Erinevus Apache Hadoopi ja Apache Stormi vahel
Big Data on viimasel ajal muutunud populaarseks avatud lähtekoodiga tehnoloogiaks ja Hadoopi korstnasse lisatakse iga päev uut raamistikku, et lahendada tohutu andmemahuga seotud keeruline probleem.
Andmete analüüsimiseks kasutab Hadoop töötlemisraamistikku nagu Hadoop koos MapReduce'iga pakkide töötlemiseks ja Apache torm voo töötlemiseks, storm ja Hadoop aitavad organisatsioonil valida Hadoopi korstnast õige tehnoloogia. Uurime, mis on Apache Hadoop ja Apache Storm.
Apache Hadoop:
Apache Hadoop on avatud lähtekoodiga pakettöötluse raamistik, mida kasutatakse suurte andmekogude töötlemiseks kogu kaubaarvutite klastris. See oli esimene suurandmete raamistik, mis kasutab ladustamiseks HDFS-i (Hadoopi hajutatud failisüsteemi) ja arvutamiseks MapReduce'i raamistikku. Tänu skaleeritavuse funktsioonile saab uusi sõlme olemasolevasse süsteemi hõlpsalt lisada, kui andmemaht suureneb ja tõrketaluvuse tõttu on süsteem kalduvus tõrkele, nii et süsteem on kogu aeg saadaval, st kõrge kättesaadavus.
Apache Storm:
Apache torm pakub Hadoopi pinule reaalajas andmetöötlusvõimalusi ja see on ka avatud lähtekoodiga. Apache torm saab hakkama väga suure andmemahuga ja annab väikese latentsusajaga (peaaegu reaalajas) tulemusi. Apache torm ei tööta Hadoopi klastris, selle asemel kasutab DAG-is esinevate topoloogiate koordineerimiseks Apache ZooKeeper (Directed Acyclic Graph).
Tutvuge allpool oleva ametliku veebisaidi mainimisega, miks Stormi kasutada: http://storm.apache.org/
Pea ja pea võrdlus Apache Hadoopi ja Apache Stormi vahel (infograafika)
Vaadakem üleval 6. lehel Apache Hadoopi ja Apache Stormi erinevus detailses vormingus tabelitabeli kujul:
Apache Hadoopi ja Apache Stormi peamised erinevused
| Apache Hadoop | Apache Storm |
| Suuremahulise ja struktureerimata andmestiku hajutatud partii töötlemine . | Jaotatud reaalajas töötlemine suure mahuga ja suure kiirusega andmetega. |
| Raamistik on kirjutatud Java keeles . | Tormid kirjutatakse poole Java ja Java Clojure koodina, kuid suurem osa koodist / loogikast kirjutatakse Clojure'i keeles. |
| See on riikliku voogesituse töötlemine. | See on kodakondsuseta voogesituse töötlemine. |
| See kasutab Apache loomapidaja koordinatsiooni. | Võib-olla ei kasutata koordineerimiseks Apache Zookeeperit . |
| MapR-i töid teostatakse järjestikku, olenemata sellest, kas see on lõpule viidud. | Tormi topoloogia töötab pidevalt kuni süsteemi väljalülitamiseni. |
| Sellel on kõrge latentsusaeg (aeglane arvutamine). | Sellel on madal latentsusaeg (kiire arvutus). |
| Arhitektuur põhineb väljalaskeavade ja poltide topoloogial . | Arhitektuur koosneb HDFS-ist ja MapReduce-st. |
| Andmeid voogesitatakse pidevalt ja see on dünaamiline. | Andmed on staatilised ja muutumatud (andmed on püsivus). |
| Seda on lihtne seadistada, kuid Hadoopi klastri haldamine on keeruline. | Seda on lihtne seadistada ja tormiklastri haldamine on samuti lihtne. |
| Kasutusjuhtumid: Twitter, Navisite, Wego jne. | Kasutusjuhtumid: musta kasti andmed, otsingumootori andmed jne. |
Apache Hadoop vs Apache Stormide võrdlustabel
| Apache Hadoop | Apache Storm |
| Hadoopi kasutatav töötlemisraamistik on hajutatud partiitöötlus, mis kasutab MapReduce mootorit arvutamiseks, mis järgib kaarti, sorteerimist, segamist, algoritmi vähendamist. | Stormi kasutatav töötlemisraamistik on jaotatud reaalajas andmetöötluseks, mis kasutab DAG-sid raamistikus, et genereerida topoloogiaid, mis koosnevad ojast, väljalaskest ja poldist. |
| Kiirus: suure hulga andmemahu töötlemise tõttu võtab Hadoop pikemat arvutusaega, mis tähendab, et latentsus on pikem, seetõttu on Hadoop suhteliselt aeglane. | Kiirus: peaaegu reaalajas töötlemise tõttu haldab Storm väga madala latentsusajaga andmeid, et saada tulemus minimaalse viivitusega. |
| Arengu lihtsus: Hadoop MapReduce raamistik on kirjutatud Java programmeerimiskeeles. Hadoopi arendamise teeb lihtsamaks Hadoopi peal asuvate Apache pig (skriptikeel) ja Apache Hive (SQL-ühilduv) kasutamine. | Arengu lihtsus: Apache Storm on kirjutatud Clojure'is. See kasutab mudeli töötlemiseks DAG-sid. Stormis teevad torud ja poldid topoloogiat ning seda saab kirjutada mis tahes keeles. DAG-i iga sõlm muudab protsessi jätkamiseks andmeid. |
| Arhitektuur: Hadoopi arhitektuur koosneb HDFS-ist andmete salvestamiseks ja MapReduce for Computation. | Arhitektuur: Tormi arhitektuur koosneb voost, tiladest ja poltidest, mis kirjeldavad teostatavaid samme |
| Andmete kättesaadavus: Hadoop kasutab HDFS-i salvestusruumina, mis on püsiv ja pakub töötlemiseks staatilisi andmeid. | Andmete kättesaadavus: Storm saab integreeruda Hadoopi YARN-i ressursiläbirääkijaga, et kasutada Hadoopi salvestusruumi ja dünaamilisi ning pidevalt voogesitatavaid andmeid |
| Praegune väljalase: Alates 2018. aasta veebruarist on Apache Hadoopi uusim versioon 3.0.0 ja seda on lihtne seadistada, kuid seda on keeruline kasutada. | Praegune väljalase: Alates 2018. aasta veebruarist on Apache tormi uusim versioon 1.2.0 ning seda on lihtne seadistada ja kasutada. |
Lisaks erinevustele on Hadoopis ja Stormis ka mõned sarnasused, kuna mõlemad on avatud lähtekoodiga tehnoloogiad, millel on skaleeritav ja tõrketaluvusega funktsioon, mida kasutatakse äriteabe ja organisatsioonide suurandmete analüüsi sektoris.
Järeldus - Apache Hadoop vs Apache Storm
Apache Hadoop pakub pakkide töötlemist väga suurte, väga latentsusega andmestike käsitsemiseks ja kasutab kauba riistvara, mis muudab selle odavamaks ning toetab ka muid mitmekesise tehnoloogiaga raamistikke. Kuid peaaegu reaalajas töötlemiseks väga madala latentsusajaga tormiga on parim valik, mida saab kasutada mitme programmeerimiskeelega. Seega, vastavalt organisatsiooni vajadusele, saame kasutada Apache tormi või Apache Hadoopi reaalajas või pakkide töötlemiseks.
Soovitatav artikkel
- Apache Hadoop vs Apache Spark | 10 parimat võrdlust, mida peate teadma!
- Apache Storm vs Apache Spark - õppida 15 kasulikku erinevust
- Hadoop vs Apache Spark - huvitavad asjad, mida peate teadma
- Big Data vs Apache Hadoop - 4 parimat võrdlust, mida peate õppima
- Hadoop vs säde: mis on funktsioon