5 Najpomembnejša razlika med Apache Kafka proti Flume

• Razlika med Apache Kafka in Flume

Razlika med Apache Kafka in Flume

Apache Kafka je odprtokodni sistem za obdelavo zaužitih podatkov v realnem času. Kafka je trajen, razširljiv in napak odpovedan sistem sporočanja z javnimi naročili. Arhitekturo objave in naročanja je prvotno razvil LinkedIn za preseganje omejitev pri paketni obdelavi velikih podatkov in za reševanje težav z izgubo podatkov. Arhitektura Kafke bo ponudnika informacij ločila od porabnika informacij. Zato aplikacija za pošiljanje in prejemna aplikacija ne bosta vedela drug o drugem za te podatke, poslane in prejete.

Apache Kafka bo obdelala dohodne tokove podatkov ne glede na njihov izvor in cilj. To je distribuirana pretočna platforma z zmogljivostmi, podobnimi poslovnemu sistemu za sporočanje sporočil, vendar ima edinstvene zmogljivosti z visoko stopnjo prefinjenosti. S Kafko lahko uporabniki objavljajo in se naročajo na informacije, kadar in ko se pojavijo. Uporabnikom omogoča shranjevanje podatkovnih tokov na napako. Ne glede na primer uporabe ali uporabo, Kafka enostavno poda ogromne tokove podatkov za analizo v podjetju Apache Hadoop. Kafka lahko tudi prenaša pretočne podatke s kombinacijo sistemov Apache HBase, Apache Storm in Apache Spark in jih je mogoče uporabiti v različnih področjih aplikacij.

Poenostavljeno povedano, sistem za objavo in naročnino Kafke sestavljajo založniki, skupina Kafka in potrošniki / naročniki. Podatki, ki jih je objavil založnik, so shranjeni kot dnevniki. Naročniki lahko delujejo tudi kot založniki in obratno. Naročnik zahteva naročnino, Kafka pa podatke posreduje zahtevanemu naročniku. Običajno je na grozdu Kafka lahko veliko založnikov in naročnikov na različne teme. Aplikacija lahko deluje tako kot založnik kot naročnik. Sporočilo, objavljeno za temo, ima lahko več zainteresiranih naročnikov; sistem obdeluje podatke za vsakega zainteresiranega naročnika. Nekateri primeri uporabe, pri katerih se Kafka pogosto uporablja, so:

• Sledite dejavnostim na spletnem mestu
• Stream obdelava
• Zbiranje in spremljanje meritev
• Združevanje dnevnikov

Apache Flume je orodje, ki se uporablja za zbiranje, združevanje in prenos podatkovnih tokov iz različnih virov v centralizirano shrambo podatkov, kot je HDFS (Hadoop Distributed File System). Flume je visoko zanesljiva, nastavljiva in obvladljiva storitev zbiranja podatkov, ki je zasnovana za zbiranje pretočnih podatkov z različnih spletnih strežnikov na HDFS. Je tudi storitev zbiranja odprtokodnih podatkov.

Apache Flume temelji na pretočnih pretokih podatkov in ima prilagodljivo arhitekturo. Flume ponuja zelo odporen napak, močan in zanesljiv mehanizem za odpoved in obnovo z zmožnostjo zbiranja podatkov tako v šaržnem kot v pretočnem načinu. Zmogljivosti družbe Flume izkoriščajo podjetja za upravljanje velikih količin pretokov podatkov za pristajanje v HDFS. Na primer, tokovi podatkov vključujejo dnevnike aplikacij, senzorje in strojne podatke ter socialne medije in tako naprej. Ti podatki se ob pristanku v Hadoopu lahko analizirajo z izvajanjem interaktivnih poizvedb v Apache Hive ali služijo kot podatki v realnem času za poslovne nadzorne plošče v Apache HBase. Nekatere funkcije vključujejo,

• Zberite podatke iz več virov in učinkovito zaužite v HDFS
• Podprte so različne vrste izvora in cilja
• Flume je mogoče enostavno prilagoditi, zanesljiv, prilagodljiv in napak
• Lahko shrani podatke v katero koli centralizirano trgovino (npr. HDFS, HBase)

Primerjava med Apache Kafka in Flume (Infographics)

Spodaj je zgornjih 5 primerjav med Apache Kafka in Flume

Ključne razlike med Apache Kafka proti Flume

Tu raziskujemo razlike med Apache Kafka proti Flume,

• Oba sistema Apache Kafka in Flume zagotavljata zanesljiv, skalabilen in visoko zmogljiv za enostavno obdelavo velikih količin podatkov. Vendar je Kafka splošnejši sistem, kjer lahko več založnikov in naročnikov deli več tem. Flume je nasprotno orodje za posebne namene za pošiljanje podatkov v HDFS.
• Kafka lahko podpira podatkovne tokove za več aplikacij, medtem ko je Flume specifičen za Hadoop in analizo velikih podatkov.
• Kafka lahko obdeluje in spremlja podatke v distribuiranih sistemih, medtem ko Flume zbira podatke iz distribuiranih sistemov, da podatke shrani v centralizirano shrambo podatkov.
• Če sta pravilno konfigurirana, sta Apache Kafka in Flume zelo zanesljivi z ničelnimi garancijami za izgubo podatkov. Kafka posnema podatke v grozdu, medtem ko Flume ne posnema dogodkov. Kadar se agent Flume zruši, se dostop do teh dogodkov v kanalu izgubi, dokler se disk ne povrne, po drugi strani pa Kafka da podatke na voljo tudi v primeru okvare ene točke.
• Kafka podpira velike naloge založnikov in naročnikov ter več aplikacij. Po drugi strani Flume podpira velik nabor izvornih in ciljnih vrst za pristanek podatkov na Hadoopu.

Apache Kafka proti primerjalni tabeli Flume

Osnove za primerjavo	Apače Kafka	Cvetje
Pomen	· Kafka deluje kot grozd in v realnem času obravnava dohodne tokove podatkov z veliko količino · Kafka ima tri glavne komponente: založnik, Kafka grozd / upravitelj in naročnik. · Kafka shranjuje tok zapisov v različne kategorije ali teme. · Vsak zapis v Kafki bo shranjen kot zapis v dnevniku, kjer se sprejemnik (naročnik) ali pošiljatelj (založnik) ne bosta zavedala.	· Flume je orodje za zbiranje podatkov dnevnika s porazdeljenih spletnih strežnikov. Zbrani podatki bodo pristali v HDFS za nadaljnjo analizo · Flume je zelo zanesljivo in nastavljivo orodje. · Flume je zelo učinkovit in močan pri obdelavi dnevniških datotek, tako v paketni kot v realnem času.
Koncept	· Kafka bo vsako tematsko particijo obravnavala kot urejen niz sporočil · Temelji na arhitekturi objave in naročanja in ne sledi sporočilom, ki jih berejo naročniki in kdo je založnik. · Kafka hrani vsa sporočila ali podatke kot dnevnike, v katerih so naročniki odgovorni za sledenje lokacije v vsakem dnevniku. · Kafka lahko podpira veliko število založnikov in naročnikov ter shranjuje velike količine podatkov	· Flume lahko prenaša podatke iz več virov za shranjevanje in analizo za uporabo v HBase ali Hadoop. · Zagotovljeno zagotovljeno dostavo podatkov, ker tako prejemnik kot pošiljatelj posredujeta transakciji, da zagotovita zagotovljeno semantiko · Vodoravno se lahko poveča
Osnove tvorbe	· Učinkovit, odporen napak in razširljiv sistem sporočanja	· Flume je storitev ali orodje za zbiranje podatkov v Hadoop
Področja uporabe	· Spremljanje podatkov iz razdeljenih aplikacij · Omogoči dostop do podatkov več naročnikov na podlagi njihovih interesov · Storitve združevanja dnevnikov	· Obdelajte dnevnike transakcij v aplikacijskih strežnikih, spletnih strežnikih itd. Na primer, e-trgovina, spletni maloprodajni portali, družbeni mediji itd.
Pristop	· Kafka mora učinkovito obdelovati podatkovne tokove v realnem času brez izgube podatkov · Zagotoviti morate dostavo podatkov tudi med okvarami stroja, torej je sistem za odpoved napak	· Zbirati morate velike podatke v pretočnem ali paketnem načinu iz različnih virov · Učinkovit pri delu z hlodi

Zaključek - Apache Kafka proti Flume

Če povzamemo, Apache Kafka in Flume ponujata zanesljive, porazdeljene in napak odporne sisteme za združevanje in zbiranje velikih količin podatkov iz več tokov in velikih podatkovnih aplikacij. Tako Apache Kafka kot Flume sisteme je mogoče prilagoditi in konfigurirati tako, da ustrezajo različnim računalniškim potrebam. Kafkina arhitektura zagotavlja odpornost na napake, vendar je Flume mogoče prilagoditi in tako zagotoviti varno delovanje. Uporabniki, ki nameravajo izvajati te sisteme, morajo najprej razumeti primer uporabe in ga ustrezno uporabiti, da se zagotovijo visoke zmogljivosti in dosežejo vse prednosti.

Priporočeni članek

To je vodnik za Apache Kafka proti Flume, njihov pomen, primerjava med glavo, ključne razlike, tabela primerjave in sklep. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednje članke -

1. Apache Storm proti Kafki - 9 najboljših razlik, ki jih moraš vedeti
2. Top 12 primerjava Apache Hive z Apache HBase (Infographics)
3. Big Data v primerjavi z Apache Hadoop - top 4 primerjave, ki se jih morate naučiti
4. Apache Pig vs Apache Pive - Top 12 uporabnih razlik
5. Vprašanja za intervju SASS: Katera so koristna vprašanja
6. Kafka proti Kinesis | Top 5 razlik, ki se jih lahko naučite z infografiko