Ero Apache Stormin ja Kafkan välillä
Apache Kafka käsittelee suuren määrän dataa sekunneissa. Se on hajautettu viestinvälittäjä, joka luottaa aiheisiin ja osioihin. Apache Storm on vikasietoinen hajautettu kehys reaaliaikaiseen laskentaan ja datavirtojen käsittelyyn. Se ottaa tietoja useista tietolähteistä, kuten HBase, Kafka, Cassandra, ja monista muista sovelluksista, ja käsittelee tiedot reaaliajassa. Se on kirjoitettu Clojuressa ja Java: ssa.
Tutkitaan yksityiskohtaisemmin Apache Storm vs Apache Kafka :
Kuva 1, Apache Stormin perusvirtaprosessointikaavio
Kuviossa 1 suoritetaan perusvirtakäsittely . Ura ja Bolt ovat Apache Stormin kaksi pääkomponenttia ja molemmat ovat osa Storm Topologya, joka vie tietolähteet tietolähteistä prosessoimaan sitä.
Topologia : Myrskyn topologia on uran ja pultin yhdistelmä. Se on sama kuin kartta ja pienennykset Hadoopissa.
Stream: Streamia voidaan pitää dataputkana, se on todellista tietoa, jonka saimme tietolähteestä.
Spout: Spout vastaanottaa tietoja erilaisista tietolähteistä, kuten sovellusliittymistä. Se vastaanottaa jatkuvasti tietoja tietolähteistä ja lähettää sen Boltille käsittelyä varten.
Pultti: On loogista, että prosessointiyksiköt ottavat tietoa Spoutista ja suorittavat loogisia toimintoja, kuten yhdistämistä, suodattamista, liittymistä ja vuorovaikutusta tietolähteiden ja tietokantojen kanssa.
Apache Kafka tarjoaa reaaliaikaista tiedonsiirtoa. Se vie tietoja eri verkkosivustoilta, kuten Facebookista, Twitteristä ja sovellusliittymistä, ja välittää tiedot mihin tahansa muuhun prosessointisovellukseen (Apache Storm) Hadoop-ympäristössä.
Kuva 2, Apache Kafkan arkkitehtuuri ja komponentit.
Kafka tallentaa viestit / tiedot, jotka se on vastaanottanut eri tietolähteistä, nimeltä ” tuottaja ”. Kun se on vastaanottanut tiedot, se jakoi viestit osion kautta eri " Aihe " -kohtaan .
Kafka-klusteri on yhdistelmä aiheita ja osioita. Osiointi indeksoi ja tallentaa viestit. Kuluttaja ottaa viestit osioista ja kysyy viestit. Apache Kafkaa voidaan käyttää yhdessä Apache HBase-, Apache Spark- ja Apache Storm -sovellusten kanssa.
Seuraavat ovat sovellusliittymät, jotka käsittelevät kaikkia Kafka-klusterin viestintätietoja (julkaisemista ja tilaamista).
1) Producer API: Se antaa sovellukselle luvan julkaista tietuevirta.
2) Consumer API: Tätä sovellusliittymää käytetään tilaamaan aiheita.
3) Stream-sovellusliittymä: Tämä stream tarjoaa tuloksen, kun tulovirta on muunnettu lähtövirraksi.
4) Connector API: Tämä linkittää aiheet olemassa oleviin sovelluksiin.
Apache Kafkan pääasiallinen käyttö on verkkosivustojen aktiivisuuden seurantaa, metriikkaa, lokien yhdistämistä, tapahtumien hankintaa ja muuta live-tiedonsiirtoa varten. Se on hyvä suoratoistoon, joka saa luotettavasti tietoja sovellusten tai järjestelmien välillä
Head to Head -vertailu Apache Storm vs. Kafka (Infographics)
Alla on 9 parasta eroa Apache Storm vs. Kafka välillä
Keskeiset erot Apache Storm: n ja Kafkan välillä
1) Apache Storm varmistaa täyden tietoturvan, kun taas Kafkassa tietojen menettämistä ei taata, mutta se on erittäin alhainen, kuten Netflix saavutti 0, 01% tietojen menetyksestä 7 miljoonalla viestitapahtumalla päivässä.
2) Kafka voi tallentaa tietonsa paikallisiin tiedostojärjestelmiin, kun taas Apache Storm on vain tietojenkäsittelykehys.
3) Storm toimii reaaliaikaisessa viestijärjestelmässä, kun taas Kafka varastoi saapuvat viestit ennen käsittelyä.
4) Apache Kafkaa käytetään reaaliaikaisen datan käsittelemiseen, kun taas Stormia käytetään datan muuntamiseen.
5) Kafka saa tietonsa todellisesta tietolähteestä, kun taas Storm vetää tiedot Kafkasta itse jatkoprosesseja varten.
6) Kafka on sovellus reaaliaikaisen sovellustiedon siirtämiseksi lähdesovelluksesta toiseen, kun Storm on aggregointi- ja laskentayksikkö.
7) Kafka on reaaliaikainen suoratoistoyksikkö, kun taas Storm työskentelee Kafkalta vedetyllä purolla.
8) On pakollista, että Apache-eläintarhanhoitaja on Kafkan toisella puolella, kun Storm ei ole riippuvainen eläintarhanhoitajasta.
9) Kafka toimii vesiputkena, joka tallentaa ja välittää tietoja, kun Storm ottaa tietoja sellaisilta putkistoilta ja käsittelee sitä edelleen.
10) Kafka on loistava tietolähde Stormille, kun taas Stormia voidaan käyttää Kafkaan tallennettujen tietojen käsittelemiseen.
11) Apache Storm on integroinut ominaisuuden demoniensa automaattiseen uudelleenkäynnistykseen, kun taas Kafka on vikasietoinen Zookeeperin takia.
Apache Storm vs Kafka -vertailutaulukko
|
Vertailupisteet | Myrsky | Kafka |
|
Keksijä |
Viserrys |
|
|
Tyyppi |
Reaaliaikainen viestien käsittely |
Hajautettu viestijärjestelmä |
|
Tietolähde |
Kafka ja mikä tahansa tietokantajärjestelmä |
FB, Twitter jne.… |
|
Ensisijainen käyttö |
Suoratoisto |
Viestinvälittäjä |
|
Tietovarasto |
Ei tallenna tietojaan. Tiedot siirretään syöttövirrasta lähtövirtaan |
Tiedostojärjestelmä, kuten EXT4 tai XFS |
|
Suoratoisto |
Mikroeräkäsittely |
Pieneräkäsittely |
|
riippuvuus |
Ei riippuvainen ulkoisista sovelluksista |
Eläintarhanhoitaja riippuvainen |
|
Viive |
Milli-sekunnin latenssi |
Riippuu tietolähteestä yleensä alle 1-2 sekuntia. |
|
Kielen tuki |
Se tukee kaikkia kieliä |
Kafka toimii kaikkien kanssa, mutta toimii parhaiten vain Java-kielen kanssa |
Johtopäätös - Apache Storm vs Kafka
Apache Storm ja Kafka ovat molemmat riippumattomia ja niillä on erilainen tarkoitus Hadoop-klusteriympäristössä.
Apache Storm ja Kafka ovat molemmat riippumattomia toisistaan, mutta on suositeltavaa käyttää Stormia Kafkan kanssa, koska Kafka voi kopioida tiedot myrskyyn, jos paketti putoaa, ja se myös todentaa ennen lähettämistä Stormille.
Kafkan tehtävänä on toimia väliohjelmana, joka ottaa tietoja eri lähteistä ja sitten Storms käsittelee viestit nopeasti. Online-äänten laskeminen ja erottaminen on reaaliaikainen esimerkki Apache Stormista.
Apache Stormilla ja Kafkalla on molemmat erinomaiset valmiudet reaaliaikaiseen tiedonsiirtoon ja erittäin kykenevät järjestelmät reaaliaikaisen analyysin suorittamiseen.
Suositeltava artikkeli
- Apache Storm vs Apache Spark - Opi 15 hyödyllistä eroa
- Opi 10 hyödyllistä eroa Hadoop vs Redshift -sovelluksen välillä
- 7 parasta mitä sinun on tiedettävä Apache Sparkista (opas)
- Kuinka käyttää reaaliaikaisen analyysin voimaa?