Ero Apache Hadoopin ja Apache Stormin välillä
Big Datasta on tullut suosittu avoimen lähdekoodin tekniikka viime aikoina, ja Hadoopin pinoon lisätään päivittäin uusia kehyksiä ratkaisemaan valtavaan tietomäärään liittyvä monimutkainen ongelma.
Tietojen analysointiin Hadoop käyttää prosessointikehystä kuten Hadoop MapReduce -erällä eräprosessointiin ja Apache myrsky streamin prosessointiin, storm and Hadoop auttavat organisaatiota valitsemaan oikean tekniikan Hadoop-pinosta. Tarkastellaan mitä on Apache Hadoop ja Apache Storm.
Apache Hadoop:
Apache Hadoop on avoimen lähdekoodin eräkäsittelykehys, jota käytetään suurten tietojoukkojen käsittelemiseen hyödykekoneiden klusterissa. Se oli ensimmäinen iso tietokehys, joka käyttää HDFS: ää (Hadoop Distributed File System) tallennukseen ja MapReduce-kehystä laskentaan. Skaalautuvuusominaisuuden takia uusia solmuja voidaan helposti lisätä olemassa olevaan järjestelmään, jos datan määrä kasvaa ja vikasietoisuuden vuoksi luontojärjestelmä on alttiina vikaantumiselle, joten järjestelmä on käytettävissä koko ajan eli korkea käytettävyys.
Apache Storm:
Apache myrsky tarjoaa reaaliaikaisia tietojenkäsittelyominaisuuksia Hadoop-pinolle ja se on myös avoin lähdekoodi. Apache-myrsky pystyy käsittelemään erittäin suurta tietomäärää ja tuottaa tuloksen pienellä viiveellä (lähes reaaliajassa) .Apache-myrsky ei toimi Hadoop-klusterissa, vaan käyttää Apache ZooKeeper -sovellusta DAG: n (Directed Acyclic Graph) topologioiden koordinointiin.
Katso alla olevasta virallisesta verkkosivustosta, miksi Stormia tulisi käyttää: http://storm.apache.org/
Head to Head -vertailu Apache Hadoopin ja Apache Stormin välillä (Infographics)
Katsokaamme top 6: n eroa Apache Hadoopin ja Apache Stormin välillä yksityiskohtaisessa muodossa taulukon alla:
Tärkeimmät erot Apache Hadoopin ja Apache Stormin välillä
| Apache Hadoop | Apache Storm |
| Suuren volyymin ja jäsentämättömän datasetin hajautettu eräkäsittely . | Hajautettu reaaliaikainen tietojen käsittely, jolla on suuri tilavuus ja nopea nopeus. |
| Kehys on kirjoitettu Java- kielellä. | Myrskyt on kirjoitettu puoli Java- ja Half Clojure -koodina, mutta suurin osa koodista / logiikasta kirjoitetaan Clojure- kielellä . |
| Se on tilallista suoratoistoprosessointia. | Se on Stateless- streaming-prosessointi. |
| Se käyttää Apache-eläintarhanhoitajien koordinointia. | Se voi käyttää tai ei käytä Apache Zookeeper -sovellusta koordinointiin. |
| MapR-työt suoritetaan peräkkäisellä tavalla, silti se on valmis. | Myrskyn topologia jatkuu jatkuvasti, kunnes järjestelmä sammuu. |
| Sillä on korkea viive (hidas laskenta). | Sillä on matala viive (nopea laskenta). |
| Arkkitehtuuri perustuu Uppojen ja pulttien topologiaan . | Arkkitehtuuri koostuu HDFS: stä ja MapReducesta. |
| Tietoja virtataan jatkuvasti ja se on dynaamista. | Tiedot ovat staattisia ja haihtumattomia (Data is Persistence). |
| Se on helppo asentaa, mutta Hadoop-klusterin käyttö on vaikeaa. | Se on helppo asentaa ja myrskyklusterin käyttö on myös helppoa. |
| Käytä tapauksia: Twitter, Navisite, Wego jne. | Käytä tapauksia: Black Box -tiedot, hakukoneiden tiedot jne. |
Apache Hadoop vs Apache Storm -vertailutaulukko
| Apache Hadoop | Apache Storm |
| Hadoopin käyttämä prosessointikehys on hajautettu eräkäsittely, joka käyttää MapReduce-moottoria laskentaan, joka seuraa karttaa, lajittelua, sekoittamista, vähentämisalgoritmia. | Stormin käyttämä prosessointikehys on jaettu reaaliaikainen tietojenkäsittely, joka käyttää DAG: ita kehyksessä topologioiden luomiseen, jotka koostuvat streamista, uppoista ja pulteista. |
| Nopeus: Koska eräprosessointi tapahtuu suurella tietomäärällä dataa, Hadoop vie pidemmän laskenta-ajan, mikä tarkoittaa, että viive on enemmän, joten Hadoop on suhteellisen hidas. | Nopeus: Koska lähes reaaliaikainen käsittely tapahtuu, Storm käsittelee dataa erittäin alhaisella viiveellä, jotta saadaan tulos mahdollisimman pienellä viiveellä. |
| Kehitysaste: Hadoop MapReduce -kehys on kirjoitettu Java-ohjelmointikielellä. Hadoop-kehitystä helpottaa käyttämällä Apache pig (Scripting Language) ja Apache Hive (SQL-yhteensopiva) Hadoopin päällä. | Kehitysaste: Apache Storm on kirjoitettu Clojure-kielellä. Se käyttää DAG: ita mallin käsittelyyn. Myrskyssä Suuttimet ja pultit tekevät topologian, ja se voidaan kirjoittaa millä tahansa kielellä. Jokainen DAG: n solmu muuntaa tietoja prosessin jatkamiseksi. |
| Arkkitehtuuri: Hadoopin arkkitehtuuri koostuu HDFS: stä tietojen tallennusta varten ja MapReduce laskentaan. | Arkkitehtuuri: Myrskyn arkkitehtuuri koostuu virrasta, nousta ja pulteista, jotka kuvaavat suoritettavat vaiheet |
| Tietojen saatavuus: Hadoop käyttää HDFS: ää jatkuvana tallennustilana ja tarjoaa staattista tietoa käsittelyä varten. | Tietojen saatavuus: Storm voi integroitua Hadoopin YARN-resurssineuvottelijaan käyttämään dynaamisen ja jatkuvasti suoratoistettavan Hadoopin tallennustilaa ja tietoja. |
| Nykyinen julkaisu: Helmikuusta 2018 alkaen Apache Hadoopin uusin versio on 3.0.0, ja se on helppo asentaa, mutta vaikea käyttää. | Nykyinen julkaisu: Helmikuusta 2018 alkaen Apache myrskyn viimeisin versio on 1.2.0, ja se on helppo asentaa ja käyttää. |
Erojen lisäksi, Hadoopissa ja Stormissa on myös joitain yhtäläisyyksiä, kuten molemmat ovat avoimen lähdekoodin tekniikoita, joissa on skaalautuva ja vikasietoinen ominaisuus, jota käytetään yritystiedusteluissa ja suurten tietojen analysoinnissa organisaatioissa.
Johtopäätös - Apache Hadoop vs Apache Storm
Apache Hadoop tarjoaa eräkäsittelyä erittäin suurten, erittäin viiveellä olevien tietojoukkojen käsittelemiseen, ja se käyttää hyödykelaitteistoa, mikä tekee siitä halvemman ja tukee myös muita kehyksiä, joilla on monipuolinen tekniikka. Mutta melkein reaaliaikaiseen käsittelyyn erittäin alhaisella viiveellä myrsky on paras vaihtoehto, jota voidaan käyttää useiden ohjelmointikielten kanssa. Organisaatiotarpeiden mukaisesti voimme siis käyttää Apache myrskyä tai Apache Hadoopia reaaliaikaiseen tai eräkäsittelyyn.
Suositeltava artikkeli
- Apache Hadoop vs Apache Spark | 10 parasta vertailua, jotka sinun on tiedettävä!
- Apache Storm vs Apache Spark - Opi 15 hyödyllistä eroa
- Hadoop vs Apache Spark - Mielenkiintoisia asioita, jotka sinun täytyy tietää
- Big Data vs. Apache Hadoop - 4 suosituinta vertailua, joka sinun on opittava
- Hadoop vs Spark: Mitkä ovat toiminnot