Разлика между Apache Storm и Kafka
Apache Kafka използва за обработка на голямо количество данни за частите секунди. Това е посредник за разпространено съобщение, който разчита на теми и дялове. Apache Storm е устойчива на откази разпределена рамка за изчисляване в реално време и обработка на потоци от данни. Той взема данните от различни източници на данни като HBase, Kafka, Cassandra и много други приложения и обработва данните в реално време. Написано е на Clojure и Java.
Нека да проучим подробно за Apache Storm срещу Apache Kafka подробно:
Фигура 1, Основна диаграма за обработка на потока на Apache Storm
На Фигура 1 се извършва основна обработка на потоци. Spout и Bolt са два основни компонента на Apache Storm и двата са част от Storm Topology, която отвежда потока от данни от източници на данни, за да ги обработи.
Топология : Топологията на бурята е комбинацията от чучур и болт. Тя е същата като картата и намаленията в Hadoop.
Поток: Потокът може да се счита за тръбопровод на данни, това е действителните данни, които получихме от източник на данни.
Чучур: чучур получава данни от различни източници на данни, като например API. Той непрекъснато получава данни от източници на данни и ги изпраща на Болт за обработка.
Болт: Логично обработващите единици вземат данни от Spout и извършват логически операции като агрегиране, филтриране, присъединяване и взаимодействие с източници на данни и бази данни.
Apache Kafka осигурява поточно предаване на данни в реално време. Той взема данните от различни уебсайтове като Facebook, Twitter и API и предава данните във всяко различно приложение за обработка (Apache Storm) в среда на Hadoop.
Фигура 2, Архитектура и компоненти на Apache Kafka.
Kafka съхранява съобщения / данни, които е получавала от различни източници на данни, нарича " Производител ". След като получи данните, той раздели съобщенията чрез „ дял “ в различни „ теми “.
Kafka Cluster е комбинация от теми и дялове. Дяловете индексира и съхранява съобщенията. Потребителят взема съобщенията от дялове и ги запитва. Apache Kafka може да се използва заедно с Apache HBase, Apache Spark и Apache Storm.
Следват API-тата, които обработват всички данни от съобщения (публикуване и абонамент) в рамките на Kafka Cluster.
1) API на производителя: Той предоставя разрешение на приложението да публикува потока от записи.
2) Потребителски API: Този API се използва за абонамент за темите.
3) API на потока: Този поток осигурява резултата след преобразуване на входния поток в изходния поток.
4) API на конектор: Свързва темите със съществуващите приложения.
Основната употреба на Apache Kafka е за проследяване на активността на уебсайтове, показатели, агрегиране на журнали, извличане на събития и други потоци на данни на живо. Добре е за поточно предаване, което надеждно получава данни между приложения или системи
Сравнение между главата на Apache Storm срещу Kafka (Инфографика)
По-долу са топ 9 разликите между Apache Storm срещу Kafka
Ключови разлики между Apache Storm срещу Kafka
1) Apache Storm гарантира пълна сигурност на данните, докато в Kafka загубата на данни не е гарантирана, но е много ниска, като Netflix постига 0, 01% от загубата на данни за 7 милиона транзакции със съобщения на ден.
2) Kafka може да съхранява своите данни в локална файлова система, докато Apache Storm е само рамка за обработка на данни.
3) Storm работи по система за съобщения в реално време, докато Kafka използва за съхраняване на входящо съобщение преди обработката.
4) Apache Kafka се използва за обработка на данни в реално време, докато Storm се използва за трансформиране на данните.
5) Kafka получава своите данни от действителния източник на данни, докато Storm изтегля данните от самата Kafka за по-нататъшни процеси.
6) Kafka е приложение за прехвърляне на данни за приложения в реално време от приложението източник в друго, докато Storm е единица за агрегиране и изчисляване.
7) Kafka е поточно устройство в реално време, докато Storm работи върху потока, изтеглен от Kafka.
8) Задължително е да имате Apache Zookeeper, докато настройвате Kafka от другата страна Storm, не зависи от Zookeeper.
9) Kafka работи като водопровод, който съхранява и препраща данните, докато Storm взема данните от такива тръбопроводи и ги обработва допълнително.
10) Kafka е чудесен източник на данни за Storm, докато Storm може да се използва за обработка на данни, съхранявани в Kafka.
11) Apache Storm има вградена функция за автоматично рестартиране на своите демони, докато Kafka е устойчив на вина поради Zookeeper.
Apache Storm срещу Kafka сравнителна таблица
|
Сравнителни точки | Буря | Кафка |
|
изобретател |
кикотене |
|
|
Тип |
Обработка на съобщения в реално време |
Разпределена система за съобщения |
|
Източник на данни |
Kafka & всяка система от бази данни |
FB, Twitter и т.н. … |
|
Основна употреба |
Обработка на потоци |
Брокер за съобщения |
|
Хранилище за данни |
Не съхранява данните си. Данните получават трансфер от входния поток към изходния поток |
Файлова система като EXT4 или XFS |
|
Потокова обработка |
Микро-партидна обработка |
Малка партидна обработка |
|
Зависимост |
Не зависи от външно приложение |
Зависим от зоопарк |
|
латентност |
Мили-Втора латентност |
Зависи от източника на данни обикновено по-малко от 1-2 секунди. |
|
Езикова поддръжка |
Той поддържа всички езици |
Kafka работи с всички, но работи най-добре само с езика на Java |
Извод - Apache Storm срещу Kafka
Apache Storm и Kafka са независими и имат различно предназначение в клъстерната среда на Hadoop.
Apache Storm и Kafka са независими един от друг, но се препоръчва да се използва Storm с Kafka, тъй като Kafka може да репликира данните, за да щурмува в случай на падане на пакета, както и да го удостоверява, преди да го изпрати до Storm.
Ролята на Kafka е да работи като междинен софтуер, той взема данни от различни източници и след това Storms обработва съобщенията бързо. Преброяването и разделянето на гласовете онлайн е пример в реално време за Apache Storm.
Apache Storm и Kafka имат голяма възможност за поточно предаване на данни в реално време и много способни системи за извършване на анализи в реално време.
Препоръчителен член
- Apache Storm срещу Apache Spark - Научете 15 полезни разлики
- Научете 10-те полезни разлики между Hadoop срещу Redshift
- 7 най-добри неща, които трябва да знаете за Apache Spark (Ръководство)
- Как да използваме силата на анализа в реално време?