Forskjellen mellom Apache Hadoop og Apache Storm
Big Data har blitt den populære open source-teknologien den siste tiden, og hver dag blir nye rammer lagt til Hadoop-stabelen for å løse det komplekse problemet knyttet til det enorme datamengden.
For å utføre analyser av dataene bruker Hadoop prosesseringsrammer som Hadoop med MapReduce for batchbehandling og Apache storm for strømprosessering, derfor hjelper storm og Hadoop en organisasjon med å velge riktig teknologi fra Hadoop stack. La oss se nærmere på hva som er Apache Hadoop og Apache Storm.
Apache Hadoop:
Apache Hadoop er et open source batch-prosesseringsramme som brukes til å behandle store datasett over hele klyngen av datamaskiner. Det var det første big data-rammeverket som bruker HDFS (Hadoop Distribuert File System) for lagring og MapReduce rammeverk for beregning. På grunn av sin skalerbarhetsfunksjon, kan nye noder lett legges til det eksisterende systemet hvis datamengden øker og på grunn av dets feiltoleranse er natursystemet utsatt for feil, slik at systemet er tilgjengelig hele tiden, dvs. høy tilgjengelighet.
Apache Storm:
Apache storm gir prosesseringsmuligheter i sanntid til Hadoop stack, og det er også en åpen kildekode. Apache storm kan håndtere den veldig store datamengden og leverer resultat med lav latenstid (nær sanntid). Apache storm kjører ikke på Hadoop klynge i stedet bruker den Apache ZooKeeper for å koordinere topologiene som er til stede i DAG (Directed Acyclic Graph).
Sjekk ut det offisielle nettstedet som er nevnt nedenfor for hvorfor du bruker Storm: http://storm.apache.org/
Sammenligning fra topp til hodet mellom Apache Hadoop vs Apache Storm (Infographics)
La oss sjekke Topp 6 forskjellen mellom Apache Hadoop vs Apache Storm i detaljert format i tabellformat nedenfor:
Viktige forskjeller mellom Apache Hadoop vs Apache Storm
| Apache Hadoop | Apache Storm |
| Distribuert batchbehandling av stort volum og ustrukturert datasett. | Distribuert sanntidsbehandling av data med stort volum og høy hastighet. |
| Framework er skrevet i Java . | Storms er skrevet i Half Java og Half Clojure-kode, men et flertall av kode / logikk er skrevet i Clojure. |
| Det er stateful streamingbehandling. | Det er statsløs streamingbehandling. |
| Den bruker Apache Zookeeper- koordinering. | Det bruker kanskje ikke Apache Zookeeper for koordinering. |
| MapR-jobber utføres på en sekvensiell måte, fremdeles er den fullført. | Stormtopologi kjøres kontinuerlig til systemstans. |
| Den har High Latency (Slow Computation). | Den har lav latens (rask beregning). |
| Arkitektur er basert på en topologi av tuter og bolter. | Arkitektur består av HDFS og MapReduce. |
| Data blir kontinuerlig streamet og de er dynamiske. | Data er statiske og ikke-flyktige (Data is Persistence). |
| Det er enkelt å konfigurere, men det er vanskelig å bruke Hadoop-klyngen. | Det er enkelt å installere og betjene stormklyngen er også enkelt. |
| Bruk tilfeller: Twitter, Navisite, Wego etc. | Bruk tilfeller: Black Box Data, søkemotordata etc. |
Apache Hadoop vs Apache Storm sammenligningstabell
| Apache Hadoop | Apache Storm |
| Prosesseringsramme som brukes av Hadoop er en distribuert batch-prosessering som bruker MapReduce-motor for beregning som følger et kart, sortere, stokke, redusere algoritmen. | Prosesseringsramme som brukes av Storm distribueres sanntids databehandling som bruker DAGs i et rammeverk for å generere topologier som er sammensatt av Stream, tuter og bolter. |
| Hastighet: På grunn av batchbehandling på et stort datamengde tar Hadoop lengre beregningstid, noe som betyr at latenstid er mer, og derfor er Hadoop relativt treg. | Hastighet: På grunn av nær sanntidsbehandling håndterer Storm data med veldig lav latenstid for å gi et resultat med minimum forsinkelse. |
| Utviklingsevne: Hadoop MapReduce rammeverket er skrevet på programmeringsspråk for Java. Hadoop-utviklingen gjøres lettere ved bruk av Apache-svin (Scripting Language) og Apache Hive (SQL-kompatibel) på toppen av Hadoop. | Development Ease: Apache Storm er skrevet i Clojure.It bruker DAGs for prosesseringsmodell. I Storm lager tuter og bolter topologi, og den kan skrives på alle språk. Hver nod i DAG transformerer data for å fortsette prosessen. |
| Arkitektur: Arkitekturen til Hadoop består av HDFS for datalagring og MapReduce for Computation. | Arkitektur: Arkitekturen av storm består av strøm, tuter og bolter som beskriver trinnene som skal utføres |
| Datatilgjengelighet : Hadoop bruker HDFS som en lagring som er vedvarende lagring og gir statiske data for behandling. | Data tilgjengelighet: Storm kan integreres med YARN ressursforhandler av Hadoop for å bruke Hadoop lagring og data som er dynamisk og kontinuerlig streamet |
| Nåværende utgivelse: Fra februar 2018 er den nyeste versjonen av Apache Hadoop 3.0.0 og den er enkel å sette opp, men vanskelig å betjene. | Gjeldende utgivelse: Fra og med februar 2018 er den nyeste versjonen av Apache storm 1.2.0, og den er enkel å sette opp og betjene. |
Bortsett fra forskjeller, er det noen likheter som også er tilgjengelige i Hadoop og Storm, som begge er Open Source-teknologier med en skalerbar og feiltolerant funksjon som brukes i business intelligence og big data analytics sektor i organisasjoner.
Konklusjon - Apache Hadoop vs Apache Storm
Apache Hadoop tilbyr batchbehandling for å håndtere veldig store datasett med høy latenstid og bruker varemaskinvare som gjør det rimeligere og støtter også andre rammer med mangfoldig teknologi. Men for nær sanntidsbehandling med veldig lav latensstorm er det beste alternativet som kan brukes med flere programmeringsspråk. Derfor kan vi, i samsvar med behovet for organisering, bruke Apache storm eller Apache Hadoop for sanntid eller batchbehandling.
Anbefalt artikkel
- Apache Hadoop vs Apache Spark | Topp 10 sammenligninger du må vite!
- Apache Storm vs Apache Spark - Lær 15 nyttige forskjeller
- Hadoop vs Apache Spark - Interessante ting du trenger å vite
- Big Data vs Apache Hadoop - Topp 4 sammenligning du må lære
- Hadoop vs Spark: Hva er funksjonen