Różnica między Apache Hadoop i Apache Storm
W ostatnim czasie Big Data stało się popularną technologią open source i każdego dnia dodaje się nowe ramy do stosu Hadoop, aby rozwiązać złożony problem związany z ogromną ilością danych.
Aby przeprowadzić analizę danych, Hadoop wykorzystuje środowisko przetwarzania, takie jak Hadoop z MapReduce do przetwarzania wsadowego i Apache storm do przetwarzania strumieniowego, dlatego Storm i Hadoop pomagają organizacji wybrać odpowiednią technologię ze stosu Hadoop. Przyjrzyjmy się, czym jest Apache Hadoop i Apache Storm.
Apache Hadoop:
Apache Hadoop to platforma przetwarzania wsadowego typu open source używana do przetwarzania dużych zbiorów danych w klastrze komputerów towarowych. Była to pierwsza struktura dużych zbiorów danych, która używa HDFS (rozproszonego systemu plików Hadoop) do przechowywania danych, a także środowiska MapReduce do obliczeń. Ze względu na funkcję skalowalności nowe węzły można łatwo dodawać do istniejącego systemu, jeśli ilość danych wzrośnie, a ze względu na swoją odporność na awarie system jest podatny na awarie, dzięki czemu system jest dostępny cały czas, tj. Wysoka dostępność.
Apache Storm:
Burza Apache zapewnia możliwości przetwarzania danych w czasie rzeczywistym na stosie Hadoop, a także jest open source. Burza Apache może obsłużyć bardzo dużą ilość danych i zapewnia wyniki przy niskim opóźnieniu (prawie w czasie rzeczywistym). Apache Storm nie działa w klastrze Hadoop, a zamiast tego używa Apache ZooKeeper do koordynowania topologii obecnych w DAG (Directed Acyclic Graph).
Sprawdź oficjalną stronę internetową poniżej, dlaczego warto korzystać z Storm: http://storm.apache.org/
Bezpośrednie porównanie między Apache Hadoop a Apache Storm (infografiki)
Sprawdźmy w Top 6 różnicę między Apache Hadoop a Apache Storm w szczegółowym formacie w poniższym formacie tabelarycznym:
Kluczowe różnice między Apache Hadoop a Apache Storm
| Apache Hadoop | Apache Storm |
| Rozproszone przetwarzanie wsadowe dużych zbiorów danych i nieustrukturyzowanego zestawu danych. | Rozproszone przetwarzanie w czasie rzeczywistym danych o dużej objętości i dużej prędkości. |
| Framework jest napisany w Javie . | Storms jest napisany w języku Half Java i Half Clojure, ale większość kodu / logiki jest napisana w Clojure. |
| Jest to stanowe przetwarzanie strumieniowe. | Jest to bezpaństwowe przetwarzanie strumieniowe. |
| Wykorzystuje koordynację Apache Zookeeper . | Może koordynować z Apache Zookeeper . |
| Zadania MapR są wykonywane sekwencyjnie, ale nadal są ukończone. | Topologia Storm działa nieprzerwanie do momentu zamknięcia systemu. |
| Ma wysoką latencję (wolne obliczenia). | Ma niskie opóźnienie (szybkie obliczenia). |
| Architektura oparta jest na topologii wylewek i śrub. | Architektura składa się z HDFS i MapReduce. |
| Dane są przesyłane strumieniowo w sposób ciągły i są dynamiczne. | Dane są statyczne i nielotne (Dane to trwałość). |
| Jest łatwy w konfiguracji, ale obsługa klastra Hadoop jest trudna. | Jest łatwy w konfiguracji, a obsługa klastra burzowego jest również łatwa. |
| Użyj przypadków: Twitter, Navisite, Wego itp. | Zastosuj przypadki: dane czarnej skrzynki, dane wyszukiwarki itp. |
Tabela porównawcza Apache Hadoop vs Apache Storm
| Apache Hadoop | Apache Storm |
| Struktura przetwarzania używana przez Hadoop to rozproszone przetwarzanie wsadowe, które wykorzystuje silnik MapReduce do obliczeń, który postępuje zgodnie z algorytmem mapowania, sortowania, odtwarzania losowego, zmniejszania. | Struktura przetwarzania używana przez Storm jest rozproszonym przetwarzaniem danych w czasie rzeczywistym, które wykorzystuje DAG w ramach do generowania topologii składających się ze Strumienia, Wylewek i Śrub. |
| Szybkość: Ze względu na przetwarzanie wsadowe dużej ilości danych Hadoop wymaga dłuższego czasu obliczeń, co oznacza większe opóźnienie, dlatego Hadoop jest stosunkowo wolny. | Szybkość: Ze względu na przetwarzanie prawie w czasie rzeczywistym Dane obsługi burzy z bardzo niskim opóźnieniem, aby dać wynik z minimalnym opóźnieniem. |
| Łatwość programowania : platforma Hadoop MapReduce została napisana w języku programowania Java. Rozwój Hadoop jest łatwiejszy dzięki zastosowaniu świni Apache (Scripting Language) i Apache Hive (kompatybilny z SQL) na Hadoop. | Łatwość programowania : Apache Storm został napisany w Clojure i wykorzystuje DAG do przetwarzania modelu. W Storm Spouts and Bolts tworzą topologię i można ją pisać w dowolnym języku. Każdy węzeł w DAG przekształca dane, aby kontynuować proces. |
| Architektura: Architektura Hadoop składa się z HDFS do przechowywania danych i MapReduce do obliczeń. | Architektura: Architektura Storm składa się ze strumienia, dziobków i śrub, które opisują kroki, które zostaną wykonane |
| Dostępność danych: Hadoop używa HDFS jako pamięci trwałej i zapewniającej przetwarzanie danych statycznych. | Dostępność danych: Storm może zintegrować się z negocjatorem zasobów YARN firmy Hadoop, aby korzystać z magazynu i danych Hadoop, które są dynamiczne i stale przesyłane strumieniowo |
| Bieżąca wersja: najnowsza wersja Apache Hadoop z lutego 2018 roku to 3.0.0 i jest łatwa w konfiguracji, ale trudna w obsłudze. | Bieżąca wersja: najnowsza wersja Apache Storm w lutym 2018 roku to 1.2.0 i jest łatwa w konfiguracji i obsłudze. |
Oprócz różnic, istnieją pewne podobieństwa dostępne również w Hadoop i Storm, takie jak obie są technologiami Open Source z skalowalną i odporną na uszkodzenia funkcją wykorzystywaną w analizach biznesowych i sektorze dużych zbiorów danych w organizacjach.
Wniosek - Apache Hadoop vs Apache Storm
Apache Hadoop zapewnia przetwarzanie wsadowe do obsługi bardzo dużych zestawów danych z dużym opóźnieniem i wykorzystuje sprzętowy towar, co czyni go tańszym, a także obsługuje inne frameworki o zróżnicowanej technologii. Jednak w przypadku przetwarzania w czasie zbliżonym do rzeczywistego z bardzo niskim opóźnieniem burza jest najlepszą opcją, której można używać z wieloma językami programowania. Stąd, zgodnie z potrzebą organizacji, możemy użyć burzy Apache lub Apache Hadoop do przetwarzania w czasie rzeczywistym lub przetwarzania wsadowego.
Polecany artykuł
- Apache Hadoop vs Apache Spark | 10 najlepszych porównań, które musisz znać!
- Apache Storm vs Apache Spark - poznaj 15 przydatnych różnic
- Hadoop vs Apache Spark - ciekawe rzeczy, które musisz wiedzieć
- Big Data vs Apache Hadoop - porównanie 4 najlepszych wyników
- Hadoop vs Spark: jakie są funkcje