Forskelle mellem Kafka vs Spark
Organisationer vokser konstant med enorme data. De prøver at bruge Hadoop til så enorme data i stedet for traditionel RDBMS. På samme tid ønsker de hurtig behandling og realtidsoutput. Hadoop er en open-source platform, hvor vi kan bruge flere sprog til forskellige typer værktøjer såsom Python, Scala. Til realtidsbehandling i Hadoop kan vi bruge Kafka og Spark. Dette er en lille artikel, hvor jeg prøver at forklare, hvordan Kafka vs Spark vil fungere.
Kafka
Kafka er en open source streambehandlingsplatform udviklet af Apache. Det er en mægler mellem kilde og destination for en streaming-proces i realtid, hvor vi kan fortsætte dataene i en bestemt periode. Kafka er et distribueret meddelelsessystem. Hvor vi kan bruge disse vedvarende data til realtidsprocessen. Det kører som en service på en eller flere servere. Kafka gemmer strøm af poster i kategorier kaldet emner. Hver strømrekord består af nøgle, værdi og tidsstempel.
Sådan starter du Kafka Server
>bin/Kafka-server-start.sh config/server.properties
Følgende er hovedkomponenten i Kafka
Kilde: Dette udløses, når der opstår en ny CDC (Change Data Capture) eller en ny indsættelse ved kilden. Til det er vi nødt til at definere en nøglekolonne for at identificere ændringen.
Mægler: Som er ansvarlig for at opbevare data. Hver mægler har ingen partition.
Emne: Det kategoriserer dataene. Emner i Kafka abonneres altid af flere forbrugere, der abonnerer på de data, der er skrevet til det.
Sådan opretter du et emne
> bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test
Og for at se emnelisten
> bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181
Partition: Emner opdeles yderligere i partition til parallel behandling.
Producent: Producenten er ansvarlig for at offentliggøre dataene. Det skubber dataene til de emner, de vælger. Producenten vælger hvilken post, der skal tildeles til hvilken partition inden for emnet.
Kafka har befalet at producere en besked til et emne.
> bin/Kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test
Hej god morgen.
Dette er en testmeddelelse.
Forbruger: Forbrugerne vil forbruge data fra emner. En forbruger vil være en etiket med deres forbrugergruppe. Hvis det samme emne har flere forbrugere fra forskellige forbrugergrupper, er hver kopi sendt til hver gruppe af forbrugere.
Du kan synke med flere kilder for at fortsætte dataene. Kafka har befalet at forbruge beskeder til et emne.
> bin/Kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic test --from-beginning
Hej god morgen.
Dette er en testmeddelelse.
Flume: Vi kan bruge flume Kafka Sink. I hvilke, så snart enhver CDC (Change Data Capture) eller New insert flume vil udløse posten og skubbe dataene til Kafka-emnet. Til det skal vi indstille kanalen.
Samme som Kafka Sink flume kan vi have HDFS, JDBC kilde og synke.
Kafka har bedre gennemstrømning og har funktioner som indbygget partitionering, replikering og fejltolerance, hvilket gør det til den bedste løsning til applikationer i enorm skala eller streambehandling
Gnist
Apache Spark er en open-source klynge-computing-ramme. Spark-kodebasen blev oprindeligt udviklet på University of California, Berkeleys Amp Lab, senere doneret til Apache Software Foundation. Spark giver en grænseflade til programmering af hele klynger med implicit dataparallelisme og fejltolerance.
Da Hadoop blev introduceret, var Map-Reduce basisudførelsesmotoren for enhver jobopgave. I Map-Reduce-eksekveringsprocessen (læs - skriv) skete der på en faktisk harddisk. Dette er grunden til det mere tid og pladsforbrug på udførelsestidspunktet.
Apache Spark er en open-source platform. Forbedrer udførelseskvaliteten end processen Kort-reducer. Det er en åben platform, hvor du kan bruge flere programsprog som Java, Python, Scala, R. Spark giver eksekvering i hukommelsen, der er 100 gange hurtigere end MapReduce. Dette bruger RDD-definitionen. RDD er et robust distribueret datasæt, der giver dig mulighed for at gemme data i hukommelsen på en gennemsigtig måde og kun opbevare dem på disken efter behov. Det er her tiden til at få adgang til data fra hukommelsen i stedet for disken er igennem.
Spark er platformen, hvor vi kan opbevare dataene i Data Frame og behandle dem. Applikationsudvikler, Data Scientist, Data Analyst kan bruge Spark til at behandle den enorme mængde data inden for et minimum af tid. Vi kan bruge en funktion som interaktiv, iterativ analyse af data i Spark.
Gniststreaming er endnu en funktion, hvor vi kan behandle dataene i realtid. Bankdomænet er nødt til at spore realtidstransaktionen for at tilbyde den bedste deal til kunden og spore mistænkelige transaktioner. Gniststreaming er mest populær i yngre Hadoop-generation. Spark er en letvægts-API, der er let at udvikle, hvilket vil hjælpe en udvikler til hurtigt at arbejde på streaming-projekter. Gniststreaming vil let gendanne mistede data og vil kunne levere nøjagtigt, når arkitekturen er på plads. Og uden nogen ekstra kodningsindsats Vi kan arbejde på gniststreaming i realtid og historiske batchdata på samme tid (Lambda Architecture).
I gnist streaming kan vi bruge flere værktøjer som en flume, Kafka, RDBMS som kilde eller synke.
Eller vi kan direkte streame fra RDBMS til Spark.
Vi kan køre en gnist oven på HDFS eller uden HDFS. Derfor taler alle om dets erstatning af Hadoop. HDFS er et basefilsystem til Hadoop. Vi kan bruge HDFS som kilde eller måldestination.
Brug af Spark SQL bruger basale SQL-forespørgsler til at behandle dataene. Denne gnist giver bedre funktioner som Mlib (Machine Learning Library) for en dataforsker til at forudsige.
Head to Head-sammenligning mellem Kafka vs Spark (Infographics)
Nedenfor er Top 5 sammenligningen mellem Kafka vs Spark
Nøgleforskel mellem Kafka vs gnist
Lad os diskutere nogle af de største forskelle mellem Kafka vs Spark:
- Kafka er en meddelelsesmægler. Spark er open source-platformen.
- Kafka har Producent, Forbruger, Emne til at arbejde med data. Hvor Spark giver platform, trækker dataene, hold dem, behandles og skub fra kilde til mål.
- Kafka leverer streaming i realtid, vinduesproces. Hvor Spark muliggør både realtidsstrøm og batchproces.
- I Kafka kan vi ikke udføre en transformation. Hvor i gnist udfører vi ETL
- Kafka understøtter ikke noget programmeringssprog til at transformere dataene. Hvor gnist understøtter flere programmeringssprog og biblioteker.
- Så Kafka bruges til realtime streaming som kanal eller formidler mellem kilde og mål. Hvor Spark bruger til en realtidsstrøm, batchproces og ETL også.
Funktioner af Kafka vs Spark
Der er nogle nøglefunktioner:
- Dataflyt: Kafka vs Spark leverer datastrømning i realtid fra kilde til mål. Kafka Flow kun dataene til emnet, gnist er proceduremæssig dataflyt.
- Databehandling: Vi kan ikke udføre nogen transformation på data, hvor Spark vi kan transformere dataene.
- Data vedvarende: Kafka vedvarer data i et stykke tid som defineret i konfigurationen. Vi er nødt til at bruge en dataramme eller datasætobjekt til at fortsætte dataene.
- ETL-transformation: Ved hjælp af gnist kan vi udføre ETL, hvor Kafka ikke leverer ETL.
- Hukommelsesadministration: Spark bruger RDD til at gemme data på en distribueret måde (dvs. cache, lokalt rum), hvor Kafka gemmer data i emne, dvs. i en bufferminne.
Sammenligningstabel mellem Kafka vs gnist
Nedenfor er den øverste sammenligning mellem Kafka vs Spark:
| Funktionskriterier | Apache gnist | Kafka |
| Hastighed | 100 gange hurtigere end Hadoop | Anstændig hastighed |
| Forarbejdning | Real-time & batch-behandling | Kun realtid / vinduesbehandling |
| Vanskelighed | Let at lære på grund af moduler på højt niveau | Let at konfigurere |
| Genopretning | Tillader gendannelse af partitioner ved hjælp af Cache og RDD | Fejltolerant / Replication |
| Interaktivitet | Har interaktive tilstande | Ingen interaktiv tilstand / Forbrug dataene |
Konklusion
Vi kan bruge Kafka som en meddelelsesmægler. Det kan fortsætte dataene i en bestemt periode. Ved hjælp af Kafka kan vi udføre vinduer i realtid. Men vi kan ikke udføre ETL-transformation i Kafka. Ved hjælp af gnist kan vi fortsætte data i dataobjektet og udføre ende-til-ende ETL-transformationer.
Så det er den bedste løsning, hvis vi bruger Kafka som en realtime streaming platform til Spark.
Anbefalet artikel
Dette har været en guide til den største forskel mellem Kafka vs Spark. Her diskuterer vi også Kafka vs gnistforskelle med infografik og sammenligningstabel. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -
- Forskellen mellem Apache Kafka vs Flume
- Apache Storm vs Kafka
- Apache Hadoop vs Apache Spark
- Google Cloud vs AWS
- Kafka vs Kinesis | Top 5 forskelle