Ero Apache Stormin ja Apache Sparkin välillä
Apache Storm on avoimen lähdekoodin, skaalautuva, vikasietoinen ja hajautettu reaaliaikainen laskentajärjestelmä. Apache Storm on keskittynyt streamin tai tapahtumien käsittelyyn. Apache Storm toteuttaa vikasietoisen menetelmän laskennan suorittamiseksi tai useiden laskelmien liittämiseksi tapahtumaan, kun se virtaa järjestelmään. Apache Spark on salamannopea ja klusterin laskennallinen tekniikkakehys, joka on suunniteltu nopeaa laskentaa varten laajamittaisessa tietojenkäsittelyssä. Apache Spark on hajautettu prosessointimoottori, mutta siinä ei ole sisäänrakennettua klusterin resurssienhallintaa ja hajautettua tallennusjärjestelmää. Sinun on kytkettävä haluamasi klusterinhallinta- ja tallennusjärjestelmä.
Esittelyssä lisää Apache Storm vs Apache Spark -ohjelmasta:
- Apache Storm on tehtäväsuuntainen jatkuva laskennallinen moottori. Se määrittelee työnkulut suuntaviivoissa (DAG), nimeltään topologiat. Nämä topologiat suoritetaan, kunnes käyttäjä lopettaa niiden käytön tai virheeseen, jota ei voida korjata. Apache Storm ei aja Hadoop-klustereita, mutta käyttää Zookeeperia ja omaa minion työntekijää prosessien hallintaan. Apache Storm osaa lukea ja kirjoittaa tiedostoja HDFS: ään.
- Apache Storm integroituu jo käyttämäsi jonotus- ja tietokantatekniikkaan. Storm-topologia kuluttaa datavirtoja ja prosessoi nuo virrat mielivaltaisesti monimutkaisilla tavoilla jakamalla virrat uudelleen laskennan jokaisen vaiheen välillä tarvittaessa. Apache Storm perustuu tupleihin ja streamiin. Ryhmä on periaatteessa mitä tietosi ovat ja kuinka ne on rakennettu.
- Apache Spark -kehys koostuu Spark Core -sarjasta ja kirjastokokonaisuudesta. Spark-ydin toteuttaa ja hallinnoi työtä tarjoamalla saumattoman kokemuksen loppukäyttäjälle. Käyttäjän on lähetettävä työ Spark-ytimeen, ja Spark-ydin huolehtii jatkokäsittelystä, suorittamisesta ja vastaamisesta käyttäjälle. Meillä on Spark Core -sovellusliittymä erilaisilla skriptikieleillä, kuten Scala, Python, Java ja R.
- Apache Spark -sovelluksessa käyttäjä voi käyttää Apache Storm -sovellusta muuntaakseen jäsentämätöntä tietoa, kun se virtaa haluttuun muotoon. Sinun on kytkettävä haluamasi klusterinhallinta- ja tallennusjärjestelmä.
- Voit valita Apache YARN tai Mesos klusterinhallintaohjelmaksi Apache Sparkille.
- Apache Sparkin resurssienhallintaksi voidaan valita Hadoopin hajautettu tiedostojärjestelmä (HDFS), Google-pilvitallennustila, Amazon S3, Microsoft Azure.
- Apache Spark on erä- ja suoratoistomuotojen tietojenkäsittelymoottori, joka sisältää SQL-kyselyitä, graafin käsittelyä ja koneoppimista.
Head to Head -vertailu Apache Stormin ja Apache Sparkin (infografiat) välillä:
Tärkeimmät erot Apache Stormin ja Apache Sparkin välillä:
Alla on pisteluettelot, kuvaile keskeisiä eroja Apache Stormin ja Apache Sparkin välillä:
- Apache Storm suorittaa tehtävä-rinnakkaislaskut, kun taas Apache Spark suorittaa data-rinnakkaislaskut.
- Jos työntekijän solmu epäonnistuu Apache Stormissa, Nimbus antaa työntekijöiden tehtävän toiselle solmulle ja kaikki epäonnistuneeseen solmuun lähetetyt tuput ajoitetaan ja toistetaan siten automaattisesti. Apache Sparkissa, jos työntekijän solmu epäonnistuu, järjestelmä voi laskea uudelleen Syöttötietojen ja tietojen jäännöskopio voi kadota, jos tietoja ei toisteta.
- Apache Stromin toimitustakuu riippuu turvallisesta tietolähteestä, kun taas Apache Sparkissa HDFS: n tukema tietolähde on turvallinen.
- Apache Storm on streamin prosessointimoottori reaaliaikaisen streaming-datan käsittelemiseen, kun taas Apache Spark on yleiskäyttöinen tietokone.
Apache Storm: n ominaisuudet:
- Vikasietoisuus - jos työntekijän kierteet kuolevat tai solmu putoaa, työntekijät käynnistetään automaattisesti uudelleen
- Skaalautuvuus - Erittäin skaalautuva, Storm voi pitää suorituskykyä jopa kasvavassa kuormituksessa lisäämällä resursseja lineaarisesti, missä voidaan saavuttaa jopa miljoonan 100 tavun sanomia sekunnissa kohden solmua kohti
- Viive - Storm suorittaa tietojen päivityksen, ja toimitus loppupään välillä sekunteissa tai minuutteissa riippuu ongelmasta. Sillä on erittäin matala viive.
- Helppo käyttö järjestelmän käyttöönotossa ja käytössä.
- Integroitu Hadoopin kanssa valjastaaksesi korkeammat läpiviennit
- Helppo toteuttaa ja voidaan integroida mihin tahansa ohjelmointikieleen
- Apache Storm on avoimen lähdekoodin, vankka ja käyttäjäystävällinen. Sitä voidaan hyödyntää niin pienissä yrityksissä kuin suurissakin yrityksissä
- Mahdollistaa reaaliaikaisen stream-prosessoinnin uskomattoman nopeasti, koska sillä on tietojen käsittelyyn valtava voima.
- Apache Stormilla on operatiivista älykkyyttä.
- Apache Storm tarjoaa taatun tietojenkäsittelyn, vaikka jokin klusterin kytketyistä solmuista kuolee tai viestit katoavat
Apache Sparkin ominaisuudet:
- Nopeus: Apache Spark auttaa suorittamaan sovelluksen Hadoop-klusterissa, jopa 100 kertaa nopeammin muistissa ja 10 kertaa nopeammin levyllä ajaessa.
- Reaaliaikainen prosessointi: Apache-kipinä voi käsitellä reaaliaikaista suoratoistotietoa.
- Käytettävyys : Apache Spark pystyy tukemaan useita kieliä, kuten Java, Scala, Python ja R
- Laiska arviointi: Apache Sparkissa muutokset ovat luonteeltaan laiskoja. Se antaa tuloksen muodostettuaan uuden RDD: n nykyisestä.
- Integrointi Hadoopin kanssa: Apache Spark voi toimia itsenäisesti ja myös Hadoop YARN Cluster Manager -ohjelmassa, joten se voi lukea olemassa olevia Hadoop-tietoja.
- Vikatoleranssi: Apache Spark tarjoaa vikasietoisuuden RDD-konseptin avulla. Spark RDD: t on suunniteltu käsittelemään klusterissa olevien työntekijöiden solmujen vikoja.
Apache Storm vs Apache Spark -vertailutaulukko
Keskustelen tärkeimmistä esineistä ja eron välillä Apache Storm ja Apache Spark.
| Apache Storm | Apache Spark | |
| Suoratoisto | Mikroeräkäsittely | Eräkäsittely |
| Ohjelmointikielet | Java, Clojure, Scala (usean kielen tuki) | Java, Scala (vähemmän kielen tuki) |
| Luotettavuus | Tukee tarkalleen kerran käsittelytilaa. Voidaan käyttää muissa tiloissa, kuten ainakin kerran käsittelyssä ja korkeintaan kerran käsittelytilassa | Tukee vain tarkalleen kerran käsittelytilaa |
| Suoratoista lähteet | nokka | HDFS |
| Streamin primitiivit | Tuple, osio | DStream |
| Alhainen viiveaika | Apache Storm voi tarjota paremman latenssin vähemmällä rajoituksella | Apache Spark -virtalähetyksillä on pidempi viive kuin Apache Stormilla |
| Sitkeys | MapState | Per RDD |
| Viestit | ZeroMQ, Netty | Netty, Akka |
| Resurssienhallinta | Lanka, Mesos | Lanka, Meson |
| Vikasietoisuus | Jos prosessi epäonnistuu, Apache Storm -käyttöjärjestelmässä pääkäyttäjäprosessi käynnistää sen automaattisesti, kun tilanhallintaa hoidetaan Zookeeperin kautta | Apache Sparkissa se käsittelee työntekijöiden uudelleenkäynnistämistä resurssienhallinnan kautta, joka voi olla YARN, Mesos tai sen itsenäinen manager |
| Valtionhallinto | Tuetut | Tuetut |
| Provisioning | Apache Ambari | Perusvalvonta Ganglian avulla |
| Alhaiset kehityskustannukset | Apache Storm -sovelluksessa samaa koodia ei voida käyttää eräkäsittelyyn ja streamin käsittelyyn | Apache Sparkissa samaa koodia voidaan käyttää eräprosessointiin ja streamin käsittelyyn |
| suoritusteho | 10k tietuetta solmua kohden sekunnissa | 100 000 tietuetta solmua kohden sekunnissa |
| erityinen | Hajautettu RPC | Yhtenäinen käsittely (erä, SQL jne.) |
Johtopäätös - Apache Storm vs Apache Spark:
Apache Storm ja Apache Spark ovat hienoja ratkaisuja, jotka ratkaisevat suoratoisto- ja muuntamisongelman. Apache Storm ja Apache Spark voivat molemmat olla osa Hadoop-klusteria tietojenkäsittelyä varten. Apache Storm on ratkaisu reaaliaikaiseen streamin käsittelyyn. Mutta Storm on kehittäjien kannalta erittäin monimutkainen kehittämään sovelluksia rajallisten resurssien vuoksi.
Apache Stormia voidaan useimmiten käyttää streamin käsittelyyn. Mutta teollisuus tarvitsee yleisen ratkaisun, joka pystyy ratkaisemaan kaikenlaiset ongelmat. Esimerkiksi eräkäsittely, vuorovaikutteinen prosessointikäsittely sekä iteratiivinen käsittely. Joten, Apache Spark tulee parrasvaloon, joka on yleiskäyttöinen laskentamoottori. Tästä syystä Apache Sparkin kysyntä vertaa enemmän IT-ammattilaisten muita työkaluja. Apache Spark pystyy käsittelemään erityyppisiä ongelmia. Tämän lisäksi Apache Spark on aivan liian helppo kehittäjille ja voi integroitua hyvin Hadoopin kanssa. Apache Spark antaa sinulle joustavuuden työskennellä eri kielillä ja ympäristössä.
Suositeltava artikkeli
Tämä on opas Apache Storm vs Apache Spark -sovellukseen, niiden merkitys, Head to Head -vertailu, avainerot, vertailutaulukko ja johtopäätös. Voit myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -
- Iaas vs Azure Pass - erot, jotka sinun on tiedettävä
- Apache Hadoop vs Apache Spark | 10 parasta vertailua, jotka sinun on tiedettävä!
- 7 hämmästyttävää opastusta Apache Sparkista (opas)
- 15 parasta asiaa, jotka sinun on tiedettävä MapReduce vs Spark -sovelluksesta
- Hadoop vs Apache Spark - Mielenkiintoisia asioita, jotka sinun täytyy tietää