Forskjellen mellom Apache Storm og Apache Spark
Apache Storm er et open source, skalerbart, feiltolerant og distribuert beregningssystem i sanntid. Apache Storm er fokusert på strømprosessering eller prosessering. Apache Storm implementerer en feiltolerant metode for å utføre en beregning eller rørledning flere beregninger på en hendelse når den strømmer inn i et system. Apache Spark er et lynrask og klyngeteknologirammeverk, designet for rask beregning på stor databehandling. Apache Spark er en distribuert prosessormotor, men den kommer ikke med innebygd klynge ressursforvalter og distribuert lagringssystem. Du må plugge inn en Cluster Manager og lagringssystem etter eget valg.
Vi presenterer mer om Apache Storm vs Apache Spark:
- Apache Storm er en oppgaveparallell kontinuerlig beregningsmotor. Den definerer arbeidsflytene i Directed Acyclic Graphs (DAG) som kalles topologier. Disse topologiene kjøres til de blir stengt av brukeren eller får en feil som ikke kan gjenopprettes. Apache Storm kjører ikke på Hadoop-klynger, men bruker Zookeeper og sin egen minionsarbeider for å styre prosessene sine. Apache Storm kan lese og skrive filer til HDFS.
- Apache Storm integreres med kø- og databaseteknologiene du allerede bruker. En Storm-topologi bruker strømmer av data og behandler disse strømmene på vilkårlig komplekse måter, og deler strømmene på nytt mellom hvert trinn i beregningen, men det er nødvendig. Apache Storm er basert på tuples og bekker. En tuple er i utgangspunktet hva dataene dine er og hvordan de er strukturert.
- Apache Spark framework består av Spark Core og Set of biblioteker. Spark core utfører og administrerer jobben vår ved å gi en sømløs opplevelse til sluttbrukeren. En bruker må sende inn en jobb til Spark core og Spark core tar seg av videre behandling, utføring og svar tilbake til brukeren. Vi har Spark Core API på forskjellige skriptspråk som Scala, Python, Java og R.
- I Apache Spark kan brukeren bruke Apache Storm til å transformere ustrukturerte data når de flyter til ønsket format. Du må plugge inn en Cluster Manager og lagringssystem etter eget valg.
- Du kan velge Apache YARN eller Mesos for klyngesjefen for Apache Spark.
- Du kan velge Hadoop Distribution File System (HDFS), Google skylagring, Amazon S3, Microsoft Azure for ressurssjef for Apache Spark.
- Apache Spark er en databehandlingsmotor for batch- og streamingmodus med SQL-spørringer, grafbehandling og maskinlæring.
Sammenligning fra topp til hodet mellom Apache Storm vs Apache Spark (Infographics):
Viktige forskjeller mellom Apache Storm vs Apache Spark:
Nedenfor er listen over punkter, som beskriver de viktigste forskjellene mellom Apache Storm og Apache Spark:
- Apache Storm utfører oppgaveparallelle beregninger mens Apache Spark utfører dataparallelle beregninger.
- Hvis arbeiderknutepunkt mislykkes i Apache Storm, tildeler Nimbus arbeideroppgaven til den andre noden og alle tupler som sendes til mislykket knutepunkt, vil bli tidsavbrudd og dermed avspilt automatisk mens I Apache Spark, hvis arbeiderknoden mislykkes, kan systemet re-beregne fra resterende kopi av inndata og data kan gå tapt hvis data ikke blir replikert.
- Apache Strom leveringsgaranti avhenger av en sikker datakilde mens det er trygt at Apache Spark HDFS-datakilde er støttet.
- Apache Storm er en strømforedlingsmotor for behandling av streaming-data i sanntid, mens Apache Spark er datamaskin for generell bruk.
Funksjoner ved Apache Storm:
- Feiltoleranse - der hvis arbeidertrådene dør, eller en node går ned, startes arbeiderne automatisk på nytt
- Skalerbarhet - Storm som er veldig skalerbar, kan opprettholde ytelsen selv under økende belastning ved å legge til ressurser lineært der gjennomstrømningshastigheter på til og med en million 100 byte-meldinger per sekund per node kan oppnås
- Latency - Storm utfører dataoppdatering og svar fra slutt til slutt på sekunder eller minutter avhenger av problemet. Den har veldig lav latenstid.
- Brukervennlighet i distribusjon og drift av systemet.
- Integrert med Hadoop for å utnytte høyere gjennomganger
- Enkel å implementere og kan integreres med ethvert programmeringsspråk
- Apache Storm er åpen kildekode, robust og brukervennlig. Det kan brukes i små selskaper så vel som store selskaper
- Gjør det mulig å behandle sanntids strøm på utrolig raskt fordi, og det har en enorm kraft til å behandle dataene.
- Apache Storm har operativ etterretning.
- Apache Storm gir garantert databehandling selv om noen av de tilkoblede nodene i klyngen dør eller meldinger går tapt
Funksjoner ved Apache Spark:
- Hastighet: Apache Spark hjelper deg med å kjøre et program i Hadoop-klyngen, opptil 100 ganger raskere i minnet, og 10 ganger raskere når du kjører på disk.
- Sanntidsbehandling: Apache-gnist kan håndtere streamingdata i sanntid.
- Brukervennlighet : Apache Spark har muligheten til å støtte flere språk som Java, Scala, Python og R
- Lat evaluering: I Apache Spark er transformasjoner late i naturen. Det vil gi resultat etter dannelse av ny RDD fra den eksisterende.
- Integrasjon med Hadoop: Apache Spark kan kjøres uavhengig og også på Hadoop YARN Cluster Manager og dermed kan den lese eksisterende Hadoop-data.
- Feiltoleranse: Apache Spark gir feiltoleranse ved bruk av RDD-konsept. Spark RDDer er designet for å håndtere feilen til en hvilken som helst arbeiderknute i klyngen.
Apache Storm vs Apache Spark Comparision Table
Jeg diskuterer store gjenstander og skiller mellom Apache Storm og Apache Spark.
| Apache Storm | Apache Spark | |
| Strømbehandling | Mikro-batch-prosessering | Batchbehandling |
| Programmerings språk | Java, Clojure, Scala (Støtte for flere språk) | Java, Scala (støtte for mindre språk) |
| Pålitelighet | Støtter nøyaktig en gang behandlingsmodus. Kan brukes i de andre modusene som minst en gangs behandling og høyst en gang behandlingsmodus | Støtter bare nøyaktig en gang behandlingsmodus |
| Strømkilder | tut | HDFS |
| Stream Primitives | Tuple, partisjon | DStream |
| Lav ventetid | Apache Storm kan gi bedre ventetid med færre begrensninger | Apache Spark-streaming har høyere latens sammenligning av Apache Storm |
| Standhaftighet | MapState | Per RDD |
| Meldinger | ZeroMQ, Netty | Netty, Akka |
| Ressursforvaltning | Garn, Mesos | Garn, Meson |
| Feiltoleranse | I Apache Storm, hvis prosessen mislykkes, vil veilederprosessen starte den på nytt automatisk når statlig styring håndteres gjennom Zookeeper | I Apache Spark, håndterer det omstart av arbeidere via ressurssjefen som kan være YARN, Mesos eller den frittstående manageren |
| Statsstyring | støttet | støttet |
| Provisioning | Apache Ambari | Grunnleggende overvåking ved bruk av Ganglia |
| Lav utviklingskostnad | I Apache Storm kan ikke samme kode brukes til batchbehandling og strømbehandling | I Apache Spark kan samme kode brukes til batchbehandling og strømbehandling |
| gjennomstrømming | 10 k poster per node per sekund | 100k poster per node per sekund |
| Spesiell | Distribuert RPC | Unified processing (batch, SQL, etc.) |
Konklusjon - Apache Storm vs Apache Spark:
Apache Storm og Apache Spark er gode løsninger som løser streaminginntaket og transformasjonsproblemet. Apache Storm og Apache Spark kan begge være en del av Hadoop-klyngen for å behandle data. Apache Storm er en løsning for sanntids strømbehandling. Men Storm er veldig komplisert for utviklere å utvikle applikasjoner på grunn av begrensede ressurser.
Apache Storm kan stort sett brukes til strømbehandling. Men industrien trenger en generalisert løsning som kan løse alle typer problemer. For eksempel batchbehandling, strømbehandling av interaktiv prosessering så vel som iterativ prosessering. Så Apache Spark kommer inn i rampelyset, som er en generell beregningsmotor. Dette er grunnen til at etterspørselen fra Apache Spark sammenligner mer verktøy fra IT-fagfolk. Apache Spark kan håndtere forskjellige typer problemer. Bortsett fra dette er Apache Spark altfor lett for utviklere og kan integreres veldig godt med Hadoop. Apache Spark gir deg fleksibiliteten til å jobbe på forskjellige språk og miljø.
Anbefalt artikkel
Dette har vært en guide til Apache Storm vs Apache Spark, deres betydning, sammenligning av topp mot hod, nøkkelforskjeller, sammenligningstabell og konklusjon. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -
- Iaas vs Azure Pass - Forskjeller du må vite
- Apache Hadoop vs Apache Spark | Topp 10 sammenligninger du må vite!
- 7 Amazing Guide on About Apache Spark (Guide)
- De 15 beste tingene du trenger å vite om MapReduce vs Spark
- Hadoop vs Apache Spark - Interessante ting du trenger å vite