5 Найважливіша різниця між Apache Kafka і Flume

• Різниця між Apache Kafka та Flume

Різниця між Apache Kafka та Flume

Apache Kafka - це система з відкритим кодом для обробки даних, що приймаються в режимі реального часу. Kafka - це довговічна, масштабована та невідмовна система обміну повідомленнями з підпискою. Архітектура публікації-підписки спочатку була розроблена LinkedIn для подолання обмежень у пакетній обробці великих даних та вирішення проблем з втратою даних. Архітектура в Кафці відмежує постачальника інформації від споживача інформації. Отже, програма, що надсилає, та програма, що приймає, нічого не знають один про одного для цих даних, надісланих та отриманих.

Apache Kafka буде обробляти вхідні потоки даних незалежно від джерела та місця призначення. Це розподілена потокова платформа з можливостями, подібними до системи обміну повідомленнями підприємства, але має унікальні можливості з високим рівнем складності. За допомогою Kafka користувачі можуть публікувати та передплачувати інформацію як і коли вони виникають. Це дозволяє користувачам зберігати потоки даних у відмовостійкості. Незалежно від випадку застосування чи використання, Kafka легко формує масивні потоки даних для аналізу на підприємстві Apache Hadoop. Kafka також може надавати потокові дані за допомогою комбінації систем Apache HBase, Apache Storm та Apache Spark і можуть використовуватися в різних областях додатків.

Простіше кажучи, систему публікації та підписки Kafka складається з видавців, кластеру Kafka та споживачів / передплатників. Дані, опубліковані видавцем, зберігаються як журнали. Абоненти також можуть виступати видавцями та навпаки. Абонент вимагає підписки, а Kafka передає дані запитуваному абоненту. Як правило, на кластері Kafka можуть бути численні видавці та підписки на різні теми. Аналогічно, додаток може виступати як видавцем, так і передплатником. Повідомлення, опубліковане для теми, може мати кілька зацікавлених підписників; система обробляє дані для кожного зацікавленого абонента. Деякі випадки використання Kafka широко використовуються:

• Відстежуйте діяльність на веб-сайті
• Обробка потоків
• Збір та моніторинг показників
• Агрегація журналів

Apache Flume - це інструмент, який використовується для збору, агрегації та передачі потоків даних з різних джерел до централізованого сховища даних, такого як HDFS (розподілена файлова система Hadoop). Flume - це надійний, налаштований та керований сервіс розподілу даних, який призначений для збору потокових даних з різних веб-серверів на HDFS. Це також послуга збору даних з відкритим кодом.

Apache Flume заснований на потокових потоках даних і має гнучку архітектуру. Flume пропонує високостійкий, надійний та надійний механізм відмови та відновлення з можливістю збирання даних як у пакетному, так і в потоковому режимах. Можливості Flume використовуються підприємствами для управління потоками даних з високим обсягом даних для висадки в HDFS. Наприклад, потоки даних включають журнали додатків, датчики та машинні дані та соціальні медіа тощо. Ці дані при посадці в Hadoop можуть бути проаналізовані шляхом запуску інтерактивних запитів у Apache Hive або служать даними в режимі реального часу для інформаційних панелей бізнесу в Apache HBase. Деякі функції включають,

• Збирайте дані з декількох джерел та ефективно заглиблюйтесь у HDFS
• Підтримуються різноманітні типи джерела та місця призначення
• Флюм може бути легко налаштований, надійний, масштабований і стійкий до відмов
• Можна зберігати дані в будь-якому централізованому магазині (наприклад, HDFS, HBase)

Порівняння між собою Apache Kafka - Flume (Інфографіка)

Нижче наводиться топ-5 порівнянь між Apache Kafka і Flume

Ключові відмінності між Apache Kafka і Flume

Тут розглядаються відмінності між Apache Kafka і Flume,

• Обидві системи Apache Kafka та Flume забезпечують надійну, масштабовану та високоефективну роботу з великим обсягом даних легко. Однак, Kafka - це система більш загального призначення, де кілька видавців та підписників можуть ділитися кількома темами. Навпаки, Flume - це інструмент спеціального призначення для передачі даних у HDFS.
• Kafka може підтримувати потоки даних для декількох додатків, тоді як Flume специфічний для аналізу Hadoop та великих даних.
• Kafka може обробляти та контролювати дані в розподілених системах, тоді як Flume збирає дані з розподілених систем для посадки даних у централізований сховище даних.
• При правильному налаштуванні і Apache Kafka, і Flume мають високу надійність і гарантують втрату даних. Kafka копіює дані в кластері, тоді як Flume не повторює події. Отже, коли агент Flume виходить з ладу, доступ до тих подій в каналі втрачається до відновлення диска, з іншого боку, Kafka робить доступними дані навіть у випадку відмови однієї точки.
• Kafka підтримує великі набори видавців та передплатників та кілька додатків. З іншого боку, Flume підтримує великий набір вихідних та цільових типів для висадки даних на Hadoop.

Таблиця порівняння Apache Kafka vs Flume

Основа для порівняння	Апач Кафка	Флюм
Значення	· Kafka працює як кластер і обробляє вхідні потоки даних великого обсягу в режимі реального часу · У Kafka є три основні компоненти: видавець, кластер / менеджер Kafka та підписник. · Kafka зберігає потік записів у різні категорії чи теми. · Кожен запис у Kafka буде зберігатися як запис журналу, де одержувач (підписник) або відправник (видавець) не будуть знати один про одного.	· Flume - це інструмент для збору даних журналу з розповсюджених веб-серверів. Зібрані дані потраплять у HDFS для подальшого аналізу · Flume - це дуже надійний і налаштований інструмент. · Flume є високоефективним і надійним в обробці файлів журналів, як в пакетній, так і в режимі реального часу.
Концепція	· Кафка буде розглядати кожен розділ теми як упорядкований набір повідомлень · На основі архітектури публікації-підписки і не відстежує повідомлення, прочитані підписниками та хто є видавцем. · Kafka зберігає всі повідомлення або дані як журнали, де передплатники несуть відповідальність за відстеження місцезнаходження у кожному журналі. · Kafka може підтримувати велику кількість видавців та передплатників та зберігати велику кількість даних	· Flume може передавати потокові дані з різних джерел для зберігання та аналізу для використання в HBase або Hadoop. · Забезпечує гарантовану доставку даних, оскільки і приймач, і агент відправлення викликають транзакцію для забезпечення гарантованої семантики · Він може масштабуватися горизонтально
Основи формування	· Ефективна система захисту повідомлень про відшкодування та масштабування	· Flume - це послуга або інструмент для збору даних у Hadoop
Області застосування	· Моніторинг даних із розподілених програм · Зробити доступними дані для декількох абонентів, виходячи з їх інтересів · Служби агрегації журналів	· Обробляти журнали транзакцій на серверах прикладних програм, веб-серверах тощо. Наприклад, електронна комерція, інтернет-роздрібні портали, соціальні медіа тощо.
Підхід	· Kafka необхідний для ефективної обробки потоків даних у режимі реального часу без втрати даних · Необхідність забезпечити доставку даних навіть під час відмов машини, отже, це невідмовна система	· Потрібно збирати великі дані або в потоковому, або в пакетному режимі з різних джерел · Ефективна при роботі з колодами

Висновок - Apache Kafka vs Flume

Підводячи підсумок, Apache Kafka та Flume пропонують надійні, розподілені та стійкі до відмов системи для агрегації та збору великих обсягів даних з декількох потоків та великих додатків даних. Як системи Apache Kafka, так і Flume можна масштабувати та налаштувати відповідно до різних обчислювальних потреб. Архітектура Kafka забезпечує стійкість до відмов, але Flume можна настроїти, щоб забезпечити безпечні роботи. Користувачі, які планують впроваджувати ці системи, повинні спочатку зрозуміти випадок використання та реалізувати належним чином, щоб забезпечити високу продуктивність та реалізувати всі переваги.

Рекомендована стаття

Це було керівництвом щодо Apache Kafka vs Flume, їх значення, порівняння «голова до голови», ключових відмінностей, таблиці порівняння та висновку. Ви також можете переглянути наступні статті, щоб дізнатися більше -

1. Apache Storm vs Kafka - 9 найкращих відмінностей, які ти повинен знати
2. Топ-12 порівнянь Apache Hive - Apache HBase (Інфографіка)
3. Big Data vs Apache Hadoop - Топ-4 порівняння, які ви повинні навчитися
4. Apache Pig vs Apache Hive - 12 найкращих корисних відмінностей
5. Питання для інтерв'ю SASS: Які корисні питання
6. Кафка проти Кінесіса | Топ-5 відмінностей, які можна вивчити за допомогою інфографіки