Forskellen mellem Apache Kafka og Flume

Apache Kafka er et open source-system til behandling af indtagelsesdata i realtid. Kafka er det holdbare, skalerbare og fejletolerante messesystem til offentligt abonnement. Arkitekturen med publicering-abonnement blev oprindeligt udviklet af LinkedIn for at overvinde begrænsningerne i batchbehandling af store data og for at løse problemer med datatab. Arkitekturen i Kafka vil adskille informationsudbyderen fra forbrugeren af ​​information. Derfor vil den sendende ansøgning og den modtagende ansøgning ikke vide noget om hinanden for de data, der er sendt og modtaget.

Apache Kafka vil behandle indgående datastrømme uanset deres kilde og dens destination. Det er en distribueret streamingplatform med funktioner, der ligner et virksomhedsmeddelelsessystem, men har unikke muligheder med høje niveauer af sofistikering. Med Kafka kan brugere offentliggøre og abonnere på information, når og når de forekommer. Det giver brugerne mulighed for at gemme datastrømme på en fejltolerant måde. Uanset applikations- eller brugssagen faktorerer Kafka let massive datastrømme til analyse i virksomhedens Apache Hadoop. Kafka kan også gengive streamingdata gennem en kombination af Apache HBase, Apache Storm og Apache Spark-systemer og kan bruges i en række applikationsdomæner.

På en forenklet måde består Kafka's system for publicering-abonnement af udgivere, Kafka-klynge og forbrugere / abonnenter. Data offentliggjort af udgiveren gemmes som logfiler. Abonnenter kan også fungere som udgivere og vice versa. En abonnent anmoder om et abonnement, og Kafka videresender dataene til den anmodede abonnent. Der kan typisk være adskillige udgivere og abonnenter om forskellige emner i en Kafka-klynge. Ligeledes kan en applikation fungere som både en udgiver og en abonnent. En meddelelse, der er offentliggjort for et emne, kan have flere interesserede abonnenter; systemet behandler data for enhver interesseret abonnent. Nogle af de anvendte tilfælde, hvor Kafka er udbredt, er:

  • Spor aktiviteter på et websted
  • Streambehandling
  • Indsamling og overvågning af målinger
  • Log Aggregation

Apache Flume er et værktøj, der bruges til at indsamle, aggregere og overføre datastrømme fra forskellige kilder til et centraliseret datalager såsom HDFS (Hadoop Distribueret filsystem). Flume er yderst pålidelig, konfigurerbar og håndterbar distribueret dataindsamlingstjeneste, som er designet til at indsamle streamingdata fra forskellige webservere til HDFS. Det er også en open source-dataindsamlingstjeneste.

Apache Flume er baseret på streaming af datastrømme og har en fleksibel arkitektur. Flume tilbyder meget fejletolerant, robust og pålidelig mekanisme til fail-over og gendannelse med kapacitet til at indsamle data i både batch og i strømtilstand. Flume's kapaciteter er gearet af virksomheder til at styre store mængder datastrømme til at lande i HDFS. For eksempel inkluderer datastrømme applikationslogfiler, sensorer og maskindata og sociale medier og så videre. Disse data, når de landes i Hadoop, kan analyseres ved at køre interaktive forespørgsler i Apache Hive eller tjene som realtidsdata til forretningsdashboards i Apache HBase. Nogle af funktionerne inkluderer,

  • Saml data fra flere kilder, og indtag effektivt i HDFS
  • En række forskellige kilde- og destinationstyper understøttes
  • Flume kan let tilpasses, pålidelig, skalerbar og fejltolerant
  • Kan gemme data i en hvilken som helst centraliseret butik (f.eks. HDFS, HBase)

Sammenligning mellem hoved og hoved mellem Apache Kafka vs Flume (Infographics)

Nedenfor er Top 5-sammenligningen mellem Apache Kafka vs Flume

Vigtige forskelle mellem Apache Kafka vs Flume

Forskellene mellem Apache Kafka vs Flume udforskes her,

  • Begge, Apache Kafka- og Flume-systemer giver pålidelige, skalerbare og høje ydeevne til let håndtering af store datamængder. Kafka er imidlertid et mere generelt formålssystem, hvor flere udgivere og abonnenter kan dele flere emner. I modsætning hertil er Flume et specielt formål til at sende data til HDFS.
  • Kafka kan understøtte datastrømme til flere applikationer, hvorimod Flume er specifik for Hadoop og big data-analyse.
  • Kafka kan behandle og overvåge data i distribuerede systemer, mens Flume samler data fra distribuerede systemer til landedata i et centraliseret datalager.
  • Når de er konfigureret korrekt, er både Apache Kafka og Flume yderst pålidelige med nul garanti for datatab. Kafka gentager data i klyngen, mens Flume ikke gentager hændelser. Når en Flume-agent styrter ned, mistes adgangen til disse begivenheder i kanalen, indtil disken er gendannet, på den anden side gør Kafka data tilgængelige, selv i tilfælde af et enkeltpunktsfejl.
  • Kafka understøtter store sæt udgivere og abonnenter og flere applikationer. På den anden side understøtter Flume et stort sæt kilde- og destinationstyper til landedata på Hadoop.

Apache Kafka vs Flume-sammenligningstabel

Grundlag for sammenligningApache KafkaFlume
Betyder
  • · Kafka kører som en klynge og håndterer indkommende datastrømme med højt volumen i realtid
  • · Kafka har tre hovedkomponenter, udgiveren, Kafka klynge / manager og abonnent.
  • · Kafka gemmer en strøm af poster i forskellige kategorier eller emner.
  • · Hver post i Kafka gemmes som en logpost, hvor modtageren (abonnenten) eller afsenderen (udgiveren) ikke er opmærksom på hinanden.
  • · Flume er et værktøj til at indsamle logdata fra distribuerede webservere. De indsamlede data lander i HDFS for yderligere analyse
  • · Flume er et yderst pålideligt og konfigurerbart værktøj.
  • · Flume er meget effektiv og robust i behandlingen af ​​logfiler, både i batch- og realtidsbehandling.
Koncept
  • · Kafka vil behandle hver emne-partition som et ordnet sæt meddelelser
  • · Baseret på public-subscribe-arkitektur og sporer ikke meddelelser, der er læst af abonnenter, og hvem der er udgiver.
  • · Kafka opbevarer alle meddelelser eller data som logfiler, hvor abonnenter er ansvarlige for at spore placeringen i hver log.
  • · Kafka kan støtte et stort antal udgivere og abonnenter og gemme store mængder data
  • · Flume kan indtaste streamingdata fra flere kilder til opbevaring og analyse til brug i HBase eller Hadoop.
  • · Sikrer garanteret dataudlevering, fordi både modtageren og afsenderagenter fremkalder transaktionen for at sikre garanteret semantik
  • · Det kan skaleres vandret
Grundlag for dannelse
  • · Et effektivt, fejltolerant og skalerbart meddelelsessystem
  • · Flume er en service eller et værktøj til at indsamle data til Hadoop
Anvendelsesområder
  • · Overvåg data fra distribuerede applikationer
  • · Gør data tilgængelige for flere abonnenter baseret på deres interesser
  • · Log aggregeringstjenester
  • · Behandle transaktionslogger i applikationsservere, webservere osv. F.eks. E-handel, online detailportaler, sociale medier osv.
Nærme sig
  • · Kafka kræves for effektiv behandling af datastrømme i realtid uden datatab
  • · Behov for at sikre levering af data, selv under maskinfejl, og det er derfor det fejltolerante system
  • · Brug for at indsamle store data enten i streaming eller i batchtilstand fra forskellige kilder
  • · Effektiv, når du arbejder med logfiler

Konklusion - Apache Kafka vs Flume

I sammendraget tilbyder Apache Kafka og Flume pålidelige, distribuerede og fejlagtolerante systemer til sammenlægning og indsamling af store mængder data fra flere streams og big data-applikationer. Både Apache Kafka- og Flume-systemer kan skaleres og konfigureres, så de passer til forskellige computerbehov. Kafka's arkitektur giver fejltolerance, men Flume kan indstilles for at sikre fejlsikker drift. Brugere, der planlægger at implementere disse systemer, skal først forstå brugssagen og implementere korrekt for at sikre høj ydelse og realisere fulde fordele.

Anbefalet artikel

Dette har været en guide til Apache Kafka vs Flume, deres betydning, sammenligning mellem hoved og hoved, nøgleforskelle, sammenligningstabel og konklusion. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -

  1. Apache Storm vs Kafka - 9 bedste forskelle, du skal vide
  2. Top 12 sammenligning af Apache Hive vs Apache HBase (Infographics)
  3. Big Data vs Apache Hadoop - Top 4 sammenligning, du skal lære
  4. Apache Pig vs Apache Hive - Top 12 nyttige forskelle
  5. SASS Interview Spørgsmål: Hvad er de nyttige spørgsmål
  6. Kafka vs Kinesis | Top 5 forskelle at lære med Infographics

Kategori:

Big Data