Forskjellen mellom Apache Kafka og Flume
Apache Kafka er et open source-system for behandling av inntak av data i sanntid. Kafka er det slitesterke, skalerbare og feiltolerante meldingssystemet. Arkitekturen for publiseringsabonnement ble opprinnelig utviklet av LinkedIn for å overvinne begrensningene i batchbehandling av store data og for å løse problemer med tap av data. Arkitekturen i Kafka vil koble informasjonsleverandøren fra forbrukeren av informasjon. Derfor vil den sendende søknaden og den mottakende applikasjonen ikke vite noe om hverandre for de dataene som er sendt og mottatt.
Apache Kafka vil behandle innkommende datastrømmer uavhengig av kilden og destinasjonen. Det er en distribuert streamingplattform med funksjoner som ligner på et bedriftsmeldingssystem, men har unike evner med høy grad av raffinement. Med Kafka kan brukere publisere og abonnere på informasjon når og når de oppstår. Det gjør det mulig for brukere å lagre datastrømmer på en feiltolerant måte. Uansett applikasjons- eller brukssak, fakturerer Kafka enkelt massive datastrømmer for analyse i Apache Hadoop. Kafka kan også gjengi streamingdata gjennom en kombinasjon av Apache HBase, Apache Storm og Apache Spark-systemer og kan brukes i en rekke applikasjonsdomener.
Enkelt sagt består Kafkas system for publiseringsabonnement av utgivere, Kafka-klyngen og forbrukere / abonnenter. Data publisert av utgiveren lagres som logger. Abonnenter kan også fungere som utgivere og omvendt. En abonnent ber om et abonnement og Kafka videresender dataene til den forespurte abonnenten. Vanligvis kan det være mange utgivere og abonnenter om forskjellige emner i en Kafka-klynge. På samme måte kan en applikasjon fungere som begge, som utgiver og abonnent. En melding publisert for et emne kan ha flere interesserte abonnenter; systemet behandler data for alle interesserte abonnenter. Noen av brukstilfellene der Kafka er mye brukt er:
- Spor aktiviteter på et nettsted
- Strømbehandling
- Innsamling og overvåking av beregninger
- Logg-aggregering
Apache Flume er et verktøy som brukes til å samle, samle og overføre datastrømmer fra forskjellige kilder til et sentralisert datalager som HDFS (Hadoop Distribuert filsystem). Flume er svært pålitelig, konfigurerbar og håndterbar distribuert datainnsamlingstjeneste som er designet for å samle strømningsdata fra forskjellige webservere til HDFS. Det er også en åpen kildekode for innsamling av data.
Apache Flume er basert på streaming datastrømmer og har en fleksibel arkitektur. Flume tilbyr svært feiltolerant, robust og pålitelig mekanisme for fail-over og utvinning med muligheten til å samle inn data i både batch og i strømmodus. Flumes muligheter er utnyttet av foretak for å administrere datastrømmer med høyt volum til å lande i HDFS. Datastrømmer inkluderer for eksempel applikasjonslogger, sensorer og maskindata og sosiale medier, og så videre. Disse dataene, når de landes i Hadoop, kan analyseres ved å kjøre interaktive spørringer i Apache Hive eller tjene som sanntidsdata for forretningsdashboards i Apache HBase. Noen av funksjonene inkluderer,
- Samle data fra flere kilder, og inntas effektivt i HDFS
- Det støttes av en rekke kilde- og destinasjonstyper
- Flume kan enkelt tilpasses, pålitelig, skalerbar og feiltolerant
- Kan lagre data i hvilken som helst sentralisert butikk (f.eks. HDFS, HBase)
Sammenligning fra topp til hodet mellom Apache Kafka vs Flume (Infographics)
Nedenfor er Topp 5-sammenligningen mellom Apache Kafka vs Flume
Viktige forskjeller mellom Apache Kafka vs Flume
Forskjellene mellom Apache Kafka vs Flume blir utforsket her,
- Begge, Apache Kafka og Flume-systemer gir pålitelig, skalerbar og høy ytelse for å håndtere store datamengder med letthet. Kafka er imidlertid et mer generelt formålssystem der flere utgivere og abonnenter kan dele flere emner. Derimot er Flume et spesielt formålstøy for sending av data til HDFS.
- Kafka kan støtte datastrømmer for flere applikasjoner, mens Flume er spesifikk for Hadoop og big data-analyse.
- Kafka kan behandle og overvåke data i distribuerte systemer mens Flume samler data fra distribuerte systemer til landdata på et sentralisert datalager.
- Når de er konfigurert riktig, er både Apache Kafka og Flume svært pålitelige med null garanti for tap av data. Kafka kopierer data i klyngen, mens Flume ikke kopierer hendelser. Når en Flume-agent krasjer, går tilgangen til disse hendelsene i kanalen tapt til disken er gjenopprettet. På den annen side gjør Kafka data tilgjengelig selv i tilfelle svikt i ett punkt.
- Kafka støtter store sett med utgivere og abonnenter og flere applikasjoner. På den annen side støtter Flume et stort sett med kilde- og destinasjonstyper for å lande data på Hadoop.
Apache Kafka vs Flume Comparision Table
| Grunnlag for sammenligning | Apache Kafka | Flume |
| Betydning |
|
|
| Konsept |
|
|
| Grunnlag for dannelse |
|
|
| Bruksområder |
|
|
| Nærme seg |
|
|
Konklusjon - Apache Kafka vs Flume
Oppsummert tilbyr Apache Kafka og Flume pålitelige, distribuerte og feiltolerante systemer for å samle og samle store datamengder fra flere strømmer og big data applikasjoner. Både Apache Kafka og Flume-systemer kan skaleres og konfigureres for å passe til forskjellige databehov. Kafkas arkitektur gir feiltoleranse, men Flume kan være innstilt for å sikre feilsikker drift. Brukere som planlegger å implementere disse systemene, må først forstå brukssaken og implementere på riktig måte for å sikre høy ytelse og oppnå full fordel.
Anbefalt artikkel
Dette har vært en guide til Apache Kafka vs Flume, deres betydning, sammenligning mellom hodet og hodet, nøkkelforskjeller, sammenligningstabell og konklusjon. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -
- Apache Storm vs Kafka - 9 beste forskjeller du må vite
- Topp 12 sammenligning av Apache Hive vs Apache HBase (Infographics)
- Big Data vs Apache Hadoop - Topp 4 sammenligning du må lære
- Apache Pig vs Apache Hive - Topp 12 nyttige forskjeller
- SASS intervjuspørsmål: Hva er nyttige spørsmål
- Kafka vs Kinesis | Topp 5 forskjeller å lære med Infographics