Forskjeller mellom Kafka vs Spark
Organisasjoner vokser kontinuerlig med enorme data. De prøver å bruke Hadoop til så enorme data i stedet for tradisjonell RDBMS. Samtidig ønsker de rask prosessering og output i sanntid. Hadoop er en åpen kildekode-plattform der vi kan bruke flere språk for forskjellige typer verktøy, for eksempel Python, Scala. For sanntidsbehandling i Hadoop kan vi bruke Kafka og Spark. Dette er en liten artikkel der jeg prøver å forklare hvordan Kafka vs Spark vil fungere.
Kafka
Kafka er en open source-prosesseringsplattform utviklet av Apache. Det er en mekler mellom kilde og destinasjon for en strømningsprosess i sanntid hvor vi kan vedvare dataene i en bestemt tidsperiode. Kafka er et distribuert meldingssystem. Hvor vi kan bruke de vedvarende dataene for sanntidsprosessen. Den kjøres som en tjeneste på en eller flere servere. Kafka lagrer strøm av poster i kategorier kalt emner. Hver strømrekord består av nøkkel, verdi og tidsstempel.
Å starte Kafka Server
>bin/Kafka-server-start.sh config/server.properties
Følgende er hovedkomponenten i Kafka
Kilde: Dette vil utløses når en ny CDC (Change Data Capture) eller et nytt innstikk forekommer ved kilden. For det må vi definere en nøkkelkolonne for å identifisere endringen.
Megler: Som er ansvarlig for å holde data. Hver megler har ingen partisjon.
Emne: Det kategoriserer dataene. Temaer i Kafka abonneres alltid av flere forbrukere som abonnerer på dataene som er skrevet til den.
Slik oppretter du et emne
> bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test
Og for å se emnelisten
> bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181
Partisjon: Emner deles videre inn i partisjon for parallell behandling.
Produsent: Produsent er ansvarlig for å publisere dataene. Det vil skyve dataene til temaene du velger. Produsenten vil velge hvilken post som skal tilordnes til hvilken partisjon innen emnet.
Kafka har kommandert til å produsere en melding til et emne.
> bin/Kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test
Hei god morgen.
Dette er en testmelding.
Forbruker: Forbrukere vil konsumere data fra emner. En forbruker vil være etikett med sin forbrukergruppe. Hvis det samme emnet har flere forbrukere fra forskjellige forbrukergrupper, er hver kopi blitt sendt til hver gruppe forbrukere.
Du kan synke med flere kilder for å vedvare dataene. Kafka har befalt å konsumere meldinger til et emne.
> bin/Kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic test --from-beginning
Hei god morgen.
Dette er en testmelding.
Flume: Vi kan bruke flume Kafka Sink. Der, så snart en CDC (Change Data Capture) eller New insert-flume vil utløse posten og skyve dataene til Kafka-emnet. For det må vi stille inn kanalen.
Samme som Kafka Sink flume kan vi ha HDFS, JDBC kilde og synke.
Kafka har bedre gjennomstrømning og har funksjoner som innebygd partisjonering, replikering og feiltoleranse, noe som gjør det til den beste løsningen for applikasjoner i stor skala eller strømbehandling
Gnist
Apache Spark er et rammeverk for rammeverktøy for åpen kildekode. Spark-kodebasen ble opprinnelig utviklet ved University of California, Berkeleys Amp Lab, og ble senere gitt til Apache Software Foundation. Spark gir et grensesnitt for programmering av hele klynger med implisitt dataparallalisme og feiltoleranse.
Da Hadoop ble introdusert, var Map-Reduce den grunnleggende motoren for enhver jobboppgave. I Map-Reduce-utførelsen (Les - Skriv) skjedde prosessen på en faktisk harddisk. Dette er grunnen til mer tid og romforbruk på utførelsestidspunktet.
Apache Spark er en åpen kildekode-plattform. Forbedrer utførelseskvaliteten enn Map-Reduce-prosessen. Det er en åpen plattform der du kan bruke flere programspråk som Java, Python, Scala, R. Spark gir utførelse i minnet som er 100 ganger raskere enn MapReduce. Denne bruker RDD-definisjonen. RDD er et robust distribuert datasett som lar deg lagre data i minnet på en transparent måte og bare beholde dem på disken etter behov. Det er her tiden for å få tilgang til data fra minnet i stedet for disken er forbi.
Spark er plattformen der vi kan holde dataene i Data Frame og behandle dem. Applikasjonsutvikler, Data Scientist, Data Analyst kan bruke Spark til å behandle den enorme datamengden i løpet av et minimum av tid. Vi kan bruke en funksjon som interaktiv, iterativ analyse av data i Spark.
Gniststrømming er én funksjon til der vi kan behandle dataene i sanntid. Bankdomenet må spore sanntidstransaksjonen for å tilby den beste avtalen til kunden og spore mistenkelige transaksjoner. Gniststrømming er mest populær i yngre Hadoop-generasjoner. Spark er en lett API som er enkel å utvikle som vil hjelpe en utvikler til raskt å jobbe med streamingprosjekter. Gniststrømming vil lett gjenopprette tapte data og vil kunne levere nøyaktig når arkitekturen er på plass. Og uten noen ekstra kodingsinnsats Vi kan jobbe med sanntids gniststreaming og historiske batchdata på samme tid (Lambda Architecture).
I Spark streaming kan vi bruke flere verktøy som en flume, Kafka, RDBMS som kilde eller vask.
Eller vi kan direkte strømme fra RDBMS til Spark.
Vi kan kjøre en gnist på toppen av HDFS eller uten HDFS. Derfor snakker alle om erstatning av Hadoop. HDFS er et basisfilsystem for Hadoop. Vi kan bruke HDFS som kilde eller måldestinasjon.
Ved å bruke Spark SQL bruker du grunnleggende SQL-spørsmål for å behandle dataene. Denne gnisten gir bedre funksjoner som Mlib (Machine Learning Library) for en dataforsker til å spå.
Head to Head sammenligning mellom Kafka vs Spark (Infographics)
Nedenfor er Topp 5-sammenligningen mellom Kafka vs Spark
Nøkkelforskjellen mellom Kafka vs Spark
La oss diskutere noen av de viktigste forskjellene mellom Kafka vs Spark:
- Kafka er en meldingsmegler. Spark er åpen kildekode-plattform.
- Kafka har produsent, forbruker, emne for å jobbe med data. Der Spark gir plattform trekke dataene, hold den, behandle og skyv fra kilde til mål.
- Kafka gir streaming i sanntid, vindusprosess. Der Spark gir mulighet for både sanntidsstrøm og batchprosess.
- I Kafka kan vi ikke utføre en transformasjon. Hvor i gnist utfører vi ETL
- Kafka støtter ikke noe programmeringsspråk for å transformere dataene. Der gnist støtter flere programmeringsspråk og biblioteker.
- Så Kafka brukes til direktesending som kanal eller formidler mellom kilde og mål. Hvor Spark bruker for en sanntidsstrøm, batchprosess og ETL også.
Funksjoner av Kafka vs Spark
Det er noen viktige funksjoner:
- Dataflyt: Kafka vs Spark gir datastrømming i sanntid fra kilde til mål. Kafka Bare flyt dataene til emnet, Spark er prosessuell dataflyt.
- Databehandling: Vi kan ikke utføre noen transformasjon på data der Spark kan transformere dataene.
- Data vedvarende: Kafka vedvarer data til en viss tid som definert i konfigurasjonen. Vi må bruke en dataramme eller datasettobjekt for å vedvare dataene.
- ETL-transformasjon: Ved å bruke Spark kan vi utføre ETL, der Kafka ikke gir ETL.
- Minnehåndtering: Spark bruker RDD til å lagre data på en distribuert måte (dvs. cache, lokalt rom) der Kafka lagrer data i Emne, dvs. i et bufferminne.
Sammenligningstabell mellom Kafka vs gnist
Nedenfor er den øverste sammenligningen mellom Kafka vs Spark:
| Funksjonskriterier | Apache Spark | Kafka |
| Hastighet | 100 ganger raskere enn Hadoop | Grei hastighet |
| Behandling | Sanntids- og batch-behandling | Bare sanntid / vindusbehandling |
| Vanskelighet | Lett å lære på grunn av moduler på høyt nivå | Lett å konfigurere |
| Gjenoppretting | Tillater gjenoppretting av partisjoner ved hjelp av Cache og RDD | Feiltolerant / Replication |
| interaktivitet | Har interaktive modus | Ingen interaktiv modus / Forbruk dataene |
Konklusjon
Vi kan bruke Kafka som meldingsmegler. Det kan vedvare dataene i en bestemt periode. Ved å bruke Kafka kan vi utføre sanntidsvinduoperasjoner. Men vi kan ikke utføre ETL-transformasjon i Kafka. Ved bruk av gnist kan vi vedvare data i dataobjektet og utføre ende-til-ende ETL-transformasjoner.
Så det er den beste løsningen hvis vi bruker Kafka som en sanntids streamingplattform for Spark.
Anbefalt artikkel
Dette har vært en guide til toppforskjellen mellom Kafka vs Spark. Her diskuterer vi også Kafka vs gnistforskjeller med infografikk og sammenligningstabell. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -
- Forskjellen mellom Apache Kafka vs Flume
- Apache Storm vs Kafka
- Apache Hadoop vs Apache Spark
- Google Cloud vs AWS
- Kafka vs Kinesis | Topp 5 forskjeller