Diferența dintre furtuna Apache și Kafka
Apache Kafka folosește pentru a gestiona o cantitate mare de date în fracția de secunde. Este un broker distribuit de mesaje care se bazează pe subiecte și partiții. Apache Storm este un cadru distribuit tolerant la erori pentru calcularea în timp real și procesarea fluxurilor de date. Preia datele din diverse surse de date, cum ar fi HBase, Kafka, Cassandra și multe alte aplicații și prelucrează datele în timp real. A fost scris în Clojure și Java.
Haideți să studiem mai multe despre Apache Storm și Apache Kafka în detaliu:
Figura 1, diagrama de bază a procesării fluxului de furtună Apache
În figura 1, procesarea fluxului de bază este realizată. Spout și Bolt sunt două componente principale ale Apache Storm și ambele fac parte din Topology Storm, care ia fluxul de date din sursele de date pentru a le procesa.
Topologie : topologia furtunilor este combinația dintre spout și bolt. Este la fel ca Harta și Reduce în Hadoop.
Flux: fluxul poate fi considerat drept conductă de date, este datele reale pe care le-am primit de la o sursă de date.
Spout: Spout primește date de la diferite surse de date diferite, cum ar fi API-urile. Primește continuu date de la sursele de date și le trimite la Bolt pentru procesare.
Bolt: este unitatea de procesare logică preia date de la Spout și efectuează operațiuni logice, cum ar fi agregarea, filtrarea, alăturarea și interacțiunea cu sursele de date și bazele de date.
Apache Kafka oferă streaming de date în timp real. Acesta preia datele de pe diferite site-uri web, cum ar fi Facebook, Twitter și API și transmite datele către orice aplicație de procesare diferită (Apache Storm) într-un mediu Hadoop.
Figura 2, Arhitectură și componente ale lui Apache Kafka.
Kafka stochează mesaje / date pe care le-a primit de la diferite surse de date numite „ Producător ”. Odată ce a primit datele, a distribuit mesajele prin „ Partition ” în cadrul diferitelor „ Subiecte ”.
Kafka Cluster este o combinație de subiecte și partiții. Partițiile indexează și stochează mesajele. Consumatorul preia mesajele din partiții și interogează mesajele. Apache Kafka poate fi utilizat împreună cu Apache HBase, Apache Spark și Apache Storm.
Următoarele sunt API-urile care gestionează toate datele de mesagerie (publicare și abonare) din cadrul Kafka Cluster.
1) API producător: Oferă permisiunea aplicației să publice fluxul de înregistrări.
2) API-ul consumatorului: această API este utilizată pentru a vă abona la subiecte.
3) Stream API: Acest flux oferă rezultatul după conversia fluxului de intrare în fluxul de ieșire.
4) API-ul conectorului: acesta leagă subiectele cu aplicațiile existente.
Utilizarea principală a Apache Kafka este pentru Urmărirea activității site-ului Web, metricile, agregarea jurnalului, Sourcing de evenimente și captarea altor fluxuri de date live. Este bun pentru streaming, care obține în mod fiabil date între aplicații sau sisteme
Comparație față în față între Apache Storm și Kafka (Infografie)
Mai jos se află principalele 9 diferențe între Apache Storm și Kafka
Diferențele cheie între Apache Storm și Kafka
1) Apache Storm asigură securitatea completă a datelor, în Kafka pierderea de date nu este garantată, dar este foarte scăzută, deoarece Netflix a obținut 0, 01% din pierderea de date pentru 7 milioane de tranzacții de mesaje pe zi.
2) Kafka poate stoca datele sale pe sistemul de fișiere local, în timp ce Apache Storm este doar un cadru de procesare a datelor.
3) Storm funcționează pe un sistem de mesagerie în timp real, în timp ce Kafka obișnuia să stocheze mesajul primit înainte de procesare.
4) Apache Kafka este utilizat pentru procesarea datelor în timp real, în timp ce Storm este utilizat pentru transformarea datelor.
5) Kafka își obține datele din sursa reală de date în timp ce Storm trage datele de la Kafka în sine pentru alte procese.
6) Kafka este o aplicație care transferă datele aplicației în timp real de la aplicația sursă la alta, în timp ce Storm este o unitate de agregare și calcul.
7) Kafka este o unitate de streaming în timp real, în timp ce Storm lucrează pe fluxul extras din Kafka.
8) Este obligatoriu să aveți Apache Zookeeper în timp ce configurați cealaltă parte Kafka Furtuna nu depinde de Zookeeper.
9) Kafka funcționează ca o conductă de apă care stochează și transmite datele în timp ce Storm preia datele de la aceste conducte și le prelucrează mai departe.
10) Kafka este o sursă excelentă de date pentru Storm, în timp ce Storm poate fi utilizat pentru procesarea datelor stocate în Kafka.
11) Apache Storm are o funcție încorporată pentru a reporni automat daemonii, în timp ce Kafka este tolerantă la erori din cauza Zookeeper.
Tabelul de comparare Apache Storm și Kafka
|
Puncte de comparație | Furtună | Kafka |
|
Inventator |
Stare de nervozitate |
|
|
Tip |
Procesarea în timp real a mesajelor |
Sistem de mesagerie distribuit |
|
Sursă de date |
Kafka și orice sistem de baze de date |
FB, Twitter etc … |
|
Utilizare primară |
Procesarea fluxului |
Broker de mesaje |
|
Stocare a datelor |
Nu stochează datele sale. Datele primesc transfer de la fluxul de intrare în fluxul de ieșire |
Sistem de fișiere precum EXT4 sau XFS |
|
Procesarea fluxului |
Prelucrare micro-lot |
Prelucrare pentru loturi mici |
|
Dependenţă |
Nu depinde de nicio aplicație externă |
Dependent de Zookeeper |
|
Latență |
Latență Milli-Second |
Depinde de Sursa de date, în general, mai puțin de 1-2 secunde. |
|
Suport lingvistic |
Suporta toate limbile |
Kafka funcționează cu toate, dar funcționează cel mai bine doar cu limbaj Java |
Concluzie - Apache Storm vs Kafka
Apache Storm și Kafka sunt ambele independente și au un scop diferit în mediul de cluster Hadoop.
Apache Storm și Kafka sunt ambele independente, însă este recomandat să folosiți Storm cu Kafka, deoarece Kafka poate reproduce datele pentru a furtui în cazul căderii de pachete, de asemenea, se autentifică înainte de a le trimite la Storm.
Rolul lui Kafka este să funcționeze ca middleware, este nevoie de date din diverse surse și apoi Storms prelucrează rapid mesajele. Numărarea și segregarea voturilor online este exemplul în timp real pentru Apache Storm.
Apache Storm și Kafka au ambele capacități de transmitere în timp real a datelor și sisteme foarte capabile să efectueze analize în timp real.
Articol recomandat
- Apache Storm vs Apache Spark - Aflați 15 diferențe utile
- Aflați cele 10 diferențe utile dintre Hadoop și Redshift
- 7 cele mai bune lucruri pe care trebuie să le știi despre Apache Spark (Ghid)
- Cum să valorificați analiza în timp real?