Різниця між Apache Hadoop та Apache Storm

Big Data стала популярною технологією з відкритим кодом останнім часом, і щодня в стек Hadoop додаються нові рамки для вирішення складної проблеми, пов'язаної з величезним обсягом даних.

Для проведення аналізу даних Hadoop використовує структуру обробки на зразок Hadoop з MapReduce для пакетної обробки та Apache шторм для обробки потоків, отже, шторм та Hadoop допомагають організації вибрати правильну технологію зі стека Hadoop. Давайте розглянемо, що таке Apache Hadoop та Apache Storm.

Apache Hadoop:

Apache Hadoop - це пакетна обробка з відкритим кодом, що використовується для обробки великих наборів даних по кластеру товарних комп'ютерів. Це перша рамка великих даних, яка використовує HDFS (розподілену файлову систему Hadoop) для зберігання, а структуру MapReduce для обчислення. Через свою функцію масштабованості нові вузли можуть бути легко додані до існуючої системи, якщо кількість даних збільшується, і завдяки своїй системі відмовостійкості система схильна до виходу з ладу, щоб система була доступною весь час, тобто високодоступною.

Apache Storm:

Шторм Apache забезпечує можливість обробки даних в режимі реального часу для стека Hadoop, а також є відкритим кодом. Шторм Apache може обробляти дуже велику кількість даних і доставляє результати з низькою затримкою (майже в режимі реального часу). Шторм Apache не працює на кластері Hadoop, а використовує Apache ZooKeeper для координації топологій, наявних у DAG (Directed Acyclic Graph).

Ознайомтесь з офіційним веб-сайтом, згаданим нижче, для чого використовувати Storm: http://storm.apache.org/

Порівняння «голова до голови» між Apache Hadoop і Apache Storm (Інфографіка)

Давайте перевіримо в Топ-6 різницю між Apache Hadoop і Apache Storm у детальному форматі в нижньому табличному форматі:

Ключові відмінності між Apache Hadoop і Apache Storm

Apache HadoopApache Storm
Розподілена пакетна обробка великого обсягу та неструктурованого набору даних.Розподілена обробка даних у режимі реального часу, що має великий об'єм та високу швидкість.
Рамка написана на Java .Бурі написані в коді Half Java та Half Clojure, але більшість кодів та логік написані у Clojure.
Це поточна обробка потокової передачі даних.Це потокова обробка без стану .
Він використовує координацію Apache Zookeeper .Він може або не може використовувати Apache Zookeeper для координації.
Завдання MapR виконуються послідовно, доки воно не завершено.Штормова топологія працює постійно до вимкнення системи.
Він має високу затримку (повільне обчислення).Має низьку затримку (швидке обчислення).
Архітектура базується на топології носиків та болтів.Архітектура складається з HDFS та MapReduce.
Дані постійно передаються та є динамічними.Дані статичні та енергонезалежні (Data is Persistent).
Налаштувати його легко, але керувати кластером Hadoop складно.Налаштувати його легко і керувати грозовим кластером також легко.
Випадки використання: Twitter, Navisite, Wego тощо.Випадки використання: Дані чорної скриньки, дані пошукової системи тощо.

Таблиця порівняння Apache Hadoop vs Apache Storm

Apache HadoopApache Storm
Рамка обробки, що використовується Hadoop, - це розподілена пакетна обробка, яка використовує двигун MapReduce для обчислення, який слід за алгоритмом карти, сортування, переміщення, зменшення.

Рамка для обробки, використовувана Storm, поширюється в режимі реального часу на обробку даних, яка використовує DAG в рамках для генерації топологій, що складаються з потоку, носіїв та болтів.
Швидкість: Завдяки пакетній обробці великого обсягу даних Hadoop займає більше часу на обчислення, а значить, затримка більше, отже, Hadoop порівняно повільний.

Швидкість: Через майже реальну обробку даних Storm обробляють дані з дуже низькою затримкою, щоб отримати результат з мінімальною затримкою.
Простота розробки: Рамка Hadoop MapReduce написана мовою програмування Java. Розвиток Hadoop полегшується за рахунок використання свині Apache (мова сценаріїв) та Apache Hive (сумісної з SQL) на вершині Hadoop.

Простота розробки: Apache Storm написана в Clojure. Він використовує DAG для обробки моделі. У штормових носиках і болтах складають топологію, і вона може бути написана будь-якою мовою. Кожен вузол DAG перетворює дані для продовження процесу.
Архітектура: Архітектура Hadoop складається з HDFS для зберігання даних та MapReduce для обчислень.Архітектура: Архітектура Бурі складається з потоку, носиків і болтів, які описують кроки, які будуть виконані
Наявність даних: Hadoop використовує HDFS як накопичувач, який є стійким сховищем та забезпечує статичні дані для обробки.Наявність даних: Storm може інтегруватися з переговорником ресурсів YARN Hadoop для використання Hadoop-накопичувача та даних, які є динамічними та постійно передаються
Поточний випуск: Станом на лютий 2018 року остання версія Apache Hadoop становить 3.0.0, її легко налаштувати, але важко керувати.Поточний випуск: Станом на лютий 2018 року остання версія шторму Apache становить 1.2.0, і її легко налаштувати та працювати.

Окрім відмінностей, у Hadoop та Storm є також деякі подібності, як обидві - це технології з відкритим кодом із масштабованою та стійкою до відмов функцією, що використовується у бізнес-аналітиці та секторі аналізу великих даних в організаціях.

Висновок - Apache Hadoop проти Apache Storm

Apache Hadoop забезпечує пакетну обробку для обробки дуже великих наборів даних з високою затримкою і використовує товарне обладнання, що робить його менш дорогим, а також підтримує інші рамки з різноманітними технологіями. Але для обробки в режимі реального часу з дуже низькою затримкою бурі - найкращий варіант, який можна використовувати з декількома мовами програмування. Отже, відповідно до потреби організації, ми можемо використовувати шторм Apache або Apache Hadoop для реального часу або пакетної обробки.

Рекомендована стаття

  1. Apache Hadoop vs Apache Spark | Топ-10 порівнянь, які ти повинен знати!
  2. Apache Storm vs Apache Spark - дізнайтеся 15 корисних відмінностей
  3. Hadoop vs Apache Spark - цікаві речі, які потрібно знати
  4. Big Data vs Apache Hadoop - Топ-4 порівняння, які ви повинні навчитися
  5. Hadoop vs Spark: Які функції

Категорія:

Великі дані