țintă. În cazul în care Spark folosește pentru un flux în timp real, un proces de lot și, de asemenea, ETL.
Caracteristici ale Kafka vs Spark
Există câteva caracteristici cheie:
- Flux de date: Kafka vs Spark oferă date în timp real de la sursă la țintă. Kafka doar Fluxul datelor pe subiect, Spark este flux de date procedurale.
- Procesarea datelor: nu putem efectua nicio transformare a datelor în care Spark putem transforma datele.
- Date persistente: Kafka persistă datele până la ceva timp, așa cum sunt definite în configurație. Pentru a persista datele, trebuie să utilizăm un cadru de date sau un set de date.
- Transformare ETL: Folosind Spark putem efectua ETL, unde Kafka nu oferă ETL.
- Gestionarea memoriei: Spark folosește RDD pentru a stoca datele într-o manieră distribuită (adică cache, spațiu local) unde Kafka stochează date în Subiect, adică într-o memorie tampon.
Tabelul de comparație între Kafka și Spark
Mai jos este cea mai înaltă comparație între Kafka și Spark:
| Criterii de caracteristici | Scânteie Apache | Kafka |
| Viteză | De 100 de ori mai rapid decât Hadoop | Viteza decentă |
| Prelucrare | Prelucrare în timp real și lot | Numai procesare în timp real / Fereastră |
| Dificultate | Ușor de învățat datorită modulelor la nivel înalt | Ușor de configurat |
| Recuperare | Permite recuperarea partițiilor folosind Cache și RDD | Cu toleranță la erori / Replication |
| Interactivitate | Are moduri interactive | Fără mod interactiv / Consumați datele |
Concluzie
Putem folosi Kafka ca un broker de mesaje. Poate persista datele pentru o anumită perioadă de timp. Folosind Kafka putem efectua operațiuni în fereastră în timp real. Dar nu putem efectua transformarea ETL în Kafka.Using Spark putem persista datele din obiectul de date și putem efectua transformări ETL end-to-end.
Așadar, este cea mai bună soluție dacă folosim Kafka ca platformă de streaming în timp real pentru Spark.
Articol recomandat
Acesta a fost un ghid pentru diferența maximă dintre Kafka și Spark. Aici vom discuta, de asemenea, despre diferențele cheie Kafka vs Spark cu infografie și tabel de comparație. De asemenea, puteți arunca o privire la următoarele articole pentru a afla mai multe. De asemenea, puteți consulta următoarele articole pentru a afla mai multe -
- Diferența dintre Apache Kafka și Flume
- Apache Storm vs Kafka
- Apache Hadoop vs Apache Spark
- Google Cloud vs AWS
- Kafka vs Kinesis | Top 5 diferențe