Razlika med Apache Storm in Apache Spark

Apache Storm je odprtokoden, razširljiv, napak in distribuiran računalniški sistem v realnem času. Apache Storm je osredotočen na obdelavo tokov ali obdelavo dogodkov. Apache Storm izvaja odporno metodo za izvajanje računov ali cevovod več računov na dogodku, ko se pretaka v sistem. Apache Spark je sistem za računalništvo, ki je hiter in grozden, zasnovan za hitro računanje pri obsežni obdelavi podatkov. Apache Spark je sistem za distribucijo procesov, vendar ne vsebuje vgrajenega upravitelja virov grozdov in distribuiranega sistema za shranjevanje. Vključiti morate upravitelja grozdov in sistem za shranjevanje po vaši izbiri.

Predstavljamo vam več o Apache Storm proti Apache Spark:

  • Apache Storm je vzporedno neprekinjen računalniški motor z vzporednimi nalogami. Določa svoje delovne tokove v usmerjenih acikličnih grafih (DAG-ji), imenovanih topologijah. Te topologije delujejo, dokler jih uporabnik ne zaustavi ali naleti na neizterljivo napako. Apache Storm ne deluje na skupinah Hadoop, ampak za upravljanje svojih procesov uporablja Zookeeper in lastnega minjonskega delavca. Apache Storm lahko bere in piše datoteke v HDFS.
  • Apache Storm se integrira s čakalnimi vrstami in tehnologijami baz podatkov, ki jih že uporabljate. Stormska topologija porabi tokove podatkov in te tokove obdela na poljubno zapletene načine, razdeli tokove med vsako fazo izračuna, če je to potrebno. Apache Storm temelji na naborkih in potokih. Nabor je v bistvu, kakšni so vaši podatki in kako so strukturirani.
  • Okvir Apache Spark sestavljajo Spark Core in nabor knjižnic. Spark core izvaja in upravlja naše delo tako, da končnemu uporabniku zagotavlja brezhibno izkušnjo. Uporabnik mora oddati opravilo v jedro Spark, Spark Core pa poskrbi za nadaljnjo obdelavo, izvedbo in odgovor nazaj na uporabnika. API Spark Core imamo v različnih skriptnih jezikih, kot so Scala, Python, Java in R.
  • V Apache Spark lahko uporabnik Apache Storm uporabi za preoblikovanje nestrukturiranih podatkov, ko teče v želeno obliko. Vključiti morate upravitelja grozdov in sistem za shranjevanje po vaši izbiri.
  1. Za upravitelja grozdov za Apache Spark lahko izberete Apache YARN ali Mesos.
  2. Za upravitelja virov za Apache Spark lahko izberete Hadoop Distributed File System (HDFS), Google Cloud storage, Amazon S3, Microsoft Azure.
  • Apache Spark je motor za obdelavo podatkov za paketne in pretočne načine, ki vključuje poizvedbe SQL, obdelavo grafov in strojno učenje.

Primerjava med glavo med Apache Storm in Apache Spark (Infographics):

Ključne razlike med nevihto Apache in Apache Spark:

Spodaj so seznami točk, opišite ključne razlike med Apache Storm in Apache Spark:

  • Apache Storm izvaja računa z vzporednimi izračuni, medtem ko Apache Spark izvaja računa z vzporednimi podatki.
  • Če v storitvi Apache Storm odpove delavčevo vozlišče, Nimbus delavcu dodeli nalogo drugemu vozlišču in vsi navoji, poslani v neuspešno vozlišče, se izklopijo in se nato samodejno predvajajo, medtem ko v Apache Spark, če delavčevo vozlišče ne uspe, sistem lahko znova izračuna preostala kopija vhodnih podatkov in podatkov se lahko izgubi, če se podatki ne kopirajo.
  • Garancija dostave Apache Strom je odvisna od varnega vira podatkov, medtem ko je v podatkovnem viru Apache Spark podprt HDFS varen.
  • Apache Storm je motor za obdelavo tokov za obdelavo pretočnih podatkov v realnem času, medtem ko je Apache Spark računalniški motor splošne namene.

Značilnosti Apache Storm:

  1. Toleranca napak - če umrejo delavske niti ali se vozlišče spusti, se delavci samodejno ponovno zaženejo
  2. Prilagodljivost - Storm lahko zelo poveča, nenehno nadgradi zmogljivost tudi ob vedno večji obremenitvi z linearnim dodajanjem virov, kjer je mogoče doseči hitrost prenosa celo milijon 100 bajtov na sekundo na vozlišče
  3. Zakasnitev - Storm izvede osvežitev podatkov in odziv do konca do konca v nekaj sekundah ali minutah, odvisno od težave. Ima zelo nizko latenco.
  4. Enostavna uporaba pri uvajanju in delovanju sistema.
  5. Vgrajena je s Hadoopom za povečanje pretoka
  6. Enostaven za izvajanje in ga je mogoče integrirati s katerim koli programskim jezikom
  7. Apache Storm je odprtokoden, robusten in uporabniku prijazen. Uporabljali bi ga lahko tako v majhnih podjetjih kot tudi v velikih korporacijah
  8. Omogoča neverjetno hitro obdelavo tokov v realnem času, saj ima ogromno moč obdelave podatkov.
  9. Apache Storm ima operativne podatke.
  10. Apache Storm zagotavlja zajamčeno obdelavo podatkov, tudi če katero od povezanih vozlišč v grozdu umre ali se sporočila izgubijo

Značilnosti Apache Spark:

  1. Hitrost: Apache Spark pomaga zagnati aplikacijo v grozdu Hadoop, do 100-krat hitreje v pomnilniku in 10-krat hitreje med delovanjem na disku.
  2. Obdelava v realnem času: Apache iskra lahko prenese pretok podatkov v realnem času.
  3. Uporabnost : Apache Spark lahko podpira več jezikov, kot so Java, Scala, Python in R
  4. Leno vrednotenje: Pri Apache Spark so transformacije lene narave. Rezultat bo po oblikovanju novega RDD-ja iz obstoječega.
  5. Integracija s Hadoop: Apache Spark lahko deluje samostojno in tudi na Hadoop YARN Cluster Manager in tako lahko prebere obstoječe podatke Hadoop.
  6. Toleranca napak: Apache Spark zagotavlja toleranco napak z uporabo RDD koncepta. Spark RDD-ji so zasnovani za odpravo katerega koli delavskega vozlišča v grozdu.

Apache Storm vs Apache Spark Tabela primerjave

Razpravljam o pomembnih artefaktih in ločim med nevihto Apache in Apache Spark.

Apache StormApache iskrica
Stream ProcessingMikro šaržna obdelavaSerijska obdelava
Programiranje jezikovJava, Clojure, Scala (podpora za več jezikov)Java, Scala (podpora za manjši jezik)
ZanesljivostPodpira natančno enkrat način obdelave. Lahko se uporablja tudi v drugih načinih, kot je vsaj enkrat obdelava in največ enkrat način obdelavePodpira samo natančno enkrat način obdelave
Viri pretokaIzlivHDFS
Stream primitiviTuple, pregradaDStream
Nizka latencaApache Storm lahko zagotovi manjše zamude z manj omejitvamiApache Spark streaming ima večjo zamudo v primerjavi z Apache Storm
VztrajnostMapStateNa RDD
SporočilaZeroMQ, NettyNetty, Akka
Upravljanje z viriPreja, MesosPreja, Meson
Toleranca napakV primeru Apache Storm, če postopek ne uspe, se bo postopek nadzornika samodejno znova zagnal, ko se upravljanje države prek Zookeeperja upravljaV Apache Spark upravlja z zagonom delavcev prek upravitelja virov, ki je lahko YARN, Mesos ali njegov samostojni upravitelj
Državno upravljanjePodprtoPodprto
ZagotavljanjeApač AmbariOsnovno spremljanje z uporabo Ganglia
Nizki stroški razvojaV storitvi Apache Storm iste kode ni mogoče uporabiti za paketno obdelavo in obdelavo tokovV Apache Spark se lahko ista koda uporablja za paketno obdelavo in obdelavo tokov
Prepustnost10k zapisov na vozlišče na sekundo100k zapisov na vozlišče na sekundo
PosebenRazdeljeni RPCPoenotena obdelava (serija, SQL itd.)

Zaključek - Apache Storm proti Apache Spark:

Apache Storm in Apache Spark sta odlični rešitvi, ki rešujeta težavo z zaužitjem in transformacijo. Apache Storm in Apache Spark sta lahko del skupine Hadoop za obdelavo podatkov. Apache Storm je rešitev za obdelavo tokov v realnem času. Storm pa je za omejene vire razvijalcev zelo kompleksen za razvoj aplikacij.

Apache Storm se večinoma lahko uporablja za predelavo toka. Toda industrija potrebuje posplošeno rešitev, ki lahko reši vse vrste težav. Na primer paketna obdelava, interaktivna obdelava tokov in iterativna obdelava. Torej, Apache Spark prihaja v središče pozornosti, ki je motor splošnega računanja. To je razlog, da povpraševanje Apache Spark bolj primerja druga orodja IT strokovnjakov. Apache Spark lahko reši različne vrste težav. Razen tega je Apache Spark veliko preveč preprost za razvijalce in se lahko zelo dobro integrira s Hadoopom. Apache Spark vam omogoča prilagodljivost za delo v različnih jezikih in okolju.

Priporočeni članek

To je vodnik za Apache Storm proti Apache Spark, njihov pomen, primerjava med seboj, ključne razlike, primerjalna tabela in zaključek. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednje članke -

  1. Iaas vs Azure Pass - razlike, ki jih morate vedeti
  2. Apache Hadoop in Apache Spark | Top 10 primerjav, ki jih moraš vedeti!
  3. 7 neverjetnih vodnikov o Apache Spark (vodnik)
  4. Najboljših 15 stvari, ki jih morate vedeti o MapReduce vs Spark
  5. Hadoop proti Apache Spark - zanimive stvari, ki jih morate vedeti

Kategorija:

Veliki podatki