Різниця між Apache Storm та Apache Spark

Apache Storm - це відкритий, масштабований, стійкий до відмов і розподілений в режимі реального часу обчислювальної системи. Apache Storm зосереджена на обробці потоків або обробці подій. Apache Storm реалізує відмовний метод для проведення обчислень або конвеєрного обчислення декількох обчислень події під час переходу в систему. Apache Spark - це блискавична та кластерна обчислювальна технологія, призначена для швидких обчислень при масштабній обробці даних. Apache Spark - це механізм розподіленої обробки, але він не має вбудованого менеджера ресурсів кластера та розподіленої системи зберігання. Ви повинні підключити керуючий кластер та систему зберігання на ваш вибір.

Представляємо більше про Apache Storm vs Apache Spark:

  • Apache Storm - паралельний безперервний обчислювальний двигун, що задається завданнями. Він визначає свої робочі процеси в спрямованих ациклічних графіках (DAG), що називаються топологіями. Ці топології виконуються до тих пір, поки користувач не вимкнеться або не зіткнеться з неполаштованою несправністю. Apache Storm не працює на кластерах Hadoop, але використовує Zookeeper та власного працівника міньйонів для управління своїми процесами. Apache Storm може читати та записувати файли на HDFS.
  • Apache Storm інтегрується з технологіями черги та базами даних, які ви вже використовуєте. Штормова топологія споживає потоки даних і обробляє ці потоки довільно складними способами, перерозподіляючи потоки між кожною стадією обчислення, наскільки це потрібно. Apache Storm заснований на кортежах і потоках. Кортеж - це в основному ваші дані та як вони структуровані.
  • Рамка Apache Spark складається з Spark Core та набору бібліотек. Spark core виконує та керує нашою роботою, надаючи кінцевому користувачеві безперешкодне враження. Користувач повинен подати завдання на ядро ​​Spark, а ядро ​​Spark дбає про подальшу обробку, виконання та відповідь на нього. API Spark Core є різними мовами сценаріїв, такими як Scala, Python, Java та R.
  • У Apache Spark користувач може використовувати Apache Storm для трансформації неструктурованих даних під час переходу в потрібний формат. Ви повинні підключити керуючий кластер та систему зберігання на ваш вибір.
  1. Ви можете вибрати Apache YARN або Mesos для менеджера кластерів для Apache Spark.
  2. Для менеджера ресурсів для Apache Spark ви можете обрати файлову систему розподілених файлів Hadoop (HDFS), хмарне сховище Google, Amazon S3, Microsoft Azure.
  • Apache Spark - це система обробки даних для пакетного та потокового режимів, що включає SQL-запити, графічну обробку та машинне навчання.

Порівняння порівняння між Apache Storm і Apache Spark (Інфографіка):

Основні відмінності Apache Storm від Apache Spark:

Нижче наведено списки пунктів, опишіть ключові відмінності між Apache Storm та Apache Spark:

  • Apache Storm виконує паралельні обчислення, тоді як Apache Spark виконує паралельні обчислення даних.
  • Якщо вузол робочого виходить з ладу в Storm Apache, Nimbus призначає робоче завдання іншому вузлу, і всі кортежі, надіслані в невдалий вузол, будуть вимкнені і, отже, автоматично відтворені в той час, коли в Apache Spark, якщо робочий вузол вийде з ладу, система може повторно обчислити з Залишилася копія вхідних даних і даних можуть загубитися, якщо дані не будуть реплікуватися.
  • Гарантія доставки Apache Strom залежить від безпечного джерела даних, тоді як джерело даних, що підтримує Apache Spark HDFS, є безпечним.
  • Apache Storm - це система потокової обробки даних для обробки потокових даних у режимі реального часу, тоді як Apache Spark - обчислювальна машина загального призначення.

Особливості Apache Storm:

  1. Толерантність до відмов - там, коли робочі нитки відмирають або вузол спадає, робітники автоматично перезапускаються
  2. Масштабованість - Надзвичайно масштабована, Storm може підтримувати продуктивність навіть при збільшенні навантаження, додаючи ресурси лінійно, де можна досягти швидкості пропускної здатності навіть одного мільйона 100 байт в секунду на вузол
  3. Затримка - Storm виконує оновлення даних і відповідь від завершення доставки в лічені секунди або хвилини залежить від проблеми. Він має дуже низьку затримку.
  4. Простота використання при розгортанні та роботі системи.
  5. Інтегрований з Hadoop для використання більшої пропускної здатності
  6. Легкий у реалізації та може бути інтегрований з будь-якою мовою програмування
  7. Apache Storm є відкритим кодом, надійним та зручним для користувачів. Його можна використовувати як в невеликих компаніях, так і у великих корпораціях
  8. Дозволяє обробляти потоки в режимі реального часу неймовірно швидко, тому що вона має величезну силу обробки даних.
  9. Apache Storm має оперативну розвідку.
  10. Apache Storm забезпечує гарантовану обробку даних, навіть якщо будь-який з підключених вузлів кластера відмирає або повідомлення втрачається

Особливості Apache Spark:

  1. Швидкість: Apache Spark допомагає запускати додаток у кластері Hadoop, до 100 разів швидше в пам'яті та в 10 разів швидше при роботі на диску.
  2. Обробка в режимі реального часу: іскра Apache може обробляти потокові дані в реальному часі.
  3. Практичність : Apache Spark має можливість підтримувати кілька мов, таких як Java, Scala, Python та R
  4. Ледача оцінка: у Apache Spark трансформації мають ледачий характер. Це дасть результат після формування нового RDD з існуючого.
  5. Інтеграція з Hadoop: Apache Spark може працювати самостійно, а також у Hadoop YARN Cluster Manager, і таким чином він може читати наявні дані Hadoop.
  6. Толерантність відмов: Apache Spark забезпечує толерантність до відмов, використовуючи концепцію RDD. Іскрові RDD розроблені для обробки несправностей будь-якого робочого вузла в кластері.

Таблиця порівняння Apache Storm vs Apache Spark

Я обговорюю основні артефакти і розрізняю Apache Storm та Apache Spark.

Apache StormApache Spark
Обробка потоківМікро-пакетна обробкаПакетна обробка
Мови програмуванняJava, Clojure, Scala (підтримка декількох мов)Java, Scala (менша підтримка мови)
НадійністьПідтримується рівно один раз режим обробки. Може використовуватися і в інших режимах, як-от принаймні один раз обробку і не більше одного разуПідтримується лише один раз режим обробки
Джерела потокуНосикHDFS
Потокові примітивиКортеж, перегородкаDStream
Низька затримкаApache Storm може забезпечити кращі затримки з меншими обмеженнямиApache Spark потоки мають більш високу затримку порівняно з Apache Storm
НаполегливістьMapStateНа RDD
ПовідомленняZeroMQ, NettyНетті, Акка
Управління ресурсамиПряжа, МесоПряжа, Мезон
ВідмовостійкістьУ Apache Storm, якщо процес не вдасться, процес супервізора буде автоматично його перезапустити, як управління державою обробляється через ZookeeperУ Apache Spark він обробляє перезапуск працівників через менеджер ресурсів, який може бути YARN, Mesos або його окремим менеджером
Державне управлінняПідтримуєтьсяПідтримується
ЗабезпеченняАпач АмбаріОсновний моніторинг за допомогою Ganglia
Низька вартість розвиткуУ Apache Storm той самий код не можна використовувати для пакетної обробки та потокової обробкиУ Apache Spark той самий код можна використовувати для пакетної обробки та обробки потоків
Пропускна здатність10 к записів на вузол в секунду100k записів на вузол в секунду
СпеціальнийРозподілений RPCУніфікована обробка (пакетна, SQL тощо)

Висновок - Apache Storm vs Apache Spark:

Apache Storm та Apache Spark - це чудові рішення, які вирішують проблему прийому та трансформації потоків. Apache Storm та Apache Spark можуть бути частиною кластеру Hadoop для обробки даних. Apache Storm - це рішення для обробки потоку в режимі реального часу. Але Storm дуже складна для розробників для розробки додатків через обмежені ресурси.

Apache Storm в основному може використовуватися для обробки потоку. Але галузь потребує узагальненого рішення, яке може вирішити всі типи проблем. Наприклад, пакетна обробка, інтерактивна обробка потоків, а також ітеративна обробка. Таким чином, Apache Spark потрапляє в центр уваги, що є двигуном обчислень загального призначення. Це є причиною того, що Apache Spark вимагає більше порівняння інших інструментів ІТ-фахівців. Apache Spark може вирішувати різні типи проблем. Крім цього Apache Spark є занадто простим для розробників і може дуже добре інтегруватися з Hadoop. Apache Spark надає вам гнучкість працювати різними мовами та навколишнім середовищем.

Рекомендована стаття

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

  1. Iaas vs Azure Pass - відмінності, які ви повинні знати
  2. Apache Hadoop vs Apache Spark | Топ-10 порівнянь, які ти повинен знати!
  3. 7 дивовижних посібників про Apache Spark (Керівництво)
  4. Найкращі 15 речей, які потрібно знати про MapReduce vs Spark
  5. Hadoop vs Apache Spark - цікаві речі, які потрібно знати

Категорія:

Великі дані