Diferența dintre Apache Kafka și Flume

Apache Kafka este un sistem open source pentru prelucrarea datelor în timp real. Kafka este sistemul de mesagerie public-abonabil durabil, scalabil și tolerant la erori. Arhitectura de publicare-abonament a fost dezvoltată inițial de LinkedIn pentru a depăși limitările procesării lotului de date mari și pentru a rezolva problemele privind pierderea de date. Arhitectura din Kafka va dezasocia furnizorul de informații de la consumatorul de informații. Prin urmare, cererea de trimitere și cererea de primire nu vor ști nimic despre ele pentru datele trimise și primite.

Apache Kafka va prelucra fluxurile de date primite, indiferent de sursa și destinația lor. Este o platformă de streaming distribuită, cu capabilități similare unui sistem de mesagerie pentru întreprinderi, dar are capabilități unice, cu niveluri ridicate de rafinament. Cu Kafka, utilizatorii pot publica și abona la informații în timp ce apar. Permite utilizatorilor să stocheze fluxuri de date într-o manieră tolerantă la erori. Indiferent de cazul aplicației sau al cazului de utilizare, Kafka factorizează cu ușurință fluxurile masive de date pentru analiză în compania Apache Hadoop. Kafka poate de asemenea să redea fluxul de date printr-o combinație de sisteme Apache HBase, Apache Storm și Apache Spark și poate fi utilizat într-o varietate de domenii de aplicații.

În termeni simpliști, sistemul de publicare-abonare al Kafka este format din editori, cluster Kafka și consumatori / abonați. Datele publicate de editor sunt stocate ca jurnale. Abonații pot acționa, de asemenea, ca editori și vice versa. Un abonat solicită un abonament și Kafka transmite datele către abonatul solicitat. De obicei, pot exista numeroși editori și abonați pe diferite subiecte pe un cluster Kafka. De asemenea, o aplicație poate acționa atât ca editor, cât și ca abonat. Un mesaj publicat pentru un subiect poate avea mai mulți abonați interesați; sistemul prelucrează datele pentru fiecare abonat interesat. Unele dintre cazurile de utilizare în care Kafka este utilizat pe scară largă sunt:

  • Urmăriți activitățile pe un site web
  • Procesarea fluxului
  • Colectarea și monitorizarea valorilor
  • Agregarea jurnalului

Apache Flume este un instrument care este utilizat pentru colectarea, agregarea și transferul fluxurilor de date din diferite surse într-un depozit de date centralizat, cum ar fi HDFS (Hadoop Distributed File System). Flume este un serviciu de colectare a datelor distribuite de înaltă încredere, configurabil și gestionabil, care este conceput pentru a colecta date de streaming de la diferite servere web la HDFS. Este, de asemenea, un serviciu de colectare a datelor open source.

Apache Flume are la bază fluxuri de date în flux și are o arhitectură flexibilă. Flume oferă un mecanism extrem de tolerant la erori, robust și de încredere pentru eșec și recuperare, cu capacitatea de a colecta date atât în ​​mod lot, cât și în moduri de flux. Capabilitățile Flume sunt exploatate de întreprinderi pentru a gestiona fluxuri de date cu volum mare pentru a debarca în HDFS. De exemplu, fluxurile de date includ jurnale de aplicații, senzori și date despre mașini și social media ș.a. Aceste date, când sunt debarcate în Hadoop, pot fi analizate rulând interogări interactive în Apache Hive sau pot servi drept date în timp real pentru tablourile de bord din Apache HBase. Unele dintre caracteristici includ,

  • Adunați date din mai multe surse și ingerați eficient în HDFS
  • Sunt acceptate o varietate de tipuri de sursă și destinație
  • Flume poate fi personalizat cu ușurință, fiabil, scalabil și tolerant la erori
  • Poate stoca date în orice magazin centralizat (de exemplu, HDFS, HBase)

Comparație față în față între Apache Kafka și Flume (Infografie)

Mai jos este Top 5 Comparație între Apache Kafka și Flume

Diferențe cheie între Apache Kafka și Flume

Diferențele dintre Apache Kafka și Flume sunt explorate aici,

  • Ambele, sistemele Apache Kafka și Flume asigură fiabilitate, scalabilitate și performanțe ridicate pentru manipularea volumelor mari de date cu ușurință. Cu toate acestea, Kafka este un sistem de scop mai general în care mai mulți editori și abonați pot împărtăși mai multe subiecte. Contrar, Flume este un instrument special pentru trimiterea de date în HDFS.
  • Kafka poate suporta fluxuri de date pentru mai multe aplicații, în timp ce Flume este specific pentru analiza Hadoop și pentru datele mari.
  • Kafka poate prelucra și monitoriza datele din sistemele distribuite, în timp ce Flume adună date din sistemele distribuite până la datele de la un depozit de date centralizat.
  • Când sunt configurate corect, atât Apache Kafka, cât și Flume sunt extrem de fiabile, cu garanții de pierdere a datelor zero. Kafka reproduce date în cluster, în timp ce Flume nu reproduce evenimente. Prin urmare, atunci când un agent Flume se blocă, accesul la acele evenimente din canal este pierdut până la recuperarea discului, pe de altă parte, Kafka pune la dispoziție datele chiar și în cazul unei defecțiuni a unui singur punct.
  • Kafka acceptă seturi mari de editori și abonați și mai multe aplicații. Pe de altă parte, Flume acceptă un set mare de tipuri de surse și destinații pentru a ateriza date pe Hadoop.

Tabelul de comparare Apache Kafka vs Flume

Baza pentru comparațieApache KafkaCanal
Sens
  • · Kafka rulează ca un cluster și gestionează fluxurile de date de volum mare primite în timp real
  • · Kafka are trei componente principale, editorul, clusterul / managerul Kafka și abonatul.
  • · Kafka stochează un flux de înregistrări în diferite categorii sau subiecte.
  • · Fiecare înregistrare din Kafka va fi stocată ca o intrare de jurnal în care receptorul (abonatul) sau expeditorul (editorul) nu vor fi conștienți unul de celălalt.
  • · Flume este un instrument de colectare a datelor de jurnal de pe serverele web distribuite. Datele colectate vor intra în HDFS pentru analize suplimentare
  • · Flume este un instrument extrem de fiabil și configurabil.
  • · Flume este extrem de eficient și robust în procesarea fișierelor jurnal, atât în ​​procesare în lot, cât și în timp real.
Concept
  • · Kafka va trata fiecare partiție subiect ca un set ordonat de mesaje
  • · Bazat pe arhitectura de publicare-abonare și nu urmărește mesajele citite de abonați și cine este editorul.
  • · Kafka păstrează toate mesajele sau datele ca jurnale în care abonații sunt responsabili să urmărească locația în fiecare jurnal.
  • · Kafka poate sprijini un număr mare de editori și abonați și poate stoca cantități mari de date
  • · Flume poate prelua date de flux din mai multe surse pentru stocare și analiză pentru utilizare în HBase sau Hadoop.
  • · Asigură furnizarea de date garantate, deoarece atât receptorul cât și agentul expeditor evocă tranzacția pentru a asigura semantica garantată
  • · Se poate scala pe orizontală
Bazele formării
  • · Un sistem de mesagerie eficient, tolerant la erori și scalabil
  • · Flume este un serviciu sau instrument pentru colectarea datelor în Hadoop
Zonele de aplicare
  • · Monitorizați datele din aplicațiile distribuite
  • · Pune la dispoziția datelor mai mulți abonați pe baza intereselor lor
  • · Jurnal de servicii de agregare
  • · Procesați jurnalele de tranzacții în serverele de aplicații, serverele web, etc. De exemplu, comerț electronic, portaluri de vânzare cu amănuntul online, social media etc.
Abordare
  • · Kafka este necesară pentru a procesa eficient fluxurile de date în timp real fără pierderi de date
  • · Necesitatea asigurării livrării de date chiar și în timpul defecțiunilor mașinii, deci este sistemul care tolerează erorile
  • · Necesitatea de a aduna date mari, fie în streaming, fie în modul de lot din diferite surse
  • · Eficient atunci când lucrați cu jurnalele

Concluzie - Apache Kafka vs Flume

În rezumat, Apache Kafka și Flume oferă sisteme fiabile, distribuite și tolerante la erori pentru agregarea și colectarea volumelor mari de date din mai multe fluxuri și aplicații de date mari. Atât sistemele Apache Kafka cât și Flume pot fi scalate și configurate pentru a se potrivi diferitelor nevoi de calcul. Arhitectura Kafka oferă toleranță la erori, dar Flume poate fi reglat pentru a asigura operațiuni în condiții de siguranță. Utilizatorii care intenționează să implementeze aceste sisteme trebuie să înțeleagă mai întâi cazul de utilizare și să pună în aplicare în mod corespunzător pentru a asigura performanțe ridicate și pentru a realiza beneficii depline.

Articol recomandat

Acesta a fost un ghid pentru Apache Kafka vs Flume, semnificația lor, comparația dintre cap și cap, diferențele cheie, tabelul de comparare și concluzii. De asemenea, puteți consulta următoarele articole pentru a afla mai multe -

  1. Apache Storm vs Kafka - 9 cele mai bune diferențe pe care trebuie să le cunoști
  2. Top 12 Comparație dintre Apache Hive și Apache HBase (Infografie)
  3. Big Data vs Apache Hadoop - Top 4 comparație pe care trebuie să o înveți
  4. Apache Pig vs Apache Hive - Top 12 diferențe utile
  5. Întrebări de interviu SASS: Care sunt întrebările utile
  6. Kafka vs Kinesis | Top 5 diferențe de învățat cu infografie

Categorie:

Date mare