Разлика между Apache Kafka и Flume

Apache Kafka е система с отворен код за обработка на данни, приемани в реално време. Kafka е трайната, мащабируема и устойчива на неизправности система за съобщения с обществени абонати. Архитектурата за публикуване и абониране първоначално е разработена от LinkedIn за преодоляване на ограниченията в пакетната обработка на големи данни и за решаване на проблеми при загуба на данни. Архитектурата в Kafka ще разграничи доставчика на информация от потребителя на информация. Следователно, изпращащото приложение и получаващото приложение няма да знаят нищо един за друг за тези данни, изпратени и получени.

Apache Kafka ще обработва входящите потоци от данни, независимо от техния източник и местоназначението му. Това е разпределена поточна платформа с възможности, подобни на корпоративната система за съобщения, но има уникални възможности с високи нива на усъвършенстване. С Kafka потребителите могат да публикуват и да се абонират за информация, както и когато възникнат. Тя позволява на потребителите да съхраняват потоци от данни по начин, устойчив на повреда. Независимо от случая на приложение или използване, Kafka лесно разпределя масивни потоци от данни за анализ в предприятието Apache Hadoop. Kafka също може да визуализира поточни данни чрез комбинация от системи Apache HBase, Apache Storm и Apache Spark и може да се използва в различни приложения.

Най-опростено, системата за публикуване и абонамент на Kafka се състои от издатели, клъстер Kafka и потребители / абонати. Данните, публикувани от издателя, се съхраняват като регистрационни файлове. Абонатите също могат да действат като издатели и обратно. Абонат иска заявка за абонамент и Kafka препраща данните на искания абонат. Обикновено в клъстер Kafka може да има много издатели и абонати на различни теми. По същия начин, приложение може да действа както като издател, така и като абонат. Съобщение, публикувано за тема, може да има множество заинтересовани абонати; системата обработва данни за всеки заинтересован абонат. Някои от случаите на употреба, при които Kafka се използва широко, са:

  • Проследявайте дейности на уебсайт
  • Потокова обработка
  • Събиране и наблюдение на показатели
  • Обобщаване на вход

Apache Flume е инструмент, който се използва за събиране, агрегиране и прехвърляне на потоци от данни от различни източници до централизирано хранилище за данни, като HDFS (Hadoop Distributed File System). Flume е високонадеждна, конфигурируема и управляема услуга за събиране на данни, която е предназначена за събиране на поточни данни от различни уеб сървъри към HDFS. Това е и услуга за събиране на данни с отворен код.

Apache Flume се основава на поточни потоци от данни и има гъвкава архитектура. Flume предлага силно устойчив на повреди, здрав и надежден механизъм за отказ и възстановяване с възможност за събиране на данни както в пакетни, така и в поточни режими. Възможностите на Flume се възползват от предприятията да управляват потоци от данни с голям обем, за да кацнат в HDFS. Например потоците от данни включват регистрационни файлове на приложенията, сензори и машинни данни и социални медии и т.н. Тези данни, когато се приземят в Hadoop, могат да бъдат анализирани чрез пускане на интерактивни заявки в Apache Hive или служат като данни в реално време за бизнес табла за управление в Apache HBase. Някои от функциите включват,

  • Съберете данни от множество източници и ефикасно поглъщайте в HDFS
  • Поддържат се различни видове източник и местоназначение
  • Flume може да бъде лесно персонализиран, надежден, мащабируем и устойчив на повреди
  • Може да съхранява данни във всеки централизиран магазин (например, HDFS, HBase)

Сравнение между главата на Apache Kafka и Flume (Инфографика)

По-долу е топ 5 сравнението между Apache Kafka срещу Flume

Ключови разлики между Apache Kafka срещу Flume

Разликите между Apache Kafka срещу Flume са проучени тук,

  • И двете системи Apache Kafka и Flume осигуряват надеждна, мащабируема и висока производителност за работа с големи обеми данни с лекота. Kafka обаче е система с по-общо предназначение, където множество издатели и абонати могат да споделят множество теми. Обратно, Flume е инструмент със специално предназначение за изпращане на данни в HDFS.
  • Kafka може да поддържа потоци от данни за множество приложения, докато Flume е специфичен за Hadoop и анализ на големи данни.
  • Kafka може да обработва и следи данните в разпределените системи, докато Flume събира данни от разпределените системи, за да приземява данни в централизирано хранилище за данни.
  • Когато са конфигурирани правилно, Apache Kafka и Flume са високо надеждни с нулеви гаранции за загуба на данни. Kafka репликира данни в клъстера, докато Flume не репликира събития. Следователно, когато Flume агент се срине, достъпът до тези събития в канала се губи до възстановяването на диска, от друга страна, Kafka предоставя данни на разположение дори в случай на повреда в една точка.
  • Kafka поддържа голям набор от издатели и абонати и множество приложения. От друга страна, Flume поддържа голям набор от източници и типове местоназначение за кацане на данни на Hadoop.

Apache Kafka vs Таблица за сравняване на Flume

Основа за сравнениеАпаче Кафкаводеничен улей
значение
  • · Kafka работи като клъстер и обработва входящите потоци от данни с голям обем в реално време
  • · Kafka има три основни компонента - издателят, клъстерът / мениджърът Kafka и абонатът.
  • · Kafka съхранява поток от записи в различни категории или теми.
  • · Всеки запис в Kafka ще се съхранява като запис в дневника, при който получателят (абонатът) или подателят (издателят) няма да се познават.
  • · Flume е инструмент за събиране на регистрационни данни от разпространени уеб сървъри. Събраните данни ще се приземят в HDFS за допълнителен анализ
  • · Flume е високо надежден и конфигурируем инструмент.
  • · Flume е високоефективен и здрав при обработката на лог файлове, както при пакетна обработка, така и в реално време.
понятие
  • · Kafka ще третира всеки раздел за тема като подреден набор от съобщения
  • · Въз основа на архитектура публикуване-абониране и не проследява съобщения, прочетени от абонати и кой е издателят.
  • · Kafka запазва всички съобщения или данни като регистрационни файлове, където абонатите са отговорни за проследяване на местоположението във всеки лог.
  • · Kafka може да поддържа голям брой издатели и абонати и да съхранява големи количества данни
  • · Flume може да използва поточни данни от множество източници за съхранение и анализ за използване в HBase или Hadoop.
  • · Гарантира гарантирана доставка на данни, тъй като както получателят, така и изпращащият агент предизвикват транзакцията, за да се гарантира гарантирана семантика
  • · Може да се мащабира хоризонтално
Основа на образуването
  • · Ефективна, устойчива на повреди и мащабируема система за съобщения
  • · Flume е услуга или инструмент за събиране на данни в Hadoop
Области на приложение
  • · Следете данните от разпространените приложения
  • · Предоставяне на данни на множество абонати въз основа на техните интереси
  • · Услуги за обобщаване на журнали
  • · Обработвайте журнали за транзакции в сървъри за приложения, уеб сървъри и др. Например електронна търговия, онлайн портали за търговия на дребно, социални медии и др.
Приближаване
  • · Kafka е необходим за ефективна обработка на потоци от данни в реално време без загуба на данни
  • · Необходимост от осигуряване на предаване на данни дори по време на повреда на машината, следователно това е системата за устойчивост на неизправности
  • · Необходимост от събиране на големи данни или в поточен, или в пакетен режим от различни източници
  • · Ефективен при работа с трупи

Извод - Apache Kafka срещу Flume

В обобщение, Apache Kafka и Flume предлагат надеждни, разпределени и устойчиви на повреди системи за агрегиране и събиране на голям обем данни от множество потоци и приложения за големи данни. Както Apache Kafka, така и Flume системите могат да бъдат мащабирани и конфигурирани, за да отговарят на различни компютърни нужди. Архитектурата на Kafka осигурява устойчивост на откази, но Flume може да бъде настроен, за да осигури безопасни операции. Потребителите, които планират да внедрят тези системи, трябва първо да разберат случая на използване и да го внедрят по подходящ начин, за да гарантират висока производителност и да реализират пълни ползи.

Препоръчителен член

Това е ръководство за Apache Kafka срещу Flume, тяхното значение, сравнение между главата, ключови разлики, таблица на сравнението и заключение. Можете също да разгледате следните статии, за да научите повече -

  1. Apache Storm срещу Kafka - 9 най-добри разлики, които трябва да знаете
  2. Топ 12 Сравнение на Apache Hive с Apache HBase (Инфографика)
  3. Големи данни срещу Apache Hadoop - Топ 4 сравнение, което трябва да научите
  4. Apache Pig vs Apache Hive - Топ 12 полезни разлики
  5. Въпроси за интервю за SASS: Кои са полезните въпроси
  6. Кафка срещу Кинезис | Топ 5 разлики за научаване с инфографика

Категория:

Голяма информация