Razlika med Apache Hadoop in Apache Storm
Podatki Big Data so v zadnjem času postali priljubljena tehnologija odprtokodnih datotek in vsak dan se v sklad Hadoop dodajajo novi okviri za reševanje zapletenih težav, povezanih z ogromno količino podatkov.
Za izvedbo analize podatkov Hadoop uporablja ogrodje za obdelavo, kot je Hadoop z MapReduce za paketno obdelavo in Apache nevihta za obdelavo tokov, torej storm in Hadoop pomaga organizaciji izbrati pravo tehnologijo iz Hadoop sklada. Poglejmo, kaj sta Apache Hadoop in Apache Storm.
Apache Hadoop:
Apache Hadoop je okvir za paketno obdelavo odprtega izvora, ki se uporablja za obdelavo velikih nizov podatkov po grozdu računalnikov blaga. To je bil prvi velik podatkovni okvir, ki za shranjevanje uporablja HDFS (Hadoop Distributed File System) in ogrodje MapReduce. Zaradi svoje razširljivosti je mogoče nova vozlišča zlahka dodati obstoječemu sistemu, če se količina podatkov poveča in zaradi napak, je naraven sistem nagnjen k okvari, tako da je sistem ves čas na voljo, tj.
Apache Storm:
Nevihta Apache ponuja skladbi Hadoop v realnem času zmogljivost obdelave podatkov in je tudi odprtokodna. Nevihta Apache lahko obravnava zelo veliko količino podatkov in prinese rezultate z nizko zakasnitvijo (skoraj v realnem času). Nevihta Apache se ne izvaja na grozdu Hadoop, temveč uporablja Apache ZooKeeper za koordinacijo topologij, ki so prisotne v DAG (Directed Acyclic Graph).
Oglejte si spodnjo uradno spletno stran, zakaj uporabljati Storm: http://storm.apache.org/
Primerjava med glavo med Apache Hadoop in Apache Storm (Infographics)
Naj v Top 6 preverimo, kakšna je razlika med Apache Hadoop in Apache Storm v podrobni obliki v spodnji tabeli:
Ključne razlike med Apache Hadoop proti Apache Storm
| Apache Hadoop | Apache Storm |
| Razdeljena paketna obdelava velikega obsega in nestrukturiranega nabora podatkov. | Distribuirana obdelava podatkov v realnem času z veliko količino in veliko hitrostjo. |
| Okvir je napisan v Javi . | Nevihte so napisane v kodi Half Java in Half Clojure, večina kode / logike pa je napisana v Clojure. |
| To je pretočna pretočna obdelava. | To je pretočna obdelava brez državljanstva . |
| Uporablja koordinacijo Apache Zookeeper . | Za koordinacijo lahko uporablja ali ne uporablja Apache Zookeeper . |
| Naloge MapR se izvajajo zaporedno, še vedno pa je končano. | Topologija nevihte teče neprekinjeno do zaustavitve sistema. |
| Ima visoko zamudo (počasno računanje). | Ima nizko zamudo (hitro računanje). |
| Arhitektura temelji na topologiji iztokov in vijakov. | Arhitektura je sestavljena iz HDFS in MapReduce. |
| Podatki se neprestano pretakajo in so dinamični. | Podatki so statični in nehlapni (Data is Obstojnost). |
| Nastavitev je enostavno, vendar je upravljanje Hadoop grozda težko. | Nastavitev je enostavno in tudi upravljanje nevihtnih grozdov je enostavno. |
| Primeri uporabe: Twitter, Navisite, Wego itd. | Primeri uporabe: podatki Black Box, podatki iskalnika itd. |
Primerjalna tabela Apache Hadoop proti Apache Storm
| Apache Hadoop | Apache Storm |
| Okvir za obdelavo, ki ga uporablja Hadoop, je porazdeljena paketna obdelava, ki uporablja mehanizem MapReduce za računanje, ki sledi algoritmu preslikave, razvrščanja, premeščanja in zmanjšanja. | Okvir za obdelavo, ki ga uporablja Storm, se distribuira v realnem času za obdelavo podatkov, ki uporablja DAG-ove v okviru za ustvarjanje topologij, sestavljenih iz toka, iztokov in vijakov. |
| Hitrost: Zaradi paketne obdelave na velikem obsegu podatkov si Hadoop vzame daljši čas računanja, kar pomeni, da je zamuda daljša, zato je Hadoop razmeroma počasen. | Hitrost: Zaradi obdelave v realnem času Storm obdela podatke z zelo nizko zamudo, kar daje rezultat z minimalno zamudo. |
| Enostavnost razvoja: Okvir Hadoop MapReduce je napisan v programskem jeziku Java. Razvoj Hadoopa je olajšan z uporabo prašičev Apache (skriptni jezik) in Apache Pive (združljiv s SQL) na vrhu Hadoopa. | Razvojna enostavnost: Apache Storm je napisan v Clojure. Za obdelavo modela uporablja DAG-ove. V nevihtnih izlivih in vijakih naredijo topologijo in je lahko napisana v katerem koli jeziku. Vsako vozlišče v DAG pretvori podatke za nadaljevanje postopka. |
| Arhitektura: Hadoop arhitekturo sestavljajo HDFS za shranjevanje podatkov in MapReduce za računanje. | Arhitektura: Arhitektura nevihte je sestavljena iz potoka, iztokov in vijakov, ki opisujejo korake, ki bodo izvedeni |
| Razpoložljivost podatkov: Hadoop uporablja HDFS kot shrambo, ki je obstojna shramba in zagotavlja statične podatke za obdelavo. | Razpoložljivost podatkov: Storm se lahko integrira s prenosnikom virov YARN o viru Hadoop in tako uporabi Hadoop shranjevanje in podatke, ki so dinamični in neprekinjeno pretočni |
| Trenutna izdaja: Najnovejša različica Apache Hadoop od februarja 2018 je 3.0.0 in je enostavna za nastavitev, vendar je težko upravljati. | Trenutna izdaja: Najnovejša različica nevihte Apache je od februarja 2018 1.2.0 in je enostavna za nastavitev in upravljanje. |
Razen razlik je v Hadoop-u in Storm-u na voljo tudi nekaj podobnosti, kot sta obe tehnologiji odprtokodnih tehnologij s prilagodljivo funkcijo, ki se uporablja v poslovnem obveščanju in sektorju za analizo velikih podatkov v organizacijah.
Zaključek - Apache Hadoop proti Apache Storm
Apache Hadoop ponuja paketno obdelavo za obdelavo zelo velikih nizov podatkov z visoko zamudo in uporablja blago strojne opreme, zaradi česar je poceni, poleg tega pa podpira tudi druge okvire z raznoliko tehnologijo. Toda skoraj v realnem času obdelava z zelo nizko zapozno nevihto je najboljša možnost, ki jo lahko uporabimo z več programskimi jeziki. Tako lahko, glede na potrebe organizacije, uporabimo nevihto Apache ali Apache Hadoop za sprotno ali serijsko obdelavo.
Priporočeni članek
- Apache Hadoop in Apache Spark | Top 10 primerjav, ki jih moraš vedeti!
- Apache Storm proti Apache Spark - Naučite se 15 uporabnih razlik
- Hadoop proti Apache Spark - zanimive stvari, ki jih morate vedeti
- Big Data v primerjavi z Apache Hadoop - top 4 primerjave, ki se jih morate naučiti
- Hadoop vs Spark: Kakšne so funkcije