Różnica między Apache Storm a Kafką
Apache Kafka służy do obsługi dużej ilości danych w ułamku sekundy. Jest to dystrybutor rozproszonych wiadomości, który opiera się na tematach i partycjach. Apache Storm to odporna na awarie, rozproszona platforma do obliczeń i przetwarzania strumieni danych w czasie rzeczywistym. Pobiera dane z różnych źródeł danych, takich jak HBase, Kafka, Cassandra i wielu innych aplikacji, i przetwarza dane w czasie rzeczywistym. Został napisany w Clojure i Java.
Przyjrzyjmy się szczegółowo o Apache Storm vs. Apache Kafka :
Rysunek 1, Podstawowy schemat przetwarzania strumienia Apache Storm
Na ryc. 1 przeprowadzono podstawowe przetwarzanie strumienia. Wylew i Bolt są dwoma głównymi składnikami Apache Storm i oba są częścią Topologii Storm, która pobiera strumień danych ze źródeł danych w celu jego przetworzenia.
Topologia : Topologia burzy jest połączeniem dziobka i śruby. Jest taki sam jak Mapa i Zmniejsza w Hadoop.
Strumień: Strumień można uznać za potok danych, to rzeczywiste dane, które otrzymaliśmy ze źródła danych.
Wylewka: Wylewka odbiera dane z różnych źródeł danych, takich jak interfejsy API. Ciągle odbiera dane ze źródeł danych i wysyła je do firmy Bolt w celu przetworzenia.
Bolt: Logiczne jednostki przetwarzania pobierają dane z Wylewki i wykonują operacje logiczne, takie jak agregacja, filtrowanie, łączenie i interakcja ze źródłami danych i bazami danych.
Apache Kafka zapewnia transmisję danych w czasie rzeczywistym. Pobiera dane z różnych stron internetowych, takich jak Facebook, Twitter i interfejsy API, i przekazuje je do dowolnej innej aplikacji przetwarzającej (Apache Storm) w środowisku Hadoop.
Ryc. 2, Architektura i komponenty Apache Kafka.
Kafka przechowuje wiadomości / dane otrzymane z różnych źródeł danych o nazwie „ Producent ”. Po otrzymaniu danych podzielił wiadomości na partycje poprzez „ Podział ” w ramach innego „ Tematu ”.
Klaster Kafka to połączenie tematów i partycji. Partycje indeksuje i przechowuje wiadomości. Konsument pobiera wiadomości z partycji i odpytuje je. Apache Kafka może być używany razem z Apache HBase, Apache Spark i Apache Storm.
Poniżej znajdują się interfejsy API, które obsługują wszystkie dane do przesyłania wiadomości (publikowania i subskrybowania) w klastrze Kafka.
1) Interfejs API producenta: Zapewnia aplikacji zezwolenie na publikowanie strumienia rekordów.
2) Interfejs API klienta: ten interfejs API służy do subskrybowania tematów.
3) API Stream: Ten strumień zapewnia wynik po konwersji strumienia wejściowego na strumień wyjściowy.
4) Interfejs API złącza: łączy tematy z istniejącymi aplikacjami.
Głównym zastosowaniem Apache Kafka jest śledzenie aktywności w witrynie, pomiary, agregacja dzienników, pozyskiwanie zdarzeń i inne przechwytywanie strumienia danych na żywo. Jest dobry do przesyłania strumieniowego, który niezawodnie pobiera dane między aplikacjami lub systemami
Bezpośrednie porównanie między Apache Storm a Kafką (infografiki)
Poniżej znajduje się 9 najważniejszych różnic między Apache Storm a Kafką
Kluczowe różnice między Apache Storm a Kafką
1) Apache Storm zapewnia pełne bezpieczeństwo danych, podczas gdy w Kafce utrata danych nie jest gwarantowana, ale jest bardzo niska, ponieważ Netflix osiągnął 0, 01% utraty danych dla 7 milionów transakcji wiadomości dziennie.
2) Kafka może przechowywać swoje dane w lokalnym systemie plików, podczas gdy Apache Storm to tylko platforma przetwarzania danych.
3) Storm działa w systemie przesyłania wiadomości w czasie rzeczywistym, podczas gdy Kafka przechowywał przychodzące wiadomości przed przetworzeniem.
4) Apache Kafka jest używany do przetwarzania danych w czasie rzeczywistym, podczas gdy Storm jest używany do przekształcania danych.
5) Kafka pobiera dane z faktycznego źródła danych, podczas gdy Storm pobiera dane z samej Kafki do dalszych procesów.
6) Kafka to aplikacja do przesyłania danych aplikacji w czasie rzeczywistym z aplikacji źródłowej do innej, podczas gdy Storm jest jednostką agregującą i obliczającą.
7) Kafka jest jednostką przesyłania strumieniowego w czasie rzeczywistym, podczas gdy Storm działa na strumieniu pobranym z Kafki.
8) Apache Zookeeper jest obowiązkowy podczas konfigurowania Kafki po drugiej stronie Storm nie jest zależny od Zookeepera.
9) Kafka działa jako rurociąg wodny, który przechowuje i przesyła dane, podczas gdy Storm pobiera dane z takich rurociągów i przetwarza je dalej.
10) Kafka jest doskonałym źródłem danych dla Storm, podczas gdy Storm może być wykorzystywany do przetwarzania danych przechowywanych w Kafce.
11) Apache Storm ma wbudowaną funkcję automatycznego restartowania demonów, podczas gdy Kafka jest odporny na uszkodzenia z powodu Zookeepera.
Tabela porównawcza Apache Storm vs Kafka
|
Punkty porównania | Burza | Kafka |
|
Wynalazca |
Świergot |
|
|
Rodzaj |
Przetwarzanie wiadomości w czasie rzeczywistym |
Rozproszony system przesyłania wiadomości |
|
Źródło danych |
Kafka i dowolny system baz danych |
FB, Twitter itp… |
|
Pierwsze użycie |
Przetwarzanie strumieniowe |
Broker wiadomości |
|
Przechowywanie danych |
Nie przechowuje jego danych. Dane są przesyłane ze strumienia wejściowego do strumienia wyjściowego |
System plików, taki jak EXT4 lub XFS |
|
Przetwarzanie strumieniowe |
Przetwarzanie mikro-wsadowe |
Przetwarzanie małych partii |
|
Zależność |
Nie zależy od żadnej aplikacji zewnętrznej |
Zookeeper Dependent |
|
Czas oczekiwania |
Opóźnienie milisekundowe |
Zależy od źródła danych zwykle mniej niż 1-2 sekundy. |
|
Wsparcie językowe |
Obsługuje wszystkie języki |
Kafka działa ze wszystkimi, ale najlepiej działa tylko z językiem Java |
Wniosek - Apache Storm vs. Kafka
Apache Storm i Kafka są niezależne i mają inny cel w środowisku klastrowym Hadoop.
Apache Storm i Kafka są od siebie niezależne, jednak zaleca się używanie Storm z Kafką, ponieważ Kafka może replikować dane do burzy w przypadku upuszczenia pakietu, a także uwierzytelnia się przed wysłaniem do Storm.
Rolą Kafki jest działanie jako oprogramowanie pośredniczące, które pobiera dane z różnych źródeł, a następnie Storms szybko przetwarza wiadomości. Liczenie i segregacja głosów online to przykład Apache Storm w czasie rzeczywistym.
Zarówno Apache Storm, jak i Kafka mają ogromne możliwości przesyłania strumieniowego danych w czasie rzeczywistym oraz bardzo zdolne systemy do przeprowadzania analiz w czasie rzeczywistym.
Polecany artykuł
- Apache Storm vs Apache Spark - poznaj 15 przydatnych różnic
- Poznaj 10 przydatnych różnic między Hadoop a Redshift
- 7 najlepszych rzeczy, które musisz wiedzieć o Apache Spark (przewodnik)
- Jak wykorzystać moc analizy w czasie rzeczywistym?