5 Najważniejsza różnica między Apache Kafka a Flume

Różnica między Apache Kafka i Flume

Apache Kafka to system typu open source do przetwarzania danych w czasie rzeczywistym. Kafka to trwały, skalowalny i odporny na awarie system wiadomości z subskrypcją publiczną. Architektura publikowania i subskrybowania została pierwotnie opracowana przez LinkedIn w celu przezwyciężenia ograniczeń przetwarzania wsadowego dużych danych i rozwiązania problemów związanych z utratą danych. Architektura w Kafce oddzieli dostawcę informacji od konsumenta informacji. W związku z tym aplikacja wysyłająca i aplikacja odbierająca nie będą wiedzieć nic o sobie nawzajem w odniesieniu do wysyłanych i odbieranych danych.

Apache Kafka będzie przetwarzał przychodzące strumienie danych bez względu na ich źródło i miejsce docelowe. Jest to rozproszona platforma przesyłania strumieniowego o funkcjach podobnych do korporacyjnego systemu przesyłania wiadomości, ale ma unikalne funkcje o wysokim stopniu zaawansowania. Dzięki Kafka użytkownicy mogą publikować i subskrybować informacje w momencie ich wystąpienia. Pozwala użytkownikom przechowywać strumienie danych w sposób odporny na uszkodzenia. Bez względu na aplikację lub przypadek użycia, Kafka z łatwością uwzględnia ogromne strumienie danych do analizy w przedsiębiorstwie Apache Hadoop. Kafka może również renderować przesyłanie strumieniowe danych za pomocą kombinacji systemów Apache HBase, Apache Storm i Apache Spark i może być używany w różnych domenach aplikacji.

Upraszczając, system publikowania i subskrybowania Kafki składa się z wydawców, klastra Kafka oraz konsumentów / subskrybentów. Dane publikowane przez wydawcę są przechowywane jako dzienniki. Subskrybenci mogą również działać jako wydawcy i na odwrót. Subskrybent żąda subskrypcji, a Kafka przesyła dane do żądanego subskrybenta. Zazwyczaj w klastrze Kafka może być wielu wydawców i subskrybentów na różne tematy. Podobnie aplikacja może działać zarówno jako wydawca, jak i subskrybent. Wiadomość opublikowana na dany temat może mieć wielu zainteresowanych subskrybentów; system przetwarza dane dla każdego zainteresowanego subskrybenta. Niektóre przypadki użycia, w których Kafka jest szeroko stosowany, to:

Śledź działania na stronie internetowej
Przetwarzanie strumieniowe
Zbieranie i monitorowanie wskaźników
Zaloguj się Agregacja

Apache Flume to narzędzie służące do zbierania, agregowania i przesyłania strumieni danych z różnych źródeł do scentralizowanego magazynu danych, takiego jak HDFS (Hadoop Distributed File System). Flume to wysoce niezawodna, konfigurowalna i zarządzalna usługa gromadzenia danych rozproszonych, zaprojektowana do gromadzenia danych strumieniowych z różnych serwerów internetowych na HDFS. Jest to również usługa gromadzenia danych typu open source.

Apache Flume opiera się na strumieniowych przepływach danych i ma elastyczną architekturę. Flume oferuje wysoce odporny na uszkodzenia, solidny i niezawodny mechanizm przełączania awaryjnego i odzyskiwania z możliwością gromadzenia danych zarówno w trybie wsadowym, jak i strumieniowym. Możliwości Flume są wykorzystywane przez przedsiębiorstwa do zarządzania dużymi strumieniami danych, aby wylądować w HDFS. Na przykład strumienie danych obejmują dzienniki aplikacji, czujniki i dane maszynowe oraz media społecznościowe i tak dalej. Dane te po wylądowaniu w Hadoop można analizować, uruchamiając interaktywne zapytania w Apache Hive lub służyć jako dane w czasie rzeczywistym dla biznesowych pulpitów nawigacyjnych w Apache HBase. Niektóre funkcje obejmują,

Zbierz dane z wielu źródeł i wydajnie przetwarzaj je do HDFS
Obsługiwanych jest wiele typów źródeł i miejsc docelowych
Flume można łatwo dostosować, niezawodny, skalowalny i odporny na uszkodzenia
Może przechowywać dane w dowolnym scentralizowanym sklepie (np. HDFS, HBase)

Bezpośrednie porównanie między Apache Kafka a Flume (infografiki)

Poniżej znajduje się porównanie 5 najlepszych Apache Kafka vs Flume

Kluczowe różnice między Apache Kafka a Flume

Różnice między Apache Kafka a Flume są tutaj badane,

Zarówno systemy Apache Kafka, jak i Flume zapewniają niezawodność, skalowalność i wysoką wydajność z łatwością obsługi dużych ilości danych. Jednak Kafka jest systemem bardziej ogólnego przeznaczenia, w którym wielu wydawców i subskrybentów może udostępniać wiele tematów. Przeciwnie, Flume jest narzędziem specjalnego przeznaczenia do przesyłania danych do HDFS.
Kafka może obsługiwać strumienie danych dla wielu aplikacji, podczas gdy Flume jest specyficzny dla Hadoop i analizy dużych zbiorów danych.
Kafka może przetwarzać i monitorować dane w systemach rozproszonych, podczas gdy Flume zbiera dane z systemów rozproszonych, aby wyładować dane w scentralizowanym magazynie danych.
Przy prawidłowej konfiguracji zarówno Apache Kafka, jak i Flume są wysoce niezawodne i gwarantują zerową utratę danych. Kafka replikuje dane w klastrze, a Flume nie replikuje zdarzeń. Dlatego gdy awaria agenta Flume, dostęp do tych zdarzeń w kanale zostaje utracony do czasu odzyskania dysku, z drugiej strony Kafka udostępnia dane nawet w przypadku awarii jednego punktu.
Kafka obsługuje duże zestawy wydawców i subskrybentów oraz wiele aplikacji. Z drugiej strony Flume obsługuje duży zestaw typów źródeł i miejsc docelowych, aby wyładować dane na Hadoop.

Tabela porównawcza Apache Kafka vs Flume

Podstawa do porównania	Apacz Kafka	Flume
Znaczenie	· Kafka działa jako klaster i obsługuje przychodzące strumienie danych o dużej objętości w czasie rzeczywistym · Kafka ma trzy główne komponenty: wydawcę, klaster / menedżer Kafka i subskrybenta. · Kafka przechowuje strumień rekordów w różnych kategoriach lub tematach. · Każdy zapis w Kafce będzie przechowywany jako wpis w dzienniku, w którym odbiorca (subskrybent) lub nadawca (wydawca) nie będą się wzajemnie znać.	· Flume to narzędzie do zbierania danych dziennika z rozproszonych serwerów internetowych. Zebrane dane trafią do HDFS w celu dalszej analizy · Flume jest wysoce niezawodnym i konfigurowalnym narzędziem. · Flume jest wysoce wydajny i niezawodny w przetwarzaniu plików dziennika, zarówno w przetwarzaniu wsadowym, jak i w czasie rzeczywistym.
Pojęcie	· Kafka będzie traktował każdą partycję tematu jako uporządkowany zestaw wiadomości · W oparciu o architekturę publikuj-subskrybuj i nie śledzi wiadomości czytanych przez subskrybentów i tego, kto jest wydawcą. · Kafka zachowuje wszystkie wiadomości lub dane jako dzienniki, w których subskrybenci są odpowiedzialni za śledzenie lokalizacji w każdym dzienniku. · Kafka może obsługiwać dużą liczbę wydawców i subskrybentów oraz przechowywać duże ilości danych	· Flume może pobierać dane strumieniowe z wielu źródeł w celu przechowywania i analizowania w celu użycia w HBase lub Hadoop. · Zapewnia gwarantowane dostarczanie danych, ponieważ zarówno odbiorca, jak i agenci nadawcy wywołują transakcję, aby zapewnić gwarantowaną semantykę · Może skalować się w poziomie
Podstawa formacji	· Wydajny, odporny na uszkodzenia i skalowalny system przesyłania komunikatów	· Flume to usługa lub narzędzie do gromadzenia danych w Hadoop
Obszary zastosowania	· Monitoruj dane z aplikacji rozproszonych · Udostępnij dane wielu subskrybentom na podstawie ich zainteresowań · Usługi agregacji dzienników	· Przetwarzaj dzienniki transakcji na serwerach aplikacji, serwerach internetowych itp. Na przykład handel elektroniczny, portale detaliczne online, media społecznościowe itp.
Podejście	· Kafka jest wymagana do skutecznego przetwarzania strumieni danych w czasie rzeczywistym bez utraty danych · Konieczność zapewnienia dostarczania danych nawet podczas awarii maszyny, dlatego jest to system odporny na uszkodzenia	· Konieczność gromadzenia dużych danych w trybie strumieniowym lub w trybie wsadowym z różnych źródeł · Wydajny podczas pracy z logami

Wniosek - Apache Kafka kontra Flume

Podsumowując, Apache Kafka i Flume oferują niezawodne, rozproszone i odporne na awarie systemy do agregacji i gromadzenia dużych ilości danych z wielu strumieni i aplikacji dużych zbiorów danych. Zarówno systemy Apache Kafka, jak i Flume mogą być skalowane i konfigurowane w celu dostosowania do różnych potrzeb obliczeniowych. Architektura Kafki zapewnia odporność na uszkodzenia, ale Flume można dostroić, aby zapewnić niezawodne działanie. Użytkownicy planujący wdrożenie tych systemów muszą najpierw zrozumieć przypadek użycia i odpowiednio wdrożyć, aby zapewnić wysoką wydajność i uzyskać pełne korzyści.

Polecany artykuł

Jest to przewodnik po Apache Kafka vs Flume, ich znaczeniu, porównaniu głowy, kluczowych różnicach, tabeli porównawczej i wnioskach. Możesz także przejrzeć następujące artykuły, aby dowiedzieć się więcej -