Forskjellen mellom Apache Storm og Kafka

Apache Kafka bruker for å håndtere en stor datamengde i brøkdelen av sekunder. Det er en distribuert meldingsmegler som er avhengig av emner og partisjoner. Apache Storm er en feiltolerant, distribuert rammeverk for sanntids beregning og prosessering av datastrømmer. Den tar dataene fra forskjellige datakilder som HBase, Kafka, Cassandra og mange andre applikasjoner og behandler dataene i sanntid. Det er skrevet i Clojure og Java.

La oss studere mer om Apache Storm vs Apache Kafka i detalj:

Figur 1, Basic Stream Processing Diagram of Apache Storm

I figur 1 utføres grunnleggende strømbehandling . Tut og Bolt er to hovedkomponenter i Apache Storm, og begge er en del av Storm Topology som tar datastrømmen fra datakilder for å behandle den.

Topologi : Stormtopologi er kombinasjonen av tut og bolt. Det er det samme som Map and Reduces i Hadoop.

Stream: Stream kan betraktes som datapipeline, det er de faktiske dataene vi mottok fra en datakilde.

Tut: Tut mottar data fra forskjellige forskjellige datakilder, for eksempel APIer. Den mottar kontinuerlig data fra datakilder og sender dem til Bolt for behandling.

Bolt: Det er logiske behandlingsenheter som tar data fra tut og utfører logiske operasjoner som aggregering, filtrering, sammenføyning og interaksjon med datakilder og databaser.

Apache Kafka tilbyr datastrømming i sanntid. Den tar dataene fra forskjellige nettsteder som Facebook, Twitter og APIer og overfører dataene til alle forskjellige behandlingsapplikasjoner (Apache Storm) i et Hadoop-miljø.

Figur 2, Arkitektur og komponenter i Apache Kafka.

Kafka lagrer meldinger / data som den mottok fra forskjellige datakilder kaller “ Produsent ”. Når den mottar dataene, delte den opp meldingene gjennom " Partition " innenfor forskjellige " Emner ".

Kafka Cluster er en kombinasjon av emner og partisjoner. Partisjonene indekserer og lagrer meldingene. Forbrukeren tar meldingene fra partisjoner og spørrer meldingene. Apache Kafka kan brukes sammen med Apache HBase, Apache Spark og Apache Storm.

Følgende er API-er som håndterer alle Messaging (Publishing and Subscribing) -dataene i Kafka Cluster.

1) Produsent API: Den gir applikasjonen tillatelse til å publisere strømmen av poster.

2) Forbruker-API: Denne API-en brukes til å abonnere på emnene.

3) Stream API: Denne strømmen gir resultatet etter konvertering av inngangsstrømmen til utstrømmen.

4) Connector API: Dette kobler emnene til eksisterende applikasjoner.

Den viktigste bruken av Apache Kafka er for sporing av nettstedsaktiviteter, beregninger, loggaggregering, begivenhetssourcing og annen live datastrømfangst. Det er bra for streaming som pålitelig får data mellom applikasjoner eller systemer

Sammenligning fra topp til hodet mellom Apache Storm vs Kafka (Infographics)

Nedenfor er Topp 9 forskjeller mellom Apache Storm vs Kafka

Viktige forskjeller mellom Apache Storm vs Kafka

1) Apache Storm sikrer full datasikkerhet mens Kafka er i Kafka ikke garantert datatap, men det er veldig lite som at Netflix oppnådde 0, 01% av datatapet for 7 millioner meldingstransaksjoner per dag.

2) Kafka kan lagre dataene sine på lokalt filsystem mens Apache Storm bare er et databehandlingsrammeverk.

3) Storm jobber med et sanntidsmeldingssystem mens Kafka pleide å lagre innkommende melding før behandling.

4) Apache Kafka brukes til behandling av sanntidsdata mens Storm brukes til å transformere dataene.

5) Kafka henter dataene fra den faktiske datakilden mens Storm henter dataene fra Kafka selv for videre prosesser.

6) Kafka er et program for å overføre sanntidsapplikasjonsdata fra kildeapplikasjon til en annen, mens Storm er en aggregerings- og beregningsenhet.

7) Kafka er en strømmenhet i sanntid mens Storm jobber på strømmen trukket fra Kafka.

8) Det er obligatorisk å ha Apache Zookeeper mens du setter opp Kafka andre siden Storm er ikke Zookeeper avhengig.

9) Kafka fungerer som en vannledning som lagrer og videresender dataene mens Storm tar dataene fra slike rørledninger og behandler dem videre.

10) Kafka er en stor datakilde for Storm mens Storm kan brukes til å behandle data som er lagret i Kafka.

11) Apache Storm har innebygd funksjon for automatisk omstart av sine demoner, mens Kafka er feiltolerant på grunn av Zookeeper.

Apache Storm vs Kafka sammenligningstabell

Sammenligningspoeng

StormKafka

Oppfinner

Twitter

Linkedin

Type

Behandling av sanntidsmeldinger

Distribuert meldingssystem

Datakilde

Kafka og ethvert databasesystem

FB, Twitter osv …

Primær bruk

Strømbehandling

Meldingsformidler

Datalagring

Lagrer ikke dataene. Data får overføring fra input stream til output stream

Filsystem som EXT4 eller XFS

Strømbehandling

Mikro-batch-prosessering

Små-batch-behandling

avhengighet

Ikke avhengig av noen ekstern applikasjon

Zookeeper avhengig

Ventetid

Milli-sekunders forsinkelse

Avhenger av datakilde generelt mindre enn 1-2 sekunder.

Språkstøtte

Den støtter alle språkene

Kafka fungerer med alle, men fungerer bare best med Java-språk

Konklusjon - Apache Storm vs Kafka

Apache Storm og Kafka er begge uavhengige og har et annet formål i Hadoop klyngemiljø.

Apache Storm og Kafka er begge uavhengige av hverandre, men det anbefales å bruke Storm med Kafka, da Kafka kan gjenskape dataene til storm i tilfelle pakkefall, også bekrefte det før de sendes til Storm.

Kafkas rolle er å fungere som mellomvare, den tar data fra forskjellige kilder og deretter behandler Storms meldingene raskt. Telling og segregering av stemmer på nettet er sanntidseksemplet for Apache Storm.

Apache Storm og Kafka har begge store muligheter i sanntidsstrømming av data og meget dyktige systemer for å utføre sanntidsanalyse.

Anbefalt artikkel

  1. Apache Storm vs Apache Spark - Lær 15 nyttige forskjeller
  2. Lær den 10 nyttige forskjellen mellom Hadoop vs Redshift
  3. 7 beste ting du må vite om Apache Spark (guide)
  4. Hvordan utnytte kraften i sanntidsanalyse?

Kategori:

Stor Data