Разлика между Apache Hadoop и Apache Storm
Big Data се превърна в популярната технология с отворен код в последно време и всеки ден в стека Hadoop се добавя нова рамка за решаване на сложния проблем, свързан с огромния обем данни.
За да извърши анализ на данните, Hadoop използва рамка за обработка като Hadoop с MapReduce за пакетна обработка и Apache буря за обработка на потоци, следователно, буря и Hadoop помага на организацията да избере правилната технология от стека Hadoop. Нека да разгледаме какво е Apache Hadoop и Apache Storm.
Apache Hadoop:
Apache Hadoop е рамка за пакетна обработка с отворен код, използвана за обработка на големи набори от данни в клъстера от стокови компютри. Това беше първата голяма рамка за данни, която използва HDFS (разпределена файлова система Hadoop) за съхранение и рамка MapReduce за изчисляване. Поради функцията си за мащабируемост, новите възли могат лесно да се добавят към съществуващата система, ако количеството данни се увеличава и поради своята отказоустойчивост естествената система е склонна към отказ, така че системата да е достъпна през цялото време, т.е. висока наличност.
Apache Storm:
Apache буря осигурява възможности за обработка на данни в реално време на стека Hadoop и освен това е отворен код. Apache буря може да се справи с много голямото количество данни и предоставя резултат с ниска латентност (почти в реално време). Бурята Apache не работи на клъстер Hadoop, вместо това използва Apache ZooKeeper за координиране на топологии, присъстващи в DAG (Directed Acyclic Graph).
Вижте официалното споменаване на уебсайта по-долу защо да използвате Storm: http://storm.apache.org/
Сравнение между главата на Apache Hadoop срещу Apache Storm (Инфографика)
Нека да проверим в Топ 6 разликата между Apache Hadoop срещу Apache Storm в подробен формат в табличен формат по-долу:
Ключови разлики между Apache Hadoop срещу Apache Storm
| Apache Hadoop | Apache Storm |
| Разпределена пакетна обработка на голям обем и неструктуриран набор от данни. | Разпределена обработка в реално време на данни с голям обем и висока скорост. |
| Рамката е написана на Java . | Storms е написан на Half Java и Half Clojure код, но по-голямата част от код / логика е написана в Clojure. |
| Това е Streaming поточна обработка. | Това е поточна обработка без състояние . |
| Използва Apache Zookeeper координация. | Той може или не може да използва Apache Zookeeper за координация. |
| Заданията на MapR се изпълняват последователно, все още тя е завършена. | Бурята топология работи непрекъснато до изключване на системата. |
| Има висока латентност (бавно изчисление). | Има ниска латентност (бързо изчисляване). |
| Архитектурата се основава на топология на чучури и болтове. | Архитектурата се състои от HDFS и MapReduce. |
| Данните непрекъснато се предават и са динамични. | Данните са статични и енергонезависими (Data is Persistence). |
| Инсталирането е лесно, но работата с клъстера Hadoop е трудна. | Настройката е лесна и работата на буря с клъстер също е лесна. |
| Използвайте случаи: Twitter, Navisite, Wego и т.н. | Използвайте случаи: Данни за черната кутия, данни за търсачката и т.н. |
Apache Hadoop vs Apache Storm Таблица за сравнение
| Apache Hadoop | Apache Storm |
| Рамка за обработка, използвана от Hadoop, е разпределена партидна обработка, която използва MapReduce двигател за изчисляване, който следва алгоритъм за карта, сортиране, разбъркване, намаляване. | Рамката за обработка, използвана от Storm, се разпространява в реално време за обработка на данни, която използва DAG в рамка за генериране на топологии, които са съставени от Stream, Spouts и Bolts. |
| Скорост: Поради пакетната обработка на голям обем данни Hadoop отнема повече време за изчисляване, което означава, че латентността е по-голяма, следователно Hadoop е сравнително бавен. | Скорост: Поради почти обработка в реално време, Storm обработва данни с много ниска латентност, за да даде резултат с минимално закъснение. |
| Развитие Лесно: Рамката Hadoop MapReduce е написана на програмния език на Java. Развитието на Hadoop се улеснява чрез използването на прасе Apache (скриптов език) и Apache Hive (съвместим с SQL) на върха на Hadoop. | Развитие Лесно: Apache Storm е написано на Clojure.Използва DAG за обработка на модел. В Storm Spouts и Bolts правят топология и тя може да бъде написана на всеки език. Всеки възел в DAG преобразува данни, за да продължи процеса. |
| Архитектура: Архитектурата на Hadoop се състои от HDFS за съхранение на данни и MapReduce за изчисления. | Архитектура: Архитектурата на бурята се състои от поток, чучури и болтове, които описват стъпките, които ще бъдат изпълнени |
| Наличност на данни: Hadoop използва HDFS като съхранение, което е устойчиво съхранение и осигурява статични данни за обработка. | Наличност на данни: Storm може да се интегрира с преговарящия ресурс на YARN на Hadoop, за да използва Hadoop съхранение и данни, които са динамични и непрекъснато поточни |
| Текуща версия: От февруари 2018 г. последната версия на Apache Hadoop е 3.0.0 и е лесна за настройка, но трудна за работа. | Текуща версия: От февруари 2018 г. последната версия на бурята Apache е 1.2.0 и е лесна за настройка и работа. |
Освен различията, в Hadoop и Storm има и някои прилики, като двете са технологии с отворен код с мащабируема и отказоустойчива функция, използвани в бизнес анализа и сектора за анализ на големи данни в организациите.
Заключение - Apache Hadoop срещу Apache Storm
Apache Hadoop осигурява пакетна обработка за работа с много големи набори от данни с висока латентност и използва стоков хардуер, което го прави по-евтин и също така поддържа други рамки с разнообразна технология. Но за почти в реално време обработка с много ниска закъснение буря е най-добрият вариант, който може да се използва с множество езици за програмиране. Следователно, според нуждите на организацията, можем да използваме буря Apache или Apache Hadoop за реално време или пакетна обработка.
Препоръчителен член
- Apache Hadoop срещу Apache Spark | Топ 10 сравнения, които трябва да знаете!
- Apache Storm срещу Apache Spark - Научете 15 полезни разлики
- Hadoop vs Apache Spark - интересни неща, които трябва да знаете
- Големи данни срещу Apache Hadoop - Топ 4 сравнение, което трябва да научите
- Hadoop vs Spark: Какви са функциите