Razlika med Apache Storm in Kafka
Apache Kafka uporablja v večini sekund za obdelavo velike količine podatkov. Je posrednik za porazdeljeno sporočilo, ki se opira na teme in particije. Apache Storm je odpovedni napak, porazdeljen okvir za računanje in obdelavo podatkovnih tokov v realnem času. Podatke jemlje iz različnih podatkovnih virov, kot so HBase, Kafka, Cassandra, in mnogih drugih aplikacij ter podatke obdeluje v realnem času. Napisana je bila v Clojureju in Javi.
Preberite podrobneje o Apache Storm proti Apache Kafka :
Slika 1, Osnovni diagram obdelave toka Apache Storm
Na sliki 1 se izvaja osnovna obdelava toka. Izliv in vijak sta dve glavni komponenti nevihte Apache in oba sta del topologije nevihte, ki prenaša tok podatkov iz podatkovnih virov za obdelavo.
Topologija : Topologija nevihte je kombinacija izliva in vijaka. To je isto kot Zemljevid in zmanjšanja v Hadoopu.
Tok: Tok lahko štejemo kot podatkovni cevovod, saj gre za dejanske podatke, ki smo jih prejeli od vira podatkov.
Izliv: Izliv prejema podatke iz različnih virov podatkov, kot so API-ji. Nenehno prejema podatke iz podatkovnih virov in jih pošlje Boltu v obdelavo.
Vijak: Logične procesne enote odvzamejo podatke iz iztoka in izvajajo logične operacije, kot so združevanje, filtriranje, spajanje in interakcija z viri in bazami podatkov.
Apache Kafka zagotavlja pretok podatkov v realnem času. Podatke prevzame z različnih spletnih mest, kot so Facebook, Twitter in API-ji ter podatke pošlje v katero koli drugo aplikacijo za obdelavo (Apache Storm) v okolju Hadoop.
Slika 2, Arhitektura in komponente Apache Kafka.
Kafka shranjuje sporočila / podatke, ki jih je prejela iz različnih virov, kliče " Proizvajalec ". Ko prejme podatke, je sporočila razdelil prek » particije « znotraj različnih »tem«.
Grozd Kafka je kombinacija tem in particij. Particije indeksirajo in shranjujejo sporočila. Potrošnik prevzame sporočila s particij in jih poišče. Apache Kafka lahko uporabljamo skupaj z Apache HBase, Apache Spark in Apache Storm.
Sledijo API-ji, ki obdelujejo vse podatke o sporočanju (objavljanje in naročanje) znotraj grozda Kafka.
1) Producent API: Aplikaciji omogoča dovoljenje za objavo toka zapisov.
2) Potrošniški API: Ta API se uporablja za naročanje na teme.
3) API toka: Ta tok zagotavlja rezultat po pretvorbi vhodnega toka v izhodni tok.
4) API Connector: To povezuje teme z obstoječimi aplikacijami.
Glavna uporaba programa Apache Kafka je za sledenje dejavnosti spletnega mesta, meritve, združevanje dnevnikov, iskanje dogodkov in drugo zajemanje podatkov v živo. Dobro je za pretakanje, ki zanesljivo dobi podatke med aplikacijami ali sistemi
Primerjava med Apache Storm in Kafka (Infographics)
Spodaj je najboljših 9 razlik med Apache Storm proti Kafki
Ključne razlike med Apache Storm proti Kafka
1) Apache Storm zagotavlja popolno varnost podatkov, medtem ko v Kafki izguba podatkov ni zagotovljena, vendar je zelo nizka, saj je Netflix dosegel 0, 01% izgube podatkov za 7 milijonov sporočilnih transakcij na dan.
2) Kafka lahko shrani svoje podatke v lokalni datotečni sistem, medtem ko je Apache Storm le okvir za obdelavo podatkov.
3) Storm deluje v sistemu za sporočila v realnem času, medtem ko je Kafka pred obdelavo shranjevala dohodno sporočilo.
4) Apache Kafka se uporablja za obdelavo podatkov v realnem času, medtem ko Storm uporablja za preoblikovanje podatkov.
5) Kafka dobi svoje podatke iz dejanskega vira podatkov, medtem ko Storm potegne podatke iz same Kafke za nadaljnje procese.
6) Kafka je aplikacija za prenos podatkov v realnem času iz izvorne aplikacije v drugo, medtem ko je Storm enota za združevanje in računanje.
7) Kafka je enota za sprotno pretakanje v realnem času, medtem ko Storm deluje na potoku, ki ga vleče Kafka.
8) Ob postavljanju druge strani Kafke je obvezno imeti Apache Zookeeper, ki ni odvisen od Zookeeperja.
9) Kafka deluje kot vodovod, ki shranjuje in posreduje podatke, medtem ko Storm odvzema podatke iz takšnih cevovodov in jih dalje obdeluje.
10) Kafka je odličen vir podatkov za nevihto, medtem ko je Storm mogoče uporabiti za obdelavo podatkov, shranjenih v Kafki.
11) Apache Storm ima vgrajeno funkcijo za samodejni ponovni zagon svojih demonov, medtem ko je Kafka zaradi Zookeeperja napak.
Primerjalna tabela Apache Storm proti Kafki
|
Primerjalne točke | Nevihta | Kafka |
|
Izumitelj |
|
|
|
Vtipkajte |
Obdelava sporočil v realnem času |
Sistem porazdeljenih sporočil |
|
Vir podatkov |
Kafka in kateri koli sistem podatkovnih baz |
FB, Twitter itd … |
|
Primarna uporaba |
Stream Processing |
Posrednik sporočil |
|
Shranjevanje podatkov |
Ne shranjuje svojih podatkov. Podatki dobijo prenos iz vhodnega v izhodni tok |
Datotečni sistem, kot sta EXT4 ali XFS |
|
Stream obdelava |
Mikro šaržna obdelava |
Majhna serija obdelava |
|
Odvisnost |
Ni odvisna od nobene zunanje aplikacije |
Odvisno od živalskega vrta |
|
Zamuda |
Mili-drugi latenca |
Običajno je odvisno od vira podatkov manj kot 1-2 sekundi. |
|
Jezikovna podpora |
Podpira vse jezike |
Kafka deluje z vsemi, vendar najbolje deluje samo z jezikom Java |
Zaključek - Apache Storm proti Kafka
Apache Storm in Kafka sta neodvisna in imata različen namen v okolju gadoop Hadoop.
Apache Storm in Kafka sta med seboj neodvisni, vendar je priporočljivo, da uporabite Storm skupaj s Kafko, saj lahko Kafka posname podatke v nevihto v primeru padca paketa in ga tudi pred pošiljanjem v Storm potrdi.
Vloga Kafke je, da deluje kot vmesna programska oprema, saj zbira podatke iz različnih virov in Storms nato sporočila hitro obdela. Štetje in ločevanje spletnih glasov je primer v realnem času za Apache Storm.
Apache Storm in Kafka imata veliko zmogljivost pri prenosu podatkov v realnem času in zelo sposobne sisteme za izvajanje analitike v realnem času.
Priporočeni članek
- Apache Storm proti Apache Spark - Naučite se 15 uporabnih razlik
- Naučite se 10 koristnih razlik med Hadoopom in Redshiftom
- 7 najboljših stvari, ki jih morate vedeti o Apache Spark (vodnik)
- Kako izkoristiti moč analitike v realnem času?