Erinevus Apache Stormi ja Kafka vahel
Apache Kafka haldab sekundite murdosa jooksul suurt hulka andmeid. See on hajutatud sõnumite vahendaja, mis tugineb teemadele ja partitsioonidele. Apache Storm on tõrketaluv, hajutatud raamistik reaalajas arvutamiseks ja andmevoogude töötlemiseks. See võtab andmeid erinevatest andmeallikatest nagu HBase, Kafka, Cassandra ja paljudest muudest rakendustest ning töötleb andmeid reaalajas. See on kirjutatud Clojure'is ja Java keeles.
Uurime lähemalt Apache Storm vs Apache Kafka kohta:
Joonis 1, Apache Stormi põhivoo töötlemise skeem
Joonisel 1 viiakse läbi põhivoo töötlemine. Spout ja Bolt on Apache Stormi kaks peamist komponenti ja mõlemad on osa Storm Topologyst, mis võtab andmevoogu andmeallikatest selle töötlemiseks.
Topoloogia : Tormi topoloogia on õla ja poldi kombinatsioon. See on sama mis Hadoopis kaart ja vähendused.
Voog: voogu võib pidada andmetorustikuks - see on tegelik teave, mille me andmeallikast saime.
Hoop: Spout võtab vastu andmeid erinevatest andmeallikatest, näiteks API-delt. Ta võtab pidevalt andmeid andmeallikatest ja saadab need Boltile töötlemiseks.
Polt: on loogiline, et töötlemisüksused võtavad andmeid Spoutist ja teostavad loogilisi toiminguid, nagu näiteks koondamine, filtreerimine, andmeallikate ja andmebaasidega ühendamine ja nendega suhtlemine.
Apache Kafka pakub reaalajas andmete voogesitust. See võtab andmeid erinevatelt veebisaitidelt, näiteks Facebook, Twitter ja API-sid, ning edastab andmed Hadoopi keskkonnas igale erinevale töötlemisrakendusele (Apache Storm).
Joonis 2, Apache Kafka arhitektuur ja komponendid.
Kafka salvestab erinevatest andmeallikatest saadud sõnumeid / andmeid nimega “ tootja ”. Kui andmed on kätte saadud, jaotas ta sõnumid jaotises „ Jaotis ” erinevas teemas .
Kafka klaster on teemade ja vaheseinte kombinatsioon. Partitsioonid indekseerib ja salvestab sõnumid. Tarbija võtab sõnumid partitsioonidest ja küsib sõnumeid. Apache Kafkat saab kasutada koos Apache HBase, Apache Spark ja Apache Storm.
Järgnevalt on toodud API-liidesed, mis käsitlevad kõiki Kafka klastri sõnumside (avaldamise ja tellimise) andmeid.
1) Producer API: see annab rakendusele loa dokumendivoo avaldamiseks.
2) Tarbija API: seda API kasutatakse teemade tellimiseks.
3) Streami API: see voog annab tulemuse pärast sisendvoo teisendamist väljundvoogu.
4) Connector API: see seob teemad olemasolevate rakendustega.
Apache Kafka peamine kasutusala on veebisaitide aktiivsuse jälgimine, mõõdikud, logide koondamine, sündmuste hankimine ja muu reaalajas andmevoo salvestamine. See on hea voogesituse jaoks, mis võimaldab andmeid rakenduste või süsteemide vahel usaldusväärselt hankida
Apache Storm vs Kafka (infograafika) võrdlus peaga
Allpool on toodud 9 parimat erinevust Apache Storm vs Kafka vahel
Peamised erinevused Apache Storm vs Kafka vahel
1) Apache Storm tagab täieliku andmeturbe, samas kui Kafkas pole andmete kadu tagatud, kuid see on väga madal, kuna Netflix saavutas 7 miljoni sõnumitehingu kohta päevas 0, 01% andmete kadumisest.
2) Kafka saab salvestada oma andmeid kohalikku failisüsteemi, samas kui Apache Storm on vaid andmetöötlusraamistik.
3) Storm töötab reaalajas sõnumsidesüsteemis, samal ajal kui Kafka enne töötlemist talletas sissetulevad sõnumid.
4) Apache Kafkat kasutatakse reaalajas andmete töötlemiseks, Stormit aga andmete teisendamiseks.
5) Kafka saab oma andmed tegelikest andmeallikatest, samal ajal kui Storm kogub andmed Kafka enda käest edasisteks protsessideks.
6) Kafka on rakendus reaalajas rakenduse andmete ülekandmiseks lähterakendusest teise, samal ajal kui Storm on liitmis- ja arvutusüksus.
7) Kafka on reaalajas voogesitusüksus, samal ajal kui Storm töötab Kafkast tõmmatud oja peal.
8) Kafka teispoolsuse rajamisel on kohustuslik Apache loomapidaja, Storm ei sõltu loomapidajast.
9) Kafka töötab veetorustikuna, mis salvestab ja edastab andmeid, samal ajal kui Storm võtab andmeid sellistest torujuhtmetest ja töötleb neid edasi.
10) Kafka on Stormi jaoks suurepärane andmeallikas, samas kui Stormi saab kasutada Kafkas salvestatud andmete töötlemiseks.
11) Apache Stormil on sisseehitatud funktsioon deemonite automaatseks taaskäivitamiseks, samas kui Kafka on loomapidaja tõttu tõrketaluvusega.
Apache Storm vs Kafka võrdlustabel
|
Võrdluspunktid | Torm | Kafka |
|
Leiutaja |
|
|
|
Tüüp |
Reaalajas teadete töötlemine |
Hajutatud sõnumsidesüsteem |
|
Andmeallikas |
Kafka ja igasugune andmebaasisüsteem |
FB, Twitter jne … |
|
Esmane kasutamine |
Voo töötlemine |
Sõnumite vahendaja |
|
Andmekogu |
Ei salvesta oma andmeid. Andmed edastatakse sisendvoogust väljundvoogu |
Failisüsteem, näiteks EXT4 või XFS |
|
Voo töötlemine |
Mikropartii töötlemine |
Väikese partiiga töötlemine |
|
Sõltuvus |
Ei sõltu ühestki välisest rakendusest |
Loomaaednik sõltuv |
|
Latentne aeg |
Milli-sekundiline latentsusaeg |
Sõltub andmeallikast tavaliselt vähem kui 1-2 sekundit. |
|
Keeletugi |
See toetab kõiki keeli |
Kafka töötab kõigiga, kuid töötab kõige paremini ainult Java keeles |
Järeldus - Apache Storm vs Kafka
Apache Storm ja Kafka on mõlemad sõltumatud ja neil on Hadoopi klastri keskkonnas erinev eesmärk.
Apache Storm ja Kafka on mõlemad teineteisest sõltumatud, kuid soovitatav on kasutada Stormi koos Kafkaga, kuna Kafka saab paketilanguse korral andmeid tormi replitseerida ning autentida enne Stormi saatmist.
Kafka roll on töötada vahetarkvarana, mis võtab andmeid erinevatest allikatest ja seejärel töötleb Storms sõnumeid kiiresti. Interneti-häälte lugemine ja eraldamine on Apache Stormi reaalajas näide.
Apache Storm ja Kafka on mõlemad suurepärased võimalused andmete reaalajas voogesitamiseks ja väga võimelised süsteemid reaalajas analüüsi tegemiseks.
Soovitatav artikkel
- Apache Storm vs Apache Spark - õppida 15 kasulikku erinevust
- Siit saate teada 10 kasulikku erinevust Hadoopi ja punase nihke vahel
- 7 parimat asja, mida peate Apache Sparki kohta teadma (juhend)
- Kuidas kasutada reaalajas analüüsi võimsust?