Forskellen mellem Apache Storm og Apache Spark
Apache Storm er et open source, skalerbart, fejletolerant og distribueret realtidssystem. Apache Storm er fokuseret på streambehandling eller begivenhedsbehandling. Apache Storm implementerer en fejltolerant metode til udførelse af en beregning eller pipelining af flere beregninger på en begivenhed, når den strømmer ind i et system. Apache Spark er et lyn-hurtigt og klynge computerteknologiramme, designet til hurtig beregning i stor databehandling. Apache Spark er en distribueret behandlingsmotor, men den leveres ikke med indbygget klyngeressource manager og distribueret lagringssystem. Du skal tilslutte en klyngestyring og et opbevaringssystem efter eget valg.
Vi præsenterer mere om Apache Storm vs Apache Spark:
- Apache Storm er en opgaveparallel kontinuerlig computermotor. Den definerer sine arbejdsgange i Directed Acyclic Graphs (DAG'er) kaldet topologier. Disse topologier kører, indtil de lukkes af brugeren eller støder på en ikke-genvindbar fejl. Apache Storm kører ikke på Hadoop-klynger, men bruger Zookeeper og sin egen minion-medarbejder til at styre sine processer. Apache Storm kan læse og skrive filer til HDFS.
- Apache Storm integreres med de kø- og databaseteknologier, du allerede bruger. En Storm-topologi forbruger datastrømme og behandler disse streams på vilkårligt komplekse måder, hvorefter strømmene fordeles mellem hvert trin i beregningen, uanset hvor det er nødvendigt. Apache Storm er baseret på tupler og vandløb. En tuple er dybest set, hvad dine data er, og hvordan de er struktureret.
- Apache Spark- rammen består af Spark Core og sæt biblioteker. Spark core udfører og administrerer vores job ved at give slutbrugeren en problemfri oplevelse. En bruger skal indsende et job til Spark core, og Spark core tager sig af yderligere behandling, udførelse og svar tilbage til brugeren. Vi har Spark Core API på forskellige scripting-sprog som Scala, Python, Java og R.
- I Apache Spark kan brugeren bruge Apache Storm til at transformere ustrukturerede data, når de flyder til det ønskede format. Du skal tilslutte en klyngestyring og et opbevaringssystem efter eget valg.
- Du kan vælge Apache YARN eller Mesos til klyngestyring for Apache Spark.
- Du kan vælge Hadoop Distribueret filsystem (HDFS), Google skylagring, Amazon S3, Microsoft Azure til ressourceadministrator for Apache Spark.
- Apache Spark er en databehandlingsmotor til batch- og streamingtilstande med SQL-forespørgsler, grafbehandling og maskinlæring.
Sammenligning mellem hoved og hoved mellem Apache Storm vs Apache Spark (Infografik):
De vigtigste forskelle mellem Apache Storm vs Apache Spark:
Nedenfor er lister over punkter, der beskriver de vigtigste forskelle mellem Apache Storm og Apache Spark:
- Apache Storm udfører opgaveparallelle beregninger, mens Apache Spark udfører dataparallelle beregninger.
- Hvis arbejderknudepunkt mislykkes i Apache Storm, tildeler Nimbus arbejderopgaven til den anden knude, og alle tupler, der sendes til mislykket knudepunkt, vil blive tidsbestemt og dermed afspilles automatisk, mens I Apache Spark, hvis arbejderknudepunkt mislykkes, kan systemet re-beregne fra resterende kopi af inputdata og data kan gå tabt, hvis data ikke replikeres.
- Apache Strom-leveringsgaranti afhænger af en sikker datakilde, mens det i Apache Spark HDFS-datakilde er sikkert.
- Apache Storm er en stream-behandlingsmotor til behandling af streaming-data i realtid, mens Apache Spark er en almindelig computermotor.
Funktioner af Apache Storm:
- Fejltolerance - hvor hvis arbejdertråde dør, eller en knude falder ned, genstartes arbejderne automatisk
- Skalerbarhed - Storm, der er meget skalerbar, kan fortsætte ydelsen, selv under stigende belastning, ved at tilføje ressourcer lineært, hvor gennemstrømningshastigheder på endda en million 100 byte-meddelelser pr. Sekund pr. Knudepunkt kan opnås
- Latency - Storm udfører dataopdatering og svar fra ende til ende levering i sekunder eller minutter afhænger af problemet. Det har meget lav latenstid.
- Brugervenlighed ved installation og drift af systemet.
- Integreret med Hadoop for at udnytte højere output
- Let at implementere og kan integreres med ethvert programmeringssprog
- Apache Storm er open source, robust og brugervenlig. Det kan bruges i små virksomheder såvel som store virksomheder
- Tillader realtidsstrømbehandling på utroligt hurtigt, fordi det har en enorm kraft til at behandle dataene.
- Apache Storm har operationel intelligens.
- Apache Storm leverer garanteret databehandling, selvom nogen af de tilsluttede noder i klyngen dør eller meddelelser går tabt
Funktioner af Apache Spark:
- Hastighed: Apache Spark hjælper med at køre en applikation i Hadoop-klyngen, op til 100 gange hurtigere i hukommelsen og 10 gange hurtigere, når den kører på disk.
- Real-time-behandling: Apache-gnist kan håndtere streaming-data i realtid.
- Brugervenlighed : Apache Spark har evnen til at understøtte flere sprog som Java, Scala, Python og R
- Lazy Evaluering: I Apache Spark er transformationer doven i naturen. Det vil give resultat efter dannelse af nyt RDD fra det eksisterende.
- Integration med Hadoop: Apache Spark kan køre uafhængigt og også på Hadoop YARN Cluster Manager og dermed kan den læse eksisterende Hadoop-data.
- Fejltolerance: Apache Spark giver fejltolerance ved hjælp af RDD-koncept. Spark RDD'er er designet til at håndtere fejlen i en hvilken som helst arbejderknude i klyngen.
Apache Storm vs Apache gnist-sammenligningstabel
Jeg diskuterer større artefakter og skelner mellem Apache Storm og Apache Spark.
| Apache Storm | Apache gnist | |
| Streambehandling | Mikro-batch-behandling | Batchbehandling |
| Programmeringssprog | Java, Clojure, Scala (understøttelse af flere sprog) | Java, Scala (understøttelse af mindre sprog) |
| Pålidelighed | Understøtter nøjagtigt en gang behandlingstilstand. Kan bruges i de andre tilstande som mindst én gang behandling og højst én gang bearbejdningstilstand | Understøtter kun nøjagtigt en gang behandlingsfunktion |
| Stream kilder | Tud | HDFS |
| Stream primitiver | Tuple, partition | DStream |
| Lav latenstid | Apache Storm kan give bedre latenstid med færre begrænsninger | Apache Spark-streaming har højere latency sammenligning af Apache Storm |
| Udholdenhed | MapState | Per RDD |
| Beskeder | ZeroMQ, Netty | Netty, Akka |
| Ressourcestyring | Garn, Mesos | Garn, Meson |
| Fejltolerance | I Apache Storm, hvis processen mislykkes, genstarter vejlederprocessen den automatisk, når statsledelse håndteres gennem Zookeeper | I Apache Spark håndterer det genstart af medarbejdere via ressourceadministratoren, der kan være YARN, Mesos eller dets selvstændige manager |
| Statsledelse | Understøttet | Understøttet |
| Provisioning | Apache Ambari | Grundlæggende overvågning ved hjælp af Ganglia |
| Lave udviklingsomkostninger | I Apache Storm kan den samme kode ikke bruges til batchbehandling og strømbehandling | I Apache Spark kan samme kode bruges til batchbehandling og strømbehandling |
| gennemløb | 10k poster pr. Knude pr. Sekund | 100k poster pr. Knude pr. Sekund |
| Særlig | Distribueret RPC | Samlet behandling (batch, SQL osv.) |
Konklusion - Apache Storm vs Apache Spark:
Apache Storm og Apache Spark er gode løsninger, der løser streaming-indtagelses- og transformationsproblemet. Apache Storm og Apache Spark kan begge være en del af Hadoop-klyngen til behandling af data. Apache Storm er en løsning til realtidsstrømbehandling. Men Storm er meget kompliceret for udviklere at udvikle applikationer på grund af begrænsede ressourcer.
Apache Storm kan mest bruges til Stream-behandling. Men industrien har brug for en generaliseret løsning, der kan løse alle typer problemer. For eksempel Batch-behandling, stream-behandling af interaktiv behandling såvel som iterativ behandling. Så Apache Spark kommer ind i rampelyset, som er en generel beregningsmotor. Dette er grunden til, at efterspørgslen fra Apache Spark sammenligner andre værktøjer fra it-fagfolk. Apache Spark kan håndtere forskellige typer problemer. Bortset fra denne Apache Spark er alt for let for udviklere og kan integreres meget godt med Hadoop. Apache Spark giver dig fleksibiliteten til at arbejde på forskellige sprog og miljø.
Anbefalet artikel
Dette har været en guide til Apache Storm vs Apache Spark, deres betydning, sammenligning mellem hoved og hoved, nøgleforskelle, sammenligningstabel og konklusion. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -
- Iaas vs Azure Pass - Forskelle, du skal vide
- Apache Hadoop vs Apache Spark | Top 10 sammenligninger, du skal vide!
- 7 Fantastisk guide til om Apache-gnist (guide)
- De 15 bedste ting, du skal vide om MapReduce vs Spark
- Hadoop vs Apache Spark - Interessante ting, du har brug for at vide