Forskellen mellem Apache Hadoop og Apache Storm
Big Data er blevet den populære open source-teknologi i den seneste tid, og hver dag tilføjes nye rammer til Hadoop-stakken for at løse det komplekse problem, der er relateret til den enorme datamængde.
For at udføre analyser af dataene bruger Hadoop behandlingsrammer som Hadoop med MapReduce til batchbehandling og Apache storm til strømbehandling, derfor hjælper storm og Hadoop en organisation med at vælge den rigtige teknologi fra Hadoop-stakken. Lad os undersøge, hvad der er Apache Hadoop og Apache Storm.
Apache Hadoop:
Apache Hadoop er en open source batchbehandlingsramme, der bruges til at behandle store datasæt på tværs af klyngen af råvarecomputere. Det var den første big data-ramme, der bruger HDFS (Hadoop Distribueret filsystem) til opbevaring og MapReduce-rammer til beregning. På grund af dens skalerbarhedsfunktion kan nye noder let tilføjes til det eksisterende system, hvis datamængden øges, og på grund af dets fejltolerance er natursystemet udsat for fejl, så systemet er tilgængeligt hele tiden, dvs. høj tilgængelighed.
Apache Storm:
Apache storm leverer kapacitet til databehandling i realtid til Hadoop-stakken, og det er også en open source. Apache storm kan håndtere den meget store mængde data og leverer resultater med lav latenstid (nær realtid). Apache storm kører ikke på Hadoop klynge i stedet for det bruger Apache ZooKeeper til at koordinere topologier til stede i DAG (Directed Acyclic Graph).
Se det officielle websted, der er nævnt nedenfor for, hvorfor du bruger Storm: http://storm.apache.org/
Sammenligning fra hoved til hoved mellem Apache Hadoop vs Apache Storm (Infografik)
Lad os tjekke Top 6 af forskellen mellem Apache Hadoop vs Apache Storm i detaljeret format i nedenstående tabelformat:
Vigtige forskelle mellem Apache Hadoop vs Apache Storm
| Apache Hadoop | Apache Storm |
| Distribueret batchbehandling af stort volumen og ustruktureret datasæt. | Distribueret realtidsbehandling af data med stort volumen og høj hastighed. |
| Framework er skrevet i Java . | Storms er skrevet i Half Java og Half Clojure-kode, men et flertal af kode / logik er skrevet i Clojure. |
| Det er Stateful streaming-behandling. | Det er statsløs streamingbehandling. |
| Det bruger Apache Zookeeper- koordinering. | Det bruger muligvis ikke Apache Zookeeper til koordinering. |
| MapR-job udføres på en rækkefølge, mens det stadig er afsluttet. | Stormtopologi kører kontinuerligt, indtil systemstop. |
| Det har høj forsinkelse (langsom beregning). | Det har lav latens (hurtig beregning). |
| Arkitektur er baseret på en topologi med tud og bolte. | Arkitektur består af HDFS og MapReduce. |
| Data streames kontinuerligt, og de er dynamiske. | Data er statiske og ikke-flygtige (Data er Persistence). |
| Det er let at konfigurere, men det er vanskeligt at betjene Hadoop-klyngen. | Det er let at opsætte og betjene stormklynge er også let. |
| Brug sager: Twitter, Navisite, Wego osv. | Brug sager: Black Box Data, Search Engine Data osv. |
Apache Hadoop vs Apache Storm sammenligningstabel
| Apache Hadoop | Apache Storm |
| Processing framework brugt af Hadoop er en distribueret batchbehandling, der bruger MapReduce-motor til beregning, der følger et kort, sortere, blande, reducere algoritme. | Processeringsrammer, der er brugt af Storm, distribueres i realtid databehandling, der bruger DAG'er i en ramme til at generere topologier, der er sammensat af Stream, Touts og Bolts. |
| Hastighed: På grund af batchbehandling på en stor datamængde tager Hadoop længere beregningstid, hvilket betyder, at latenstid er mere, og derfor er Hadoop relativt langsom. | Hastighed: På grund af næsten realtidsbehandling Storm håndterer data med meget lav latenstid for at give et resultat med minimal forsinkelse. |
| Udviklingsvenlighed: Hadoop MapReduce rammer er skrevet på Java-programmeringssprog. Hadoop-udvikling gøres lettere ved brug af Apache-svin (Scripting Language) og Apache Hive (SQL-kompatibel) oven på Hadoop. | Udviklingsvenlighed: Apache Storm er skrevet i Clojure.It bruger DAG'er til behandlingsmodel. I Storm fremstiller tudere og bolte topologi, og det kan skrives på ethvert sprog. Hver nod i DAG transformerer data for at fortsætte processen. |
| Arkitektur: Arkitekturen i Hadoop består af HDFS til datalagring og MapReduce for Computation. | Arkitektur: Arkitekturen af storm består af strøm, tud og bolte, der beskriver de trin, der skal udføres |
| Datatilgængelighed: Hadoop bruger HDFS som et lager, der er vedvarende lagring og leverer statiske data til behandling. | Datatilgængelighed: Storm kan integreres med YARN-ressourceforhandler af Hadoop for at bruge Hadoop-lagring og data, som er dynamiske og kontinuerligt streamet |
| Aktuel udgivelse: Fra februar 2018 er den nyeste version af Apache Hadoop 3.0.0, og det er let at konfigurere, men vanskeligt at betjene. | Aktuel udgivelse: Fra februar 2018 er den nyeste version af Apache storm 1.2.0, og det er let at konfigurere og betjene. |
Bortset fra forskelle er der nogle ligheder, der også er tilgængelige i Hadoop og Storm, ligesom begge er Open Source-teknologier med en skalerbar og fejltolerant funktion, der bruges i business intelligence og big data analytics sektor i organisationer.
Konklusion - Apache Hadoop vs Apache Storm
Apache Hadoop leverer batchbehandling til håndtering af meget store datasæt med høj latenstid og bruger råvarehardware, hvilket gør det billigere, og det understøtter også andre rammer med forskellig teknologi. Men til næsten realtidsbehandling med meget lav latenstorm er stormen den bedste mulighed, der kan bruges med flere programmeringssprog. Derfor kan vi, alt efter behovet for organisering, bruge Apache storm eller Apache Hadoop til realtid eller batchbehandling.
Anbefalet artikel
- Apache Hadoop vs Apache Spark | Top 10 sammenligninger, du skal vide!
- Apache Storm vs Apache Spark - Lær 15 nyttige forskelle
- Hadoop vs Apache Spark - Interessante ting, du har brug for at vide
- Big Data vs Apache Hadoop - Top 4 sammenligning, du skal lære
- Hadoop vs Spark: Hvad er funktionen