Erinevused Kafka vs Spark vahel
Organisatsioonid kasvavad pidevalt tohutute andmetega. Nad üritavad traditsiooniliste RDBMS-ide asemel kasutada Hadoopi selliste tohutute andmete jaoks. Samal ajal soovivad nad kiiret töötlemist ja reaalajas väljundit. Hadoop on avatud lähtekoodiga platvorm, kus saame kasutada mitut keelt erinevat tüüpi tööriistade jaoks, näiteks Python, Scala. Hadoopi reaalajas töötlemiseks saame kasutada Kafkat ja Sparki. See on väike artikkel, kus püüan selgitada, kuidas Kafka vs Spark töötab.
Kafka
Kafka on avatud lähtekoodiga voo töötlemise platvorm, mille on välja töötanud Apache. See on vahendaja lähte- ja sihtkoha vahel reaalajas voogesitusprotsessis, kus saame andmeid säilitada kindla ajavahemiku jooksul. Kafka on hajutatud sõnumside süsteem. Kus saame neid püsivaid andmeid reaalajas kasutada. See töötab teenusena ühes või mitmes serveris. Kafka salvestab kirjete voo kategooriates, mida nimetatakse teemadeks. Iga voo kirje koosneb võtmest, väärtusest ja ajatemplist.
Kafka serveri käivitamiseks
>bin/Kafka-server-start.sh config/server.properties
Järgnevad on Kafka põhikomponent
Allikas: see käivitub, kui allikal ilmub uus CDC (Change Data Capture) või uus insert. Selleks peame muudatuse tuvastamiseks määrama võtmeveeru.
Maakler: kes vastutab andmete hoidmise eest. Igal maakleril pole partitsiooni.
Teema: See kategoriseerib andmed. Kafka teemasid tellivad alati mitu tarbijat, kes tellivad talle kirjutatud andmeid.
Teema loomine
> bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test
Ja teemade nimekirja vaatamiseks
> bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181
Partitsioon: teemad jaotatakse paralleelseks töötlemiseks veel sektsioonideks.
Tootja: Andmete avaldamise eest vastutab tootja. See suunab andmed valitud teemadele. Produtsent valib, millise kirje määrata teemasisesesse sektsiooni.
Kafka on käskinud koostada teemakohase sõnumi.
> bin/Kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test
Tere tere hommikust.
See on katsesõnum.
Tarbija: tarbijad tarbivad andmeid teemade kaupa. Tarbija saab oma tarbijarühmaga sildi. Kui samal teemal on mitu tarbijat erinevatest tarbijarühmadest, on iga eksemplar saadetud igale tarbijarühmale.
Andmete püsimiseks võite kasutada mitut allikat. Kafka on käskinud tarbida teemakohaseid sõnumeid.
> bin/Kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic test --from-beginning
Tere tere hommikust.
See on katsesõnum.
Flume: Me võime kasutada flume Kafka Sink. Millises, Niipea kui mõni CDC (Change Data Capture) või New insert flume käivitab kirje ja suunavad andmed Kafka teemale. Selleks peame kanalit määrama.
Sama nagu flume Kafka kraanikaussi, meil võib olla HDFS, JDBC allikas ja kraanikauss.
Kafkal on parem läbilaskevõime ja sellel on sellised funktsioonid nagu sisseehitatud sektsioonimine, replikatsioon ja rikkekindlus, mis teeb sellest parima lahenduse tohutul hulgal sõnumite või voo töötlemiseks
Säde
Apache Spark on avatud lähtekoodiga klastrite arvutamise raamistik. Algselt California ülikoolis Berkeley Amp Labi välja töötatud Spark-koodibaas annetati hiljem Apache Software Foundationile. Spark pakub liidest tervete klastrite programmeerimiseks kaudse andmete paralleelsuse ja tõrketaluvusega.
Kui Hadoop kasutusele võeti, oli Map-Reduce kõigi tööülesannete baaskäivitusmootor. Kaardil Vähendage täitmist (lugege - kirjutage) protsess tegelikul kõvakettal. See on põhjus, miks täitmise ajal kulub rohkem aega ja ruumi.
Apache Spark on avatud lähtekoodiga platvorm. Parandab täitmise kvaliteeti kui protsessMap-Reduce. See on avatud platvorm, kus saate kasutada mitut programmikeelt, näiteks Java, Python, Scala, R. Spark pakub mälusisest täitmist, mis on 100X kiirem kui MapReduce. See kasutab RDD määratlust. RDD on jõuline hajutatud andmekogum, mis võimaldab teil andmeid mällu läbipaistval viisil salvestada ja ainult vajadusel kettale hoida. See on aeg, kus ketta asemel andmetele juurde pääseb mälust.
Spark on platvorm, kus saame andmeid andmeraamis hoida ja töödelda. Rakenduste arendaja, andmeteadlane, andmeanalüütik saab sädeme abil tohutu hulga andmeid minimaalse aja jooksul töödelda. Saame Sparkis kasutada sellist funktsiooni nagu interaktiivne, iteratiivne andmete analüüs.
Sädeme voogesitus on veel üks funktsioon, kus saame andmeid reaalajas töödelda. Pangandomeen peab jälgima reaalajas toimuvat tehingut, et pakkuda kliendile parimat pakkumist, jälgides kahtlasi tehinguid. Sädeme voog on kõige populaarsem Hadoopi nooremas põlvkonnas. Spark on kerge arendatav API, mis aitab arendajal kiiresti voogesitusprojektide kallal töötada. Sädemevoog taastab kaotatud andmed hõlpsalt ja suudab edastada täpselt siis, kui arhitektuur on paigas. Ja ilma täiendavate kodeerimispingutusteta saame töötada samaaegselt reaalajas sädeme voogesituse ja ajalooliste pakendiandmetega (Lambda Architecture).
Sparki voogesituses saame allikana või kraanina kasutada mitut tööriista nagu flume, Kafka, RDBMS.
Või saame otse voogu RDBMS-ist Sparki.
Saame käivitada sädeme HDFS peal või ilma HDFSta. Seetõttu räägivad kõik Hadoopi asendamisest. HDFS on Hadoopi põhifailide süsteem. Saame kasutada HDFS-i lähte- või sihtkohana.
Kasutades Spark SQL-i, kasutage andmete töötlemiseks põhilisi SQL-päringuid. See säde pakub paremaid funktsioone, näiteks Mlib (Machine Learning Library), andmeteadlasele ennustamiseks.
Kafka ja Sparki võrdlus ühest infost (infograafika)
Allpool on toodud 5 parimat võrdlust Kafka vs Spark vahel
Peamine erinevus Kafka vs Spark vahel
Arutame mõnda peamist erinevust Kafka vs Spark vahel:
- Kafka on Sõnumite vahendaja. Spark on avatud lähtekoodiga platvorm.
- Kafkal on andmetega töötamiseks tootja, tarbija ja teema. Seal, kus Spark pakub platvormi, tõmmake andmeid, hoidke neid, töödelge ja lükake lähtest sihtpunkti.
- Kafka pakub reaalajas voogesitust, aknaprotsessi. Seal, kus Spark võimaldab nii reaalajas voogu kui ka pakkimisprotsessi.
- Kafkas ei saa me ümberkujundamist läbi viia. Esitame ETL-i
- Kafka ei toeta andmete teisendamiseks ühtegi programmeerimiskeelt. Kus säde toetab mitut programmeerimiskeelt ja -kogu.
- Nii kasutatakse Kafkat reaalajas voogesitusena kanali või vahendajana lähte ja sihtkoha vahel. Seal, kus Spark kasutab reaalajas voogu, pakkimisprotsess ja ka ETL.
Kafka vs Spark omadused
Seal on mõned peamised omadused:
- Andmevoog: Kafka vs Spark pakuvad reaalajas andmete voogesitust allikast sihtpunkti. Kafka lihtsalt voolab andmeid teemasse, Spark on protseduuriline andmevoog.
- Andmete töötlemine: me ei saa andmetes mingeid ümberehitusi teha, kuna Spark abil saame andmeid muuta.
- Andmed püsivad: Kafka säilitab andmeid mõnda aega, nagu on määratletud konfiguratsioonis. Andmete säilitamiseks peame kasutama andmeraami või andmestiku objekti.
- ETL-i transformatsioon: Sparki kasutades saame teha ETL-i, kus Kafka ei paku ETL-i.
- Mäluhaldus: Spark kasutab RDD-d andmete hajutatud viisil (nt vahemälu, kohtruum) salvestamiseks, kus Kafka salvestab andmeid teemas, st puhvermällu.
Kafka ja Sparki võrdlustabel
Allpool on ülim võrdlus Kafka vs Spark vahel:
| Funktsiooni kriteeriumid | Apache säde | Kafka |
| Kiirus | 100 korda kiirem kui Hadoop | Korralik kiirus |
| Töötlemine | Reaalajas ja pakkide töötlemine | Ainult reaalajas / akende töötlemine |
| Raskus | Kerge õppida kõrge taseme moodulite tõttu | Lihtne seadistada |
| Taastumine | Võimaldab vaheseinte taastamist vahemälu ja RDD abil | Veatolerants / replikatsioon |
| Interaktiivsus | Tal on interaktiivsed režiimid | Ei ole interaktiivset režiimi / tarbige andmeid |
Järeldus
Saame kasutada Kafkat sõnumimaaklerina. See võib andmeid kindla ajavahemiku jooksul säilitada. Kafka abil saame akna toiminguid teostada reaalajas. Kuid me ei saa Kafkas ETL-i teisendamist läbi viia. Sparki kasutades võime andmeid andmeobjektis säilitada ja teostada otsest-lõpp-ETL-i teisendusi.
Nii et see on parim lahendus, kui kasutame Kafkat Sparki reaalajas voogesitusplatvormina.
Soovitatav artikkel
See on juhend Kafka vs Spark peamise erinevuse kohta. Siin käsitleme ka Kafka vs Spark võtme erinevusi infograafika ja võrdlustabeliga. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmisi artikleid. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmisi artikleid -
- Erinevus Apache Kafka ja Flume vahel
- Apache Storm vs Kafka
- Apache Hadoop vs Apache Spark
- Google Cloud vs AWS
- Kafka vs Kinesis | 5 parimat erinevust