Diferența dintre Apache Hadoop și Apache Storm
Big Data a devenit cea mai populară tehnologie open source în ultima perioadă și în fiecare zi se adaugă un cadru nou la stiva Hadoop pentru a rezolva problema complexă legată de volumul uriaș de date.
Pentru a efectua analiza datelor, Hadoop folosește un cadru de procesare, cum ar fi Hadoop, cu MapReduce pentru procesarea în lot și furtuna Apache pentru procesarea fluxului, prin urmare, furtuna și Hadoop ajută o organizație să aleagă tehnologia potrivită din stiva Hadoop. Să analizăm ce sunt Apache Hadoop și Apache Storm.
Apache Hadoop:
Apache Hadoop este un cadru de procesare a loturilor cu sursă deschisă, utilizat pentru procesarea seturilor de date mari pe ansamblul calculatoarelor de mărfuri. A fost primul cadru de date mare care folosește HDFS (Hadoop Distributed File System) pentru stocare și MapReduce framework pentru calcul. Datorită caracteristicii sale de scalabilitate, noile noduri pot fi adăugate cu ușurință la sistemul existent dacă cantitatea de date crește și datorită sistemului său de natură de toleranță la erori este predispus la eșec, astfel încât sistemul să fie disponibil tot timpul, adică disponibilitate ridicată.
Furtuna Apache:
Furtuna Apache oferă capabilități de procesare a datelor în timp real la stiva Hadoop și este, de asemenea, o sursă deschisă. Furtuna Apache poate gestiona cantitatea foarte mare de date și oferă rezultate cu latență scăzută (aproape în timp real). Furtuna Apache nu rulează pe clusterul Hadoop, în schimb folosește Apache ZooKeeper pentru a coordona topologiile prezente în DAG (Direct Acyclic Graph).
Consultați mențiunea oficială a site-ului de mai jos pentru a utiliza de timp furtuna: http://storm.apache.org/
Comparație Față-Față între Apache Hadoop și Apache Storm (Infografie)
Să vedem Top 6 diferența dintre Apache Hadoop și Apache Storm în format detaliat în format tabular de mai jos:
Diferențele cheie între Apache Hadoop și Apache Storm
| Apache Hadoop | Furtuna Apache |
| Procesarea lotului distribuit de volum mare și set de date nestructurat. | Procesarea distribuită în timp real a datelor cu volum mare și viteză mare. |
| Framework este scris în Java . | Storms este scris în jumătate Java și Half Clojure, dar majoritatea codului / logicii sunt scrise în Clojure. |
| Este procesarea statistică a fluxurilor. | Este procesare fără flux de stat. |
| Utilizează coordonarea Apache Zookeeper . | Poate sau nu să folosească Apache Zookeeper pentru coordonare. |
| Joburile MapR sunt executate într-o manieră secvențială, totuși este finalizată. | Topologia furtunilor rulează continuu până la oprirea sistemului. |
| Are o latență ridicată (calcul lent). | Are latență scăzută (calcul rapid). |
| Arhitectura se bazează pe o topologie a butucilor și bolțurilor. | Arhitectura constă din HDFS și MapReduce. |
| Datele sunt transmise în mod continuu și sunt dinamice. | Datele sunt statice și nevolatile (Datele sunt persistență). |
| Este ușor de configurat, dar funcționarea clusterului Hadoop este dificilă. | Este ușor de configurat și funcționează clusterul furtunilor este, de asemenea, ușor. |
| Cazuri de utilizare: Twitter, Navisite, Wego etc. | Utilizați cazuri: Date cu cutie neagră, date despre motorul de căutare etc. |
Tabelul de comparare Apache Hadoop vs Apache Storm
| Apache Hadoop | Furtuna Apache |
| Cadrul de procesare utilizat de Hadoop este o procesare distribuită de loturi care folosește motorul MapReduce pentru calcul, care urmează o hartă, sortare, modificare, reducerea algoritmului. | Cadrul de procesare utilizat de Storm este distribuit în timp real procesarea datelor care folosește DAG-urile într-un cadru pentru a genera topologii care sunt compuse din Stream, Spouts și Bolts. |
| Viteză: Datorită procesării lotului pe un volum mare de date, Hadoop necesită mai mult timp de calcul, ceea ce înseamnă că latența este mai mare, deci Hadoop este relativ lent. | Viteză: datorită procesării aproape în timp real a datelor despre mânerul de furtună cu latență foarte mică pentru a da un rezultat cu o întârziere minimă |
| Development Ease: cadrul Hadoop MapReduce este scris în limbajul de programare Java. Dezvoltarea Hadoop se face mai ușor prin utilizarea Apache porc (Scripting Language) și Apache Hive (SQL compatible) în partea de sus a Hadoop. | Development Ease: Apache Storm este scris în Clojure.It folosește DAG-uri pentru modelul de procesare. În Storm Spouts și Bolts fac topologie și poate fi scris în orice limbă. Fiecare nod din DAG transformă datele pentru a continua procesul. |
| Arhitectură: Arhitectura Hadoop constă din HDFS pentru stocarea datelor și MapReduce pentru calcul. | Arhitectură: Arhitectura furtunii este formată din fluxuri, roți și șuruburi, care descriu etapele care vor fi efectuate |
| Disponibilitatea datelor: Hadoop folosește HDFS ca stocare care este o stocare persistentă și furnizează date statice pentru procesare. | Disponibilitatea datelor: Storm se poate integra cu negociatorul de resurse YARN al Hadoop pentru a utiliza stocarea și datele Hadoop care sunt dinamice și transmise continuu |
| Versiunea actuală: Începând cu luna februarie 2018, cea mai recentă versiune a Apache Hadoop este 3.0.0 și este ușor de configurat, dar dificil de utilizat. | Actualizare actuală: În februarie 2018, ultima versiune a furtunii Apache este 1.2.0 și este ușor de configurat și operat. |
În afară de diferențe, există unele asemănări disponibile și în Hadoop și Storm, cum sunt ambele tehnologii Open Source, cu o caracteristică scalabilă și tolerantă la erori, utilizată în sectorul informațiilor de afaceri și al analizelor de date mari în organizații.
Concluzie - Apache Hadoop vs Apache Storm
Apache Hadoop asigură procesarea lotului pentru manipularea seturilor de date foarte mari cu latență ridicată și folosește hardware-ul mărfurilor care îl face mai puțin costisitor și suportă și alte cadre cu tehnologie diversă. Dar pentru procesarea în timp real aproape cu furtună de latență foarte mică este cea mai bună opțiune care poate fi folosită cu mai multe limbaje de programare. Prin urmare, în funcție de nevoia de organizare, putem folosi furtuna Apache sau Apache Hadoop pentru procesarea în timp real sau a loturilor.
Articol recomandat
- Apache Hadoop vs Apache Spark | Top 10 comparații pe care trebuie să le știi!
- Apache Storm vs Apache Spark - Aflați 15 diferențe utile
- Hadoop vs Apache Spark - Lucruri interesante pe care trebuie să le știi
- Big Data vs Apache Hadoop - Top 4 comparație pe care trebuie să o înveți
- Hadoop vs Spark: Care sunt funcțiile