Różnice między Kafka a Spark
Organizacje stale się rozwijają dzięki ogromnym danym. Próbują używać Hadoop do tak ogromnych danych zamiast tradycyjnych RDBMS. Jednocześnie chcą szybkiego przetwarzania i wyjścia w czasie rzeczywistym. Hadoop to platforma typu open source, w której możemy używać wielu języków dla różnych rodzajów narzędzi, takich jak Python, Scala. Do przetwarzania w czasie rzeczywistym w Hadoop możemy użyć Kafka i Spark. To jest mały artykuł, w którym próbuję wyjaśnić, jak będzie działać Kafka kontra Spark.
Kafka
Kafka to platforma przetwarzania strumieniowego typu open source opracowana przez Apache. Jest to mediator między źródłem a miejscem docelowym dla procesu przesyłania strumieniowego w czasie rzeczywistym, w którym możemy utrwalić dane przez określony czas. Kafka to rozproszony system przesyłania wiadomości. Gdzie możemy wykorzystać te utrwalone dane do procesu w czasie rzeczywistym. Działa jako usługa na co najmniej jednym serwerze. Kafka przechowuje strumień rekordów w kategoriach zwanych tematami. Każdy rekord strumienia składa się z klucza, wartości i znacznika czasu.
Aby uruchomić serwer Kafka
>bin/Kafka-server-start.sh config/server.properties
Poniżej przedstawiono główny składnik Kafki
Źródło: Uruchomi się, gdy u źródła pojawi się nowa CDC (zmiana przechwytywania danych) lub nowa wstawka. W tym celu musimy zdefiniować kluczową kolumnę, aby zidentyfikować zmianę.
Broker: który odpowiada za przechowywanie danych. Każdy Broker posiada numer partycji.
Temat: Kategoryzuje dane. Tematy w Kafce są zawsze subskrybowane przez wielu konsumentów, którzy subskrybują zapisane na nim dane.
Aby utworzyć temat
> bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test
I żeby zobaczyć listę tematów
> bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181
Partycja: Tematy są dalej dzielone na partycje do przetwarzania równoległego.
Producent: Producent jest odpowiedzialny za publikację danych. Spowoduje to przekazanie danych do wybranych przez nich tematów. Producent wybierze, który rekord przypisać do której partycji w ramach tematu.
Kafka nakazał napisać wiadomość do tematu.
> bin/Kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test
Cześć dzień dobry.
To jest wiadomość testowa.
Konsument: konsumenci będą konsumować dane z tematów. Konsument będzie etykietą ze swoją grupą konsumentów. Jeśli ten sam temat ma wielu konsumentów z różnych grup konsumentów, każda kopia została wysłana do każdej grupy konsumentów.
Możesz zatopić się w wielu źródłach, aby zachować dane. Kafka nakazał używać wiadomości na dany temat.
> bin/Kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic test --from-beginning
Cześć dzień dobry.
To jest wiadomość testowa.
Flume: Możemy użyć zlewu Kafka Sink. W którym, jak tylko jakikolwiek CDC (Zmień przechwytywanie danych) lub Nowy kanał wstawiania uruchomi rekord i przekaże dane do tematu Kafka. W tym celu musimy ustawić kanał.
Tak jak flume Kafka Sink, możemy mieć HDFS, źródło JDBC i zlew.
Kafka ma lepszą przepustowość i ma takie funkcje, jak wbudowane partycjonowanie, replikacja i odporność na uszkodzenia, co czyni go najlepszym rozwiązaniem dla aplikacji przetwarzających wiadomości lub strumienie na dużą skalę
Iskra
Apache Spark to środowisko obliczeniowe klastrowe typu open source. Baza kodu Spark, pierwotnie opracowana na Uniwersytecie Kalifornijskim w Berkeley's Amp Lab, została później przekazana na rzecz Apache Software Foundation. Spark zapewnia interfejs do programowania całych klastrów z niejawną równoległością danych i odpornością na uszkodzenia.
Kiedy wprowadzono Hadoop, Map-Reduce był podstawowym mechanizmem wykonawczym dla każdego zadania Job. W procesie wykonywania Map-Reduce (odczyt - zapis) proces odbywał się na rzeczywistym dysku twardym. Jest to przyczyną większego zużycia czasu i miejsca w momencie wykonania.
Apache Spark to platforma typu open source. Poprawia jakość wykonania niż proces Map-Reduce. Jest to otwarta platforma, na której można używać kilku języków programowania, takich jak Java, Python, Scala, R. Spark zapewnia wykonanie w pamięci 100 razy szybciej niż MapReduce. To używa definicji RDD. RDD to solidny rozproszony zestaw danych, który umożliwia przechowywanie danych w pamięci w przejrzysty sposób i przechowywanie ich na dysku tylko w razie potrzeby. W tym momencie upływa czas dostępu do danych z pamięci zamiast z dysku.
Spark to platforma, na której możemy przechowywać dane w ramce danych i przetwarzać je. Deweloper aplikacji, Data Scientist, Data Analyst może wykorzystać Spark do przetworzenia ogromnej ilości danych w minimalnym czasie. Możemy użyć funkcji takiej jak interaktywna, iteracyjna analiza danych w Spark.
Streaming strumieniowy to kolejna funkcja, w której możemy przetwarzać dane w czasie rzeczywistym. Domena bankowa musi śledzić transakcję w czasie rzeczywistym, aby zaoferować klientowi najlepszą ofertę, śledząc podejrzane transakcje. Streaming strumieniowy jest najpopularniejszy w młodszej generacji Hadoop. Spark to lekki interfejs API łatwy do opracowania, który pomoże deweloperowi w szybkiej pracy nad projektami streamingowymi. Strumieniowanie iskrowe z łatwością odzyska utracone dane i będzie w stanie dostarczyć je dokładnie po wdrożeniu architektury. I bez dodatkowych wysiłków w zakresie kodowania Możemy jednocześnie pracować nad strumieniowaniem iskier i historycznymi danymi wsadowymi (architektura Lambda).
W streamingu Spark możemy używać wielu narzędzi, takich jak flume, Kafka, RDBMS jako źródło lub ujście.
Lub możemy bezpośrednio przesyłać strumieniowo z RDBMS do Spark.
Możemy uruchomić iskrę na HDFS lub bez HDFS. Dlatego wszyscy mówią o zastąpieniu Hadoop. HDFS to podstawowy system plików dla Hadoop. Możemy użyć HDFS jako źródła lub miejsca docelowego.
Za pomocą Spark SQL używaj podstawowych zapytań SQL do przetwarzania danych. Ta iskra zapewnia lepsze funkcje, takie jak Mlib (Machine Learning Library) dla analityka danych do prognoz.
Bezpośrednie porównanie Kafka vs Spark (infografiki)
Poniżej znajduje się porównanie 5 najlepszych między Kafką a Spark
Kluczowa różnica między Kafka a Spark
Omówmy niektóre z głównych różnic między Kafka a Spark:
- Kafka jest brokerem wiadomości. Spark to platforma typu open source.
- Kafka ma producenta, konsumenta, temat do pracy z danymi. Tam, gdzie Spark zapewnia platformie pobieranie danych, trzymaj je, przetwarzaj i przesyłaj ze źródła do celu.
- Kafka zapewnia strumieniowanie w czasie rzeczywistym, proces okna. Gdzie Spark umożliwia zarówno strumieniowanie w czasie rzeczywistym, jak i proces wsadowy.
- W Kafce nie możemy wykonać transformacji. Gdzie w Spark wykonujemy ETL
- Kafka nie obsługuje żadnego języka programowania do przekształcania danych. Gdzie Spark obsługuje wiele języków programowania i bibliotek.
- Tak więc Kafka służy do przesyłania strumieniowego w czasie rzeczywistym jako kanał lub mediator między źródłem a celem. Tam, gdzie Spark wykorzystuje strumień czasu rzeczywistego, proces wsadowy i ETL.
Cechy Kafka vs Spark
Istnieje kilka kluczowych funkcji:
- Przepływ danych: Kafka kontra Spark zapewniają przesyłanie danych w czasie rzeczywistym ze źródła do celu. Kafka po prostu Przepływ danych do tematu, Spark to przepływ danych proceduralnych.
- Przetwarzanie danych: Nie możemy przeprowadzić żadnej transformacji danych, w przypadku której Spark możemy przekształcić dane.
- Trwałe dane: Kafka przechowuje dane przez pewien czas, zgodnie z definicją w konfiguracji. Aby zachować dane, musimy użyć ramki danych lub obiektu zestawu danych.
- Transformacja ETL: Za pomocą Spark możemy wykonać ETL, gdzie Kafka nie zapewnia ETL.
- Zarządzanie pamięcią: Spark używa RDD do przechowywania danych w sposób rozproszony (tj. Pamięć podręczna, przestrzeń lokalna), gdzie Kafka przechowuje dane w temacie, tj. W pamięci bufora.
Tabela porównawcza między Kafka a Spark
Poniżej znajduje się najwyższe porównanie między Kafka a Spark:
| Kryteria funkcji | Apache Spark | Kafka |
| Prędkość | 100 razy szybszy niż Hadoop | Przyzwoita prędkość |
| Przetwarzanie | Przetwarzanie w czasie rzeczywistym i wsadowe | Tylko przetwarzanie w czasie rzeczywistym / okno |
| Trudność | Łatwy do nauczenia dzięki modułom wysokiego poziomu | Łatwy w konfiguracji |
| Poprawa | Umożliwia odzyskiwanie partycji za pomocą pamięci podręcznej i RDD | Odporny na błędy / replikacja |
| Interaktywność | Ma tryby interaktywne | Brak trybu interaktywnego / Zużyj dane |
Wniosek
Możemy używać Kafki jako brokera wiadomości. Może przechowywać dane przez określony czas. Za pomocą Kafki możemy wykonywać operacje okienkowe w czasie rzeczywistym. Ale nie możemy przeprowadzić transformacji ETL w Kafce. Za pomocą Spark możemy zachować dane w obiekcie danych i przeprowadzić transformacje ETL typu end-to-end.
To najlepsze rozwiązanie, jeśli używamy Kafki jako platformy streamingowej w czasie rzeczywistym dla Spark.
Polecany artykuł
To był przewodnik po największej różnicy między Kafką a Spark. Tutaj omawiamy również kluczowe różnice między Kafka a Spark za pomocą infografiki i tabeli porównawczej. Możesz także zapoznać się z poniższymi artykułami, aby dowiedzieć się więcej. Możesz także przejrzeć następujące artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Różnica między Apache Kafka a Flume
- Apache Storm vs Kafka
- Apache Hadoop vs Apache Spark
- Google Cloud vs AWS
- Kafka vs Kinesis | 5 najważniejszych różnic