Erinevus Apache Stormi ja Apache Sparki vahel
Apache Storm on avatud lähtekoodiga, skaleeritav, tõrketaluv ja hajutatud reaalajas arvutisüsteem. Apache Storm on keskendunud voo töötlemisele või sündmuste töötlemisele. Apache Storm rakendab tõrketaluvuse meetodit arvutuse tegemiseks või mitme arvutuse juhtimiseks sündmusel, kui see suubub süsteemi. Apache Spark on välkkiire ja klastrite arvutustehnoloogia raamistik, mis on loodud kiireks arvutamiseks suuremahulisel andmetöötlusel. Apache Spark on hajutatud töötlemismootor, kuid sisseehitatud klastri ressursihalduri ja hajutatud salvestussüsteemiga see kaasas pole. Peate ühendama valitud klastrihalduri ja salvestussüsteemi.
Tutvustame lähemalt Apache Storm vs Apache Spark kohta:
- Apache Storm on tööülesannetega paralleelne pidev arvutusmootor. See määratleb oma töövood suunatud tsüklilistes graafikutes (DAG), mida nimetatakse topoloogiateks. Need topoloogiad kehtivad seni, kuni kasutaja need seiskab või kui neid ei õnnestu taastada. Apache Storm ei jookse Hadoopi klastrites, vaid kasutab oma protsesside juhtimiseks loomaaia pidajat Zoo ja enda pisitöölist. Apache Storm suudab faile lugeda ja HDFS-i kirjutada.
- Apache Storm integreerub juba kasutatavate järjekorda- ja andmebaasitehnoloogiatega. Tormi topoloogia tarbib andmevooge ja töötleb neid vooge meelevaldselt keerukatel viisidel, jaotades vood ümber vastavalt vajadusele arvutamise iga etapi vahel. Apache Storm põhineb reeglitel ja voogudel. Põhimõte on põhimõtteliselt see, mis on teie andmed ja kuidas need on üles ehitatud.
- Apache Sparki raamistik koosneb Spark Core'ist ja raamatukogude komplektist. Spark core täidab ja haldab meie tööd, pakkudes lõppkasutajale sujuvat kogemust. Kasutaja peab töö Spark core saatma ja Spark core hoolitseb edasise töötlemise, täitmise ja kasutajale tagastamise eest. Meil on Spark Core API erinevates skriptikeeltes, näiteks Scala, Python, Java ja R.
- Apache Sparkis saab kasutaja kasutada Apache Stormi struktureerimata andmete teisendamiseks, kui need sujuvad soovitud vormingusse. Peate ühendama valitud klastrihalduri ja salvestussüsteemi.
- Apache Sparki jaoks saate klastrihalduriks valida Apache YARN või Mesos.
- Apache Sparksi ressursside halduriks saate valida Hadoopi hajutatud failisüsteemi (HDFS), Google'i pilvesalvestuse, Amazon S3, Microsoft Azure.
- Apache Spark on andmetöötlusmootor pakkimis- ja voogesitusrežiimide jaoks, mis hõlmavad SQL päringuid, graafikutöötlust ja masinõpet.
Apache Stormi ja Apache Sparki (infograafika) võrdlus ühest otsast teise:
Apache Stormi ja Apache Sparki peamised erinevused:
Allpool on punktide loendid, kirjeldage peamisi erinevusi Apache Stormi ja Apache Sparki vahel:
- Apache Storm teostab paralleelselt arvutusi, samas kui Apache Spark arvutab andmeid paralleelselt.
- Kui töötaja sõlme Apache Stormis ebaõnnestub, määrab Nimbus töötajate ülesande teisele sõlmele ja kõik nurjunud sõlme saadetud nipid aegutakse ja korratakse automaatselt uuesti. Apache Sparkis, kui töötaja sõlm nurjub, saab süsteem uuesti arvutada alates kui andmeid ei korrata, võib sisendandmete ja andmete jääkkoopia kaduda.
- Apache Stromi kohaletoimetamise garantii sõltub ohutusest andmeallikast, samas kui Apache Sparkis on HDFS-i toega andmeallikas ohutu.
- Apache Storm on voo töötlemise mootor reaalajas voogesituse andmete töötlemiseks, samas kui Apache Spark on üldotstarbeline arvutimootor.
Apache Stormi omadused:
- Veatolerants - kui töötaja niidid surevad või sõlm läheb alla, taaskäivitatakse töötajad
- Skaleeritavus - väga skaleeritav Storm suudab jõudlust hoida isegi suureneva koormuse korral, lisades ressursse lineaarselt, saavutades läbilaskevõime kuni miljon 100 baiti sõnumit sekundis sõlme kohta
- Latentne aeg - torm viib andmete värskendamiseni ja lõpust kohaletoimetamise vastus sekundites või minutites sõltub probleemist. Selle latentsusaeg on väga madal.
- Kasutuslihtsus süsteemi juurutamisel ja kasutamisel.
- Integreeritud Hadoopiga kõrgemate läbilaskevõimete kasutamiseks
- Lihtne rakendada ja seda saab integreerida mis tahes programmeerimiskeelega
- Apache Storm on avatud lähtekoodiga, vastupidav ja kasutajasõbralik. Seda saaks kasutada nii väikestes kui ka suurtes ettevõtetes
- Võimaldab reaalajas voo töötlemist uskumatult kiiresti, kuna sellel on andmete töötlemiseks tohutu jõud.
- Apache Stormil on operatiivteave.
- Apache Storm pakub garanteeritud andmetöötlust isegi siis, kui mõni klastri ühendatud sõlmedest sureb või teated kaovad
Apache Sparki omadused:
- Kiirus: Apache Spark aitab rakendust käivitada Hadoopi klastris, mällu kuni 100 korda kiiremini ja ketta peal töötades 10 korda kiiremini.
- Reaalajas töötlemine: Apache-säde saab reaalajas voogesituse andmeid käsitleda.
- Kasutatavus : Apache Spark suudab toetada mitut keelt, näiteks Java, Scala, Python ja R
- Laisk hinnang: Apache Sparkis on muutused laisa laadi. See annab tulemuse pärast uue RDD moodustamist olemasolevast.
- Integreerimine Hadoopiga: Apache Spark töötab iseseisvalt ja ka Hadoopi YARN Cluster Manager'is ning seega saab see lugeda olemasolevaid Hadoopi andmeid.
- Veatolerants: Apache Spark pakub tõrketaluvust, kasutades RDD kontseptsiooni. Spark RDD-d on loodud klastris olevate töötajate sõlmede tõrkega toimetulemiseks.
Apache Storm vs Apache Spark võrdlustabel
Arutlen peamiste esemete üle ning eristan Apache Stormi ja Apache Sparki.
| Apache Storm | Apache säde | |
| Voo töötlemine | Mikropartii töötlemine | Partii töötlemine |
| Programmeerimiskeeled | Java, Clojure, Scala (mitme keele tugi) | Java, Scala (väiksema keele tugi) |
| Töökindlus | Toetab täpselt üks kord töötlemise režiimi. Saab kasutada ka teistes režiimides, näiteks vähemalt üks kord töötlemisel ja maksimaalselt üks kord ka töötlemisrežiimis | Toetab ainult täpselt ühte töötlemisrežiimi |
| Voo allikad | Kärss | HDFS |
| Voo primitiivid | Tuple, vahesein | DStream |
| Madal latentsusaeg | Apache Storm võib pakkuda paremat latentsusaega vähem piirangutega | Apache Sparki voogesitusel on Apache Stormiga võrreldes suurem latentsusaeg |
| Püsivus | MapState | RDD kohta |
| Sõnumid | ZeroMQ, Netty | Netty, Akka |
| Ressursside haldamine | Lõng, Mesos | Lõng, Meson |
| Veataluvus | Apache Stormis, kui protsess ebaõnnestub, taaskäivitab superviisor selle automaatselt, kuna olekuhaldust hallatakse loomapidaja kaudu | Apache Sparkis tegeleb see ressursihalduri kaudu töötajate taaskäivitamisega, milleks võib olla YARN, Mesos või selle eraldiseisev haldur |
| Riigi juhtimine | Toetatud | Toetatud |
| Eraldamine | Apache Ambari | Põhiline jälgimine Ganglia abil |
| Madalad arenduskulud | Apache Stormis ei saa sama koodi kasutada pakkide töötlemisel ja voo töötlemisel | Apache Sparkis saab sama koodi kasutada pakkide töötlemisel ja voo töötlemisel |
| Läbilaskevõime | 10 k arvestust sõlme kohta sekundis | 100 000 kirjet sõlme kohta sekundis |
| Eriline | Jaotatud RPC | Ühendatud töötlemine (partii, SQL jne) |
Järeldus - Apache Storm vs Apache Spark:
Apache Storm ja Apache Spark on suurepärased lahendused, mis lahendavad voogesituse allaneelamise ja teisendamise probleemi. Apache Storm ja Apache Spark võivad mõlemad olla Hadoopi klastri osad andmete töötlemiseks. Apache Storm on lahendus reaalajas voo töötlemiseks. Kuid Storm on piiratud ressursside tõttu arendajate jaoks rakenduste arendamiseks väga keeruline.
Apache Stormi saab enamasti kasutada voo töötlemiseks. Kuid tööstus vajab üldist lahendust, mis suudaks lahendada igat tüüpi probleemid. Näiteks partii töötlemine, interaktiivne töötlemine voo töötlemisel ja iteratiivne töötlemine. Nii et Apache Spark satub tähelepanu keskpunkti, mis on üldotstarbeline arvutusmootor. See on põhjus, miks Apache Sparki nõudlus võrdleb rohkem IT-spetsialistide muid tööriistu. Apache Spark saab hakkama erinevat tüüpi probleemidega. Peale selle on Apache Spark arendajate jaoks liiga lihtne ja suudab Hadoopiga väga hästi sulanduda. Apache Spark annab teile paindlikkuse töötada erinevates keeltes ja keskkonnas.
Soovitatav artikkel
See on olnud juhend Apache Storm vs Apache Spark, nende tähendus, võrdlus pea vahel, peamised erinevused, võrdlustabel ja järeldus. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmisi artikleid -
- Iaas vs Azure Pass - erinevused, mida peate teadma
- Apache Hadoop vs Apache Spark | 10 parimat võrdlust, mida peate teadma!
- 7 hämmastav juhend Apache Sparki kohta (juhend)
- 15 parimat asja, mida peate teadma MapReduce vs Spark kohta
- Hadoop vs Apache Spark - huvitavad asjad, mida peate teadma