Eroja Kafka vs. Spark välillä
Organisaatiot kasvavat jatkuvasti valtavan datan avulla. He yrittävät käyttää Hadoop-ohjelmaa tällaiseen valtavaan dataan perinteisen RDBMS: n sijasta. Samalla he haluavat nopean käsittelyn ja reaaliaikaisen tulosteen. Hadoop on avoimen lähdekoodin alusta, jossa voimme käyttää useita kieliä erityyppisille työkaluille, kuten Python, Scala. Reaaliaikaiseen käsittelyyn Hadoopissa voimme käyttää Kafkaa ja Sparkia. Tämä on pieni artikkeli, jossa yritän selittää kuinka Kafka vs Spark toimivat.
Kafka
Kafka on Apachen kehittämä avoimen lähdekoodin prosessointialusta. Se on välittäjä lähteen ja määränpään välillä reaaliaikaisessa suoratoistoprosessissa, jossa voimme säilyttää datan tietyn ajanjakson ajan. Kafka on hajautettu viestijärjestelmä. Missä voimme käyttää pysyviä tietoja reaaliaikaiseen prosessiin. Se toimii palveluna yhdessä tai useammassa palvelimessa. Kafka tallentaa ennätysvirta aihealueiksi kutsuttuihin luokkiin. Jokainen stream-tietue koostuu avaimesta, arvosta ja aikaleimasta.
Kafka-palvelimen käynnistäminen
>bin/Kafka-server-start.sh config/server.properties
Seuraavat ovat Kafkan pääosa
Lähde: Tämä käynnistyy, kun lähteessä tapahtuu uusi CDC (Change Data Capture) tai uusi lisäys. Tätä varten meidän on määritettävä avainsarake muutoksen tunnistamiseksi.
Välittäjä: Mikä vastaa tietojen hallussapidosta. Jokaisella välittäjällä ei ole osiota.
Aihe: Se luokittelee tiedot. Kafkan aiheita tilaavat aina useat kuluttajat, jotka tilaavat sille kirjoitetut tiedot.
Aiheen luominen
> bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test
Ja nähdä aiheluettelon
> bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181
Osio: Aiheet jaotellaan edelleen osioihin rinnakkaisprosessointia varten.
Tuottaja: Tuottaja vastaa tietojen julkaisemisesta. Se siirtää tiedot valitsemiinsa aiheisiin. Tuottaja valitsee, mikä tietue määritetään mihin osioon aiheessa.
Kafka on käskenyt tuottaa viestin aiheeseen.
> bin/Kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test
Hei, hyvää huomenta.
Tämä on testiviesti.
Kuluttaja: Kuluttajat kuluttavat tietoja aiheista. Kuluttaja on merkki kuluttajaryhmänsä kanssa. Jos samassa aiheessa on useita kuluttajia eri kuluttajaryhmistä, niin kukin kopio on lähetetty jokaiselle kuluttajaryhmälle.
Voit upota useiden lähteiden kanssa säilyttääksesi tiedot. Kafka on käskenyt kuluttaa viestejä aiheeseen.
> bin/Kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic test --from-beginning
Hei, hyvää huomenta.
Tämä on testiviesti.
Flume: Voimme käyttää flume Kafka Sinkiä. Missä, Heti kun mikä tahansa CDC (Change Data Capture) tai New insert flume laukaisee tietueen ja siirtää tiedot Kafka-aiheeseen. Sitä varten meidän on asetettava kanava.
Sama kuin flume Kafka Sink, meillä voi olla HDFS, JDBC-lähde ja pesuallas.
Kafkalla on parempi läpäisykyky ja siinä on ominaisuuksia, kuten sisäänrakennettu osiointi, replikointi ja vikasietoisuus, mikä tekee siitä parhaan ratkaisun valtavan mittaisiin viesti- tai stream-prosessointisovelluksiin
Kipinä
Apache Spark on avoimen lähdekoodin klusterin laskennan kehys. Alun perin Kalifornian yliopistossa, Berkeleyn Amp Lab -yhtiössä kehitetty Spark-tietokanta lahjoitettiin myöhemmin Apache Software Foundation -säätiölle. Spark tarjoaa käyttöliittymän kokonaisten klusterien ohjelmointiin implisiittisellä datan rinnakkaisuudella ja vikatoleranssilla.
Kun Hadoop esiteltiin, Map-Reduce oli minkä tahansa Job-tehtävän perusta. Kartta-Pienennä -suorituksen (Read - Write) prosessi tapahtui todellisella kiintolevyllä. Tämä on syy enemmän aikaa ja tilaa kuluttavaan tekoon.
Apache Spark on avoimen lähdekoodin alusta. Parantaa suorituksen laatua kuinMap-Reduce-prosessi. Se on avoin alusta, jossa voit käyttää useita ohjelmakieliä, kuten Java, Python, Scala, R. Spark tarjoaa muistin suorituksen, joka on 100X nopeampi kuin MapReduce. Tämä käyttää RDD-määritelmää. RDD on vankka hajautettu tietojoukko, jonka avulla voit tallentaa tietoja muistiin läpinäkyvällä tavalla ja säilyttää ne levyllä vain tarvittaessa. Tässä vaiheessa on aika käyttää tietoja muistista levyn sijasta.
Spark on alusta, jolla voimme pitää tietoja Data Frame -kehyksessä ja käsitellä niitä. Sovelluskehittäjä, Data Scientist, Data Analyst voi käyttää Sparkia käsittelemään valtavan määrän tietoja vähimmäisajan kuluessa. Voimme käyttää ominaisuutta, kuten interaktiivista, iteratiivista, Spark-tiedon analysointia.
Kipinän suoratoisto on vielä yksi ominaisuus, jossa voimme käsitellä tietoja reaaliajassa. Pankkitoimialueen on seurattava reaaliaikaista tapahtumaa tarjotaksesi parhaan mahdollisen tarjouksen asiakkaalle seuraamalla epäilyttäviä tapahtumia. Spark-streaming on suosituin nuoremmassa Hadoop-sukupolvessa. Spark on kevyt sovellusliittymä, jota on helppo kehittää ja jonka avulla kehittäjä voi työskennellä nopeasti streaming-projektien parissa. Spark-suoratoisto helposti palauttaa kadonneet tiedot ja pystyy toimittamaan tarkalleen, kun arkkitehtuuri on paikoillaan. Ja ilman ylimääräisiä koodauspyrkimyksiä Voimme työskennellä samanaikaisesti reaaliaikaisen kipinän suoratoiston ja historiallisen erädatan kanssa (Lambda Architecture).
Spark-suoratoistossa voimme käyttää useita työkaluja, kuten flume, Kafka, RDBMS lähteenä tai uppona.
Tai voimme suoratoistaa RDBMS: stä Sparkiin.
Voimme ajaa kipinän HDFS: n päälle tai ilman HDFS: tä. Siksi kaikki puhuvat Hadoopin korvaamisesta. HDFS on Hadoopin perustiedostojärjestelmä. Voimme käyttää HDFS: ää lähteenä tai kohdekohteena.
Spark SQL: n avulla käytä SQL-peruskyselyjä tietojen käsittelemiseen. Tämä kipinä tarjoaa parempia ominaisuuksia, kuten Mlib (Machine Learning Library), tietotekijän ennusteisiin.
Head to Head vertailu Kafka vs. Spark (Infographics)
Alla on 5 suosituinta vertailua Kafka vs. Spark
Keskeinen ero Kafkan ja Sparkin välillä
Keskustelemme joistain tärkeimmistä eroista Kafka vs Spark: n välillä:
- Kafka on viestinvälittäjä. Spark on avoimen lähdekoodin alusta.
- Kafkalla on tuottaja, kuluttaja, aihe käsittelemään tietoja. Missä Spark tarjoaa alustan, vedä tietoja, pidä niitä, käsittele ja työnnä lähteestä kohteeseen.
- Kafka tarjoaa reaaliaikaista suoratoistoa, ikkunaprosessia. Missä Spark mahdollistaa sekä reaaliaikaisen streamin että eräprosessin.
- Kafkassa emme voi suorittaa muutosta. Missä Sparkissa suoritamme ETL: n
- Kafka ei tue mitään ohjelmointikieltä datan muuntamiseksi. Missä kipinä tukee useita ohjelmointikieliä ja kirjastoja.
- Joten Kafkaa käytetään reaaliaikaiseen suoratoistoon kanavana tai välittäjänä lähteen ja kohteen välillä. Missä Spark käyttää reaaliaikaista suoratoistoa, eräprosessi ja myös ETL.
Kafka vs Spark ominaisuudet
On olemassa joitain keskeisiä ominaisuuksia:
- Tietovirta: Kafka vs Spark tarjoavat reaaliaikaista tiedonsiirtoa lähteestä kohteeseen. Kafka vain virtaa tietoja aiheeseen, Spark on prosessuaalinen tiedonkulku.
- Tietojenkäsittely: Emme voi suorittaa mitään muunnoksia tietoihin, joissa Spark voimme muuttaa tiedot.
- Tiedot pysyvät: Kafka säilyttää tietoja jonkin aikaa konfiguraation määritelmän mukaisesti. Meidän on käytettävä tietokehystä tai tietojoukko-objektia tietojen säilyttämiseen.
- ETL-muuntaminen: Sparkin avulla voimme suorittaa ETL: n, missä Kafka ei tarjoa ETL: ää.
- Muistin hallinta: Spark käyttää RDD: tä tietojen tallentamiseen hajautetulla tavalla (ts. Välimuisti, paikallinen tila), missä Kafka tallentaa tietoja aiheeseen eli puskurimuistiin.
Vertailutaulukko Kafkan ja Sparkin välillä
Alla on yleisin vertailu Kafka vs Spark:
| Ominaisuuskriteerit | Apache Spark | Kafka |
| Nopeus | 100 kertaa nopeampi kuin Hadoop | Ihmisarvoinen nopeus |
| käsittely | Reaaliaikainen ja eräkäsittely | Vain reaaliaikainen / ikkunakäsittely |
| vaikeus | Helppo oppia korkean tason moduulien ansiosta | Helppo konfiguroida |
| Elpyminen | Mahdollistaa osioiden palauttamisen välimuistin ja RDD: n avulla | Vikasietoinen / replikointi |
| vuorovaikutteisuus | Sisältää interaktiivisia tiloja | Ei interaktiivista tilaa / kuluta tietoja |
johtopäätös
Voimme käyttää Kafkaa viestinvälittäjänä. Se voi säilyttää tiedot tietyn ajanjakson ajan. Kafkan avulla voimme suorittaa reaaliaikaisia ikkunaoperaatioita. Mutta emme voi suorittaa ETL-muunnosta Kafkassa. Sparkin avulla voimme säilyttää datan dataobjektissa ja suorittaa päästä päähän-ETL-muunnoksia.
Joten se on paras ratkaisu, jos käytämme Kafkaa reaaliaikaisena suoratoistoalustana Sparkille.
Suositeltava artikkeli
Tämä on opas Kafka vs Spark -yrityksen suurimpaan eroon. Tässä keskustellaan myös Kafka vs Spark -näppäineroista infografian ja vertailutaulukon kanssa. Saatat myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja. Voit myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -
- Ero Apache Kafka ja Flume välillä
- Apache Storm vs. Kafka
- Apache Hadoop vs Apache Spark
- Google Cloud vs. AWS
- Kafka vs Kinesis | 5 suosituinta eroa