Різниця між бурею Apache та Kafka
Apache Kafka використовує для обробки великої кількості даних за частку секунд. Це брокер з розподіленими повідомленнями, який спирається на теми та розділи. Apache Storm - це стійкий до відмов розподілений фреймворк для обчислення в режимі реального часу та обробки потоків даних. Він бере дані з різних джерел даних, таких як HBase, Kafka, Cassandra та багатьох інших програм та обробляє їх у режимі реального часу. Це було написано Clojure та Java.
Розглянемо детальніше про Apache Storm vs Apache Kafka :
Малюнок 1, Основна схема обробки потоку бурі Apache
На малюнку1 здійснюється основна обробка потоку. Носик і Болт - це два основних компоненти бурі Apache, і обидва є частиною топології шторму, яка приймає потік даних з джерел даних для їх обробки.
Топологія : Топологія шторму - це поєднання носика та болта. Це те саме, що Карта та скорочення в Hadoop.
Потік: Потік можна розглядати як трубопровід даних - це фактичні дані, які ми отримали від джерела даних.
Носик: носик отримує дані з різних джерел даних, таких як API. Він постійно отримує дані з джерел даних і відправляє їх на обробку Болт.
Болт: Цілком логічні блоки обробки беруть дані з носика та виконують логічні операції, такі як агрегація, фільтрація, приєднання та взаємодія з джерелами даних та базами даних.
Apache Kafka забезпечує потокове передавання даних у режимі реального часу. Він бере дані з різних веб-сайтів, таких як Facebook, Twitter та API та передає їх будь-якому різному додатку для обробки (Apache Storm) у середовищі Hadoop.
Малюнок 2, Архітектура та компоненти Apache Kafka.
Kafka зберігає повідомлення / дані, отримані з різних джерел даних, під назвою " Виробник ". Після отримання даних він розподілив повідомлення через " Розділ " у межах " Теми ".
Кластер Kafka - це поєднання тем і розділів. Розділи індексують і зберігають повідомлення. Споживач приймає повідомлення з розділів і запитує їх. Apache Kafka можна використовувати разом з Apache HBase, Apache Spark та Apache Storm.
Нижче наведено API, які обробляють усі дані обміну повідомленнями (публікація та підписка) в межах кластеру Kafka.
1) API виробника: надає дозвіл додатку публікувати потік записів.
2) Споживчий API: Цей API використовується для підписки на теми.
3) API потоку: Цей потік забезпечує результат після перетворення вхідного потоку у вихідний потік.
4) API Connector: пов'язує теми з існуючими програмами.
Основне використання Apache Kafka - це для відстеження активності веб-сайтів, метрик, агрегації журналів, пошуку подій та інших потоків даних у прямому ефірі. Це добре для потокової передачі, яка надійно отримує дані між додатками чи системами
Порівняння «голова до голови» між Apache Storm і Kafka (Інфографіка)
Нижче наведено найкращі 9 відмінностей між Apache Storm і Kafka
Ключові відмінності між Apache Storm і Kafka
1) Apache Storm забезпечує повну безпеку даних, тоді як втрата даних у Kafka не гарантована, але це дуже низько, оскільки Netflix досяг 0, 01% втрат даних за 7 мільйонів транзакцій повідомлень на день.
2) Kafka може зберігати свої дані у локальній файловій системі, тоді як Apache Storm - це лише структура обробки даних.
3) Storm працює в системі обміну повідомленнями в режимі реального часу, тоді як Kafka використовував для зберігання вхідних повідомлень перед обробкою.
4) Apache Kafka використовується для обробки даних у режимі реального часу, тоді як Storm використовується для перетворення даних.
5) Кафка отримує свої дані з фактичного джерела даних, поки Шторм витягує дані від самої Кафки для подальших процесів.
6) Kafka - це програма для передачі даних додатків у реальному часі від вихідної програми до іншої, тоді як Storm - це агрегація та обчислення.
7) Кафка - це потоковий блок у режимі реального часу, поки Шторм працює на потоці, витягнутому з Кафки.
8) Обов'язково мати Apache Zookeeper під час встановлення іншої сторони Kafka Storm не залежить від Zookeeper.
9) Кафка працює як водопровід, який зберігає та передає дані, поки Шторм бере дані з таких трубопроводів та обробляє їх далі.
10) Kafka є чудовим джерелом даних для Storm, тоді як Storm може використовуватися для обробки даних, що зберігаються в Kafka.
11) Apache Storm має вбудовану функцію для автоматичного перезавантаження своїх демонів, в той час як Kafka стійкий до помилок завдяки Zookeeper.
Порівняльна таблиця Apache Storm vs Kafka
|
Бали порівняння | Буря | Кафка |
|
Винахідник |
|
|
|
Тип |
Обробка повідомлень у реальному часі |
Розподілена система обміну повідомленнями |
|
Джерело даних |
Kafka та будь-яка система баз даних |
FB, Twitter тощо … |
|
Первинне використання |
Обробка потоків |
Брокер повідомлень |
|
Зберігання даних |
Не зберігає своїх даних. Дані отримують передачу від вхідного потоку до вихідного потоку |
Файлова система, наприклад EXT4 або XFS |
|
Обробка потоків |
Мікро-пакетна обробка |
Невелика обробка |
|
Залежність |
Не залежить від будь-якого зовнішнього застосування |
Залежник зоопарку |
|
Затримка |
Мілі-друга затримка |
Залежить від Джерела даних, як правило, менше 1-2 секунд. |
|
Мовна підтримка |
Він підтримує всі мови |
Kafka працює з усіма, але найкраще працює лише з мовою Java |
Висновок - Apache Storm vs Kafka
Apache Storm і Kafka є незалежними та мають інше призначення в середовищі кластерів Hadoop.
Apache Storm і Kafka не залежать один від одного, проте рекомендується використовувати Storm разом з Kafka, оскільки Kafka може копіювати дані в штурм у разі падіння пакету, а також автентифікувати його перед відправленням у Storm.
Роль Кафки - працювати як проміжне програмне забезпечення, воно бере дані з різних джерел, а потім Storms швидко обробляє повідомлення. Підрахунок та розділення голосів в Інтернеті є прикладом у реальному часі для Apache Storm.
Apache Storm і Kafka мають великі можливості в потоковому потоці даних у режимі реального часу та дуже спроможні системи для проведення аналітики в реальному часі.
Рекомендована стаття
- Apache Storm vs Apache Spark - дізнайтеся 15 корисних відмінностей
- Дізнайтеся 10 корисних відмінностей між Hadoop проти Redshift
- 7 найкращих речей, які ви повинні знати про Apache Spark (Керівництво)
- Як використати силу аналітики в реальному часі?