Forskellen mellem Apache Storm og Kafka
Apache Kafka bruger til at håndtere en stor mængde data i brøkdelen af sekunder. Det er en distribueret meddelelsesmægler, der er afhængig af emner og partitioner. Apache Storm er en fejltolerant, distribueret ramme til realtidsberegning og behandling af datastrømme. Det tager dataene fra forskellige datakilder såsom HBase, Kafka, Cassandra og mange andre applikationer og behandler dataene i realtid. Det er skrevet i Clojure og Java.
Lad os studere mere om Apache Storm vs Apache Kafka i detaljer:
Figur 1, Grundlæggende streambehandlingsdiagram over Apache Storm
I figur1 udføres basisstrømbehandling. Tud og Bolt er to hovedkomponenter i Apache Storm, og begge er den del af Storm Topology, der tager datastrømmen fra datakilder for at behandle den.
Topologi : Stormtopologi er kombinationen af tud og bolt. Det er det samme som kortet og reducerer i Hadoop.
Stream: Stream kan betragtes som datapipeline, det er de faktiske data, vi har modtaget fra en datakilde.
Tud: Tud modtager data fra forskellige-forskellige datakilder såsom API'er. Den modtager kontinuerligt data fra datakilder og sender dem til Bolt til behandling.
Bolt: Det er logiske behandlingsenheder, der tager data fra tuden og udfører logiske operationer såsom aggregering, filtrering, sammenføjning og interaktion med datakilder og databaser.
Apache Kafka leverer datastrømning i realtid. Det tager dataene fra forskellige websteder som Facebook, Twitter og API'er og videregiver dataene til enhver anden behandlingsapplikation (Apache Storm) i et Hadoop-miljø.
Figur 2, Arkitektur og komponenter i Apache Kafka.
Kafka gemmer meddelelser / data, som den har modtaget fra forskellige datakilder kalder “ Producer ”. Når den først har modtaget dataene, opdelte den meddelelserne gennem " Partition " inden for forskellige " Emne ".
Kafka Cluster er en kombination af emner og partitioner. Partitionerne indekserer og gemmer meddelelserne. Forbrugeren tager meddelelserne fra partitioner og spørger om meddelelserne. Apache Kafka kan bruges sammen med Apache HBase, Apache Spark og Apache Storm.
Følgende er API'erne, der håndterer alle Messaging (Publishing and Subscribing) data i Kafka Cluster.
1) Producer API: Det giver tilladelse til applikationen at offentliggøre strømmen af poster.
2) Forbruger-API: Denne API bruges til at abonnere på emnerne.
3) Stream API: Denne strøm giver resultatet efter konvertering af inputstrømmen til outputstrømmen.
4) Connector API: Dette forbinder emnerne med eksisterende applikationer.
Den vigtigste anvendelse af Apache Kafka er til sporing af webstedsaktiviteter, metrics, log-aggregering, begivenhedssourcing og anden live datastrømindfangning. Det er godt til streaming, der pålideligt får data mellem applikationer eller systemer
Sammenligning mellem hoved og hoved mellem Apache Storm vs Kafka (Infografik)
Nedenfor er de Top 9 forskelle mellem Apache Storm vs Kafka
Vigtige forskelle mellem Apache Storm vs Kafka
1) Apache Storm sikrer fuld datasikkerhed, mens det i Kafka ikke er garanteret datatab, men det er meget lavt, som Netflix opnåede 0, 01% af datatab for 7 millioner meddelelsestransaktioner pr. Dag.
2) Kafka kan gemme sine data på lokalt filsystem, mens Apache Storm kun er en databehandlingsramme.
3) Storm fungerer på et realtidsmeddelelsessystem, mens Kafka plejede at gemme indgående meddelelser før behandling.
4) Apache Kafka bruges til at behandle data i realtid, mens Storm bruges til at transformere dataene.
5) Kafka henter sine data fra den faktiske datakilde, mens Storm henter dataene fra Kafka selv for yderligere processer.
6) Kafka er en applikation, der overfører realtidsapplikationsdata fra kildeapplikation til en anden, mens Storm er en aggregerings- og beregningsenhed.
7) Kafka er en streaming-enhed i realtid, mens Storm arbejder på strømmen trukket fra Kafka.
8) Det er obligatorisk at have Apache Zookeeper, mens du indstiller Kafka anden side Storm er ikke Zookeeper afhængig.
9) Kafka fungerer som en vandledning, der lagrer og videresender dataene, mens Storm tager dataene fra sådanne rørledninger og behandler dem videre.
10) Kafka er en stor datakilde for Storm, mens Storm kan bruges til at behandle data, der er gemt i Kafka.
11) Apache Storm har indbygget funktion til automatisk genstart af sine dæmoner, mens Kafka er fejltolerant på grund af Zookeeper.
Apache Storm vs Kafka sammenligningstabel
|
Sammenligningspunkter | Storm | Kafka |
|
Opfinder |
|
|
|
Type |
Behandling i realtid |
Distribueret messaging-system |
|
Datakilde |
Kafka og ethvert databasesystem |
FB, Twitter osv.… |
|
Primær brug |
Streambehandling |
Meddelelsesmægler |
|
Data opbevaring |
Gemmer ikke sine data. Data får overførsel fra input stream til output stream |
Filsystem som EXT4 eller XFS |
|
Streambehandling |
Mikro-batch-behandling |
Små-batch-behandling |
|
Afhængighed |
Ikke afhængig af nogen ekstern applikation |
Zookeeper afhængig |
|
Reaktionstid |
Milli-sekunders forsinkelse |
Afhænger af datakilde generelt mindre end 1-2 sekunder. |
|
Sprogsupport |
Det understøtter alle sprog |
Kafka fungerer med alle men fungerer kun bedst med Java-sprog |
Konklusion - Apache Storm vs Kafka
Apache Storm og Kafka er begge uafhængige og har et andet formål i Hadoop klyngemiljø.
Apache Storm og Kafka er begge uafhængige af hinanden, men det anbefales at bruge Storm med Kafka, da Kafka kan gentage dataene til storm i tilfælde af pakkeudfald, også det autentificeres, før de sendes til Storm.
Kafka's rolle er at arbejde som mellemvare, det tager data fra forskellige kilder og derefter behandler Storms meddelelserne hurtigt. Tælling og adskillelse af onlinestemmer er realtidseksemplet for Apache Storm.
Apache Storm og Kafka har begge en stor kapacitet i realtidstrømning af data og meget dygtige systemer til at udføre realtidsanalyse.
Anbefalet artikel
- Apache Storm vs Apache Spark - Lær 15 nyttige forskelle
- Lær den 10 nyttige forskel mellem Hadoop vs Redshift
- 7 bedste ting, du skal vide om Apache Spark (guide)
- Sådan udnyttes kraften ved realtidsanalyse?