Ero Apache Kafkan ja Flumin välillä

Apache Kafka on avoimen lähdekoodin järjestelmä tietojen käsittelyyn reaaliajassa. Kafka on kestävä, skaalautuva ja vikasietoinen julkisen tilauksen viestintäjärjestelmä. Julkaisu-tilaaminen -arkkitehtuurin on alun perin kehittänyt LinkedIn suurten tietojen eräkäsittelyn rajoitusten poistamiseksi ja tietojen menetykseen liittyvien ongelmien ratkaisemiseksi. Kafkan arkkitehtuuri erottaa tiedon tarjoajan tiedon kuluttajalta. Siksi lähettävä sovellus ja vastaanottava sovellus eivät tiedä toisistaan ​​mitään lähetetyn ja vastaanotetun datan suhteen.

Apache Kafka käsittelee saapuvat tietovirrat lähteestä ja määräpaikasta riippumatta. Se on hajautettu suoratoistoalusta, jonka ominaisuudet ovat samanlaisia ​​kuin yrityksen viestijärjestelmä, mutta jolla on ainutlaatuiset ominaisuudet ja korkeatasoinen hienostuneisuus. Kafkan avulla käyttäjät voivat julkaista ja tilata tietoja silloin, kun ne ilmenevät. Sen avulla käyttäjät voivat tallentaa tietovirtoja vikasietoisella tavalla. Riippumatta sovelluksesta tai käyttötapauksesta, Kafka saa helposti massiiviset tietovirrat analysoitavaksi Apache Hadoop -yrityksessä. Kafka voi myös tuottaa suoratoistotietoja Apache HBase-, Apache Storm- ja Apache Spark -järjestelmien yhdistelmällä, ja sitä voidaan käyttää monissa sovellusalueissa.

Yksinkertaistetusti sanottuna Kafkan julkaisu-tilausjärjestelmä koostuu kustantajista, Kafka-klusterista ja kuluttajista / tilaajista. Kustantajan julkaisemat tiedot tallennetaan lokina. Tilaajat voivat toimia myös kustantajina ja päinvastoin. Tilaaja pyytää tilausta ja Kafka välittää tiedot pyydetylle tilaajalle. Kafka-klusterissa voi tyypillisesti olla useita julkaisijoita ja tilaajia eri aiheista. Samoin sovellus voi toimia sekä julkaisijana että tilaajana. Aiheesta julkaistulla viestillä voi olla useita kiinnostuneita tilaajia; järjestelmä käsittelee jokaisen kiinnostuneen tilaajan tiedot. Joitakin käyttötapoja, joissa Kafkaa käytetään laajalti, ovat:

  • Seuraa toimintaa verkkosivustolla
  • Suoratoisto
  • Mittarien kerääminen ja seuranta
  • Tukkien yhdistäminen

Apache Flume on työkalu, jota käytetään kerätä, yhdistää ja siirtää tietovirtoja eri lähteistä keskitettyyn tietovarastoon, kuten HDFS (Hadoop Distributed File System). Flume on erittäin luotettava, konfiguroitavissa ja hallittavissa oleva hajautettu tiedonkeruupalvelu, joka on suunniteltu keräämään streaming-tietoja eri verkkopalvelimilta HDFS: lle. Se on myös avoimen lähdekoodin tiedonkeruupalvelu.

Apache Flume perustuu streaming-tietovirtoihin ja sillä on joustava arkkitehtuuri. Flume tarjoaa erittäin vikasietoisen, vankan ja luotettavan mekanismin epäonnistumiseen ja palautukseen, ja se pystyy keräämään tietoja sekä erä- että virtaustiloissa. Yritykset hyödyntävät Flume-kykyä hallita suuren volyymin tietovirtoja laskeutuakseen HDFS: ään. Tietovirrat sisältävät esimerkiksi sovelluslokeja, antureita ja konetietoja ja sosiaalista mediaa ja niin edelleen. Nämä tiedot, kun ne lasketaan Hadoopiin, voidaan analysoida suorittamalla vuorovaikutteisia kyselyitä Apache Hivessä tai toimia reaaliaikaisena datana liiketoiminnan kojetauluille Apache HBase -sovelluksessa. Joitakin ominaisuuksia ovat,

  • Kerää tietoja useista lähteistä ja nauti tehokkaasti HDFS: ään
  • Useita lähde- ja kohdetyyppejä tuetaan
  • Flume voidaan helposti räätälöidä, luotettava, skaalautuva ja vikasietoinen
  • Voi tallentaa tietoja mihin tahansa keskitettyyn tallennukseen (esim. HDFS, HBase)

Head to Head -vertailu Apache Kafkan ja Flumin välillä (infografia)

Alla on 5 parasta vertailua Apache Kafka ja Flume välillä

Keskeiset erot Apache Kafkan ja Flume välillä

Apache Kafka vs. Flume -erot eroavat toisistaan,

  • Sekä Apache Kafka- että Flume-järjestelmät tarjoavat luotettavan, skaalautuvan ja korkean suorituskyvyn käsittelemään suuria tietomääriä helposti. Kafka on kuitenkin yleisempi järjestelmä, jossa useat kustantajat ja tilaajat voivat jakaa useita aiheita. Päinvastoin, Flume on erityiskäyttöinen työkalu tietojen lähettämiseen HDFS: ään.
  • Kafka tukee useiden sovellusten tietovirtoja, kun taas Flume on tarkoitettu Hadoop- ja big data -analyyseille.
  • Kafka pystyy käsittelemään ja seuraamaan dataa hajautetuissa järjestelmissä, kun taas Flume kerää dataa hajautetuista järjestelmistä laskemaan tietoja keskitettyyn tietovarastoon.
  • Oikein määritettyinä sekä Apache Kafka että Flume ovat erittäin luotettavia ilman mitään tietojen menetystakuita. Kafka toistaa klusterin tietoja, kun taas Flume ei toista tapahtumia. Siksi, kun Flume-agentti kaatuu, pääsy niihin kanavan tapahtumiin menetetään, kunnes levy on palautettu, ja toisaalta Kafka asettaa tiedot saataville jopa yhden pisteen vian sattuessa.
  • Kafka tukee suuria joukkoja kustantajia ja tilaajia sekä useita sovelluksia. Toisaalta Flume tukee suurta joukkoa lähde- ja kohdetyyppejä tietojen laskemiseksi Hadoopissa.

Apache Kafka vs Flume -vertailutaulukko

Vertailun perusteetApache KafkaFlume
merkitys
  • · Kafka toimii klusterina ja käsittelee tulevia suuren määrän datavirtoja reaaliajassa
  • · Kafkalla on kolme pääkomponenttia, kustantaja, Kafka-klusteri / -päällikkö ja tilaaja.
  • · Kafka tallentaa levyjen virta eri luokkiin tai aiheisiin.
  • · Jokainen Kafkan tietue tallennetaan lokitiedoksi, jossa vastaanottaja (tilaaja) tai lähettäjä (kustantaja) eivät ole tietoisia toisistaan.
  • · Flume on työkalu lokitietojen keräämiseen hajautetuista web-palvelimista. Kerätyt tiedot laskeutuvat HDFS: ään lisäanalyysia varten
  • · Flume on erittäin luotettava ja konfiguroitavissa oleva työkalu.
  • · Flume on erittäin tehokas ja vankka lokitiedostojen käsittelyssä sekä erä- että reaaliaikaisessa käsittelyssä.
Konsepti
  • · Kafka käsittelee kutakin aihe-osiota tilatulla viestijoukolla
  • · Perustuu julkaisu-tilaaminen -arkkitehtuuriin eikä seuraa tilaajien lukemia viestejä ja kuka on julkaisija.
  • · Kafka säilyttää kaikki viestit tai tiedot lokina, joissa tilaajat ovat vastuussa paikan seuraamisesta jokaisessa lokissa.
  • · Kafka voi tukea suurta määrää kustantajia ja tilaajia ja tallentaa suuria määriä dataa
  • · Flume voi siirtää dataa useista lähteistä tallennettavaksi ja analysoitavaksi HBase- tai Hadoop-sovelluksissa.
  • · Takaa taatun tiedon toimituksen, koska sekä vastaanottaja että lähettäjät edustavat tapahtumaa takaaman semantiikan varmistamiseksi
  • · Se voi skaalata vaakatasossa
Muodostumisen perusteet
  • · Tehokas, vikasietoinen ja skaalautuva viestijärjestelmä
  • · Flume on palvelu tai työkalu tietojen keräämiseen Hadoopiin
Sovellusalueet
  • · Tarkkaile hajautettujen sovellusten tietoja
  • · Aseta tiedot useiden tilaajien saataville heidän kiinnostuksensa perusteella
  • · Tukkien yhdistämispalvelut
  • · Käsittele tapahtumalokit sovelluspalvelimissa, verkkopalvelimissa jne. Esimerkiksi sähköinen kauppa, online-vähittäisportaalit, sosiaalinen media jne.
Lähestyä
  • · Kafkaa vaaditaan käsittelemään reaaliaikaiset tietovirrat tehokkaasti ilman tietojen menetystä
  • · Tietojen toimitus on varmistettava myös konevikojen aikana, joten se on vikasietoinen järjestelmä
  • · Tarve kerätä suurta dataa joko suoratoisto- tai erämoodina eri lähteistä
  • · Tehokas tukkien kanssa työskennellessä

Johtopäätös - Apache Kafka vs Flume

Yhteenvetona voidaan todeta, että Apache Kafka ja Flume tarjoavat luotettavia, hajautettuja ja vikasietoisia järjestelmiä suurten tietomäärien yhdistämiseksi ja keräämiseksi useista virroista ja suurista datasovelluksista. Sekä Apache Kafka- että Flume-järjestelmät voidaan skaalata ja konfiguroida vastaamaan erilaisia ​​laskentatarpeita. Kafkan arkkitehtuuri tarjoaa vikasietoisuuden, mutta Flume voidaan virittää varmistamaan viaturvallinen toiminta. Näiden järjestelmien käyttöönottoa suunnittelevien käyttäjien on ensin ymmärrettävä käyttötapa ja toteutettava asianmukaisesti korkean suorituskyvyn varmistamiseksi ja kaikkien hyötyjen hyödyntämiseksi.

Suositeltava artikkeli

Tämä on opas Apache Kafka vs Flume -sovellukseen, niiden merkitykseen, Head to Head -vertailuun, avainerot, vertailutaulukko ja johtopäätökset. Voit myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -

  1. Apache Storm vs Kafka - 9 parasta eroa, jotka sinun on tiedettävä
  2. Apache Hive: n 12 parasta vertailua Apache HBase -sovellukseen (Infographics)
  3. Big Data vs. Apache Hadoop - 4 suosituinta vertailua, joka sinun on opittava
  4. Apache Pig vs Apache Hive - 12 suosituinta eroa
  5. SASS-haastattelukysymykset: Mitkä ovat hyödyllisiä kysymyksiä
  6. Kafka vs Kinesis | 5 suosituinta eroa infografian avulla

Luokka:

Suuri data