Разница между Apache Kafka и Flume

Apache Kafka - это система с открытым исходным кодом для обработки данных в режиме реального времени. Kafka - это надежная, масштабируемая и отказоустойчивая система обмена сообщениями с публичной подпиской. Архитектура публикации-подписки изначально была разработана LinkedIn для преодоления ограничений в пакетной обработке больших данных и решения проблем потери данных. Архитектура в Кафке будет отделять поставщика информации от потребителя информации. Следовательно, отправляющее приложение и принимающее приложение не будут ничего знать друг о друге для отправленных и полученных данных.

Apache Kafka будет обрабатывать входящие потоки данных независимо от их источника и места назначения. Это распределенная потоковая платформа с возможностями, аналогичными корпоративной системе обмена сообщениями, но обладающая уникальными возможностями с высоким уровнем сложности. С Kafka пользователи могут публиковать и подписываться на информацию по мере их появления. Это позволяет пользователям хранить потоки данных отказоустойчивым способом. Независимо от приложения или варианта использования, Kafka легко анализирует массивные потоки данных для анализа в корпоративном Apache Hadoop. Kafka также может воспроизводить потоковые данные через комбинацию систем Apache HBase, Apache Storm и Apache Spark и может использоваться в различных областях приложений.

Проще говоря, система публикации-подписки Kafka состоит из издателей, кластера Kafka и потребителей / подписчиков. Данные, опубликованные издателем, хранятся в виде журналов. Подписчики также могут выступать в качестве издателей и наоборот. Подписчик запрашивает подписку, и Kafka пересылает данные запрашиваемому подписчику. Как правило, в кластере Kafka может быть множество издателей и подписчиков на разные темы. Аналогично, приложение может выступать как издателем, так и подписчиком. Сообщение, опубликованное по теме, может иметь несколько заинтересованных подписчиков; система обрабатывает данные для каждого заинтересованного абонента. Некоторые из случаев использования, где Kafka широко используется:

  • Отслеживание активности на сайте
  • Потоковая обработка
  • Сбор и мониторинг метрик
  • Агрегация журналов

Apache Flume - это инструмент, который используется для сбора, агрегирования и передачи потоков данных из разных источников в централизованное хранилище данных, такое как HDFS (распределенная файловая система Hadoop). Flume - это высоконадежный, настраиваемый и управляемый сервис распределенного сбора данных, предназначенный для сбора потоковых данных с разных веб-серверов на HDFS. Это также сервис сбора данных с открытым исходным кодом.

Apache Flume основан на потоковых потоках данных и имеет гибкую архитектуру. Flume предлагает очень отказоустойчивый, надежный и надежный механизм восстановления после сбоя и восстановления с возможностью сбора данных как в пакетном, так и в потоковом режимах. Предприятия используют возможности Flume для управления большими объемами потоков данных, которые попадают в HDFS. Например, потоки данных включают в себя журналы приложений, датчики и машинные данные, социальные сети и так далее. Эти данные, когда они попадают в Hadoop, могут быть проанализированы с помощью интерактивных запросов в Apache Hive или служить данными в реальном времени для бизнес-панелей в Apache HBase. Некоторые из функций включают в себя,

  • Сбор данных из нескольких источников и эффективное использование в HDFS.
  • Поддерживаются различные типы источника и назначения
  • Flume может быть легко настроен, надежен, масштабируем и отказоустойчив
  • Может хранить данные в любом централизованном хранилище (например, HDFS, HBase)

Сравнение лицом к лицу между Apache Kafka и Flume (Инфографика)

Ниже приведены 5 лучших сравнений между Apache Kafka и Flume.

Ключевые различия между Apache Kafka и Flume

Различия между Apache Kafka и Flume исследуются здесь,

  • Обе системы, Apache Kafka и Flume, обеспечивают надежную, масштабируемую и высокопроизводительную работу с простотой обработки больших объемов данных. Однако Kafka - это система более общего назначения, в которой несколько издателей и подписчиков могут делиться несколькими темами. Напротив, Flume - это специальный инструмент для отправки данных в HDFS.
  • Kafka может поддерживать потоки данных для нескольких приложений, тогда как Flume предназначен для Hadoop и анализа больших данных.
  • Kafka может обрабатывать и контролировать данные в распределенных системах, тогда как Flume собирает данные из распределенных систем для передачи данных в централизованное хранилище данных.
  • При правильной настройке Apache Kafka и Flume обладают высокой надежностью и гарантируют нулевую потерю данных. Кафка реплицирует данные в кластере, тогда как Flume не реплицирует события. Следовательно, когда происходит сбой агента Flume, доступ к этим событиям в канале теряется до восстановления диска, с другой стороны, Kafka делает данные доступными даже в случае сбоя одной точки.
  • Kafka поддерживает большие наборы издателей и подписчиков, а также множество приложений. С другой стороны, Flume поддерживает большой набор типов источника и назначения для передачи данных в Hadoop.

Apache Kafka vs Сравнительная таблица Flume

Основа для сравненияАпач Кафкаакведук
Смысл
  • · Kafka работает как кластер и обрабатывает входящие потоки больших объемов данных в режиме реального времени
  • · Kafka состоит из трех основных компонентов: издатель, кластер / менеджер Kafka и подписчик.
  • · Кафка хранит поток записей в разных категориях или темах.
  • · Каждая запись в Kafka будет храниться как запись в журнале, где получатель (подписчик) или отправитель (издатель) не будут знать друг о друге.
  • · Flume - это инструмент для сбора данных журнала с распределенных веб-серверов. Собранные данные попадут в HDFS для дальнейшего анализа
  • · Flume - это высоконадежный и настраиваемый инструмент.
  • · Flume высокоэффективен и надежен в обработке файлов журналов, как в пакетном режиме, так и в режиме реального времени.
концепция
  • · Кафка будет рассматривать каждый раздел темы как упорядоченный набор сообщений
  • · Основан на архитектуре публикации-подписки и не отслеживает сообщения, прочитанные подписчиками и кто является издателем.
  • · Kafka сохраняет все сообщения или данные в виде журналов, где подписчики несут ответственность за отслеживание местоположения в каждом журнале.
  • · Kafka может поддерживать большое количество издателей и подписчиков и хранить большие объемы данных.
  • · Flume может принимать потоковые данные из нескольких источников для хранения и анализа для использования в HBase или Hadoop.
  • · Гарантирует гарантированную доставку данных, поскольку агенты получателя и отправителя вызывают транзакцию для обеспечения гарантированной семантики.
  • · Может масштабироваться горизонтально
Основа формирования
  • · Эффективная, отказоустойчивая и масштабируемая система обмена сообщениями
  • · Flume - это сервис или инструмент для сбора данных в Hadoop.
Области применения
  • · Мониторинг данных из распределенных приложений
  • · Сделать данные доступными для нескольких подписчиков на основе их интересов
  • · Услуги агрегации журналов
  • · Обрабатывать журналы транзакций на серверах приложений, веб-серверах и т. Д. Например, электронная коммерция, онлайн-порталы, социальные сети и т. Д.
Подходить
  • · Kafka требуется для эффективной обработки потоков данных в реальном времени без потери данных
  • · Необходимо обеспечить доставку данных даже при сбоях машины, поэтому это отказоустойчивая система
  • · Необходимость сбора больших данных в потоковом или пакетном режиме из разных источников.
  • · Эффективен при работе с журналами

Вывод - Apache Kafka против Flume

Таким образом, Apache Kafka и Flume предлагают надежные, распределенные и отказоустойчивые системы для агрегирования и сбора больших объемов данных из нескольких потоков и приложений с большими данными. Системы Apache Kafka и Flume можно масштабировать и настраивать в соответствии с различными вычислительными потребностями. Архитектура Kafka обеспечивает отказоустойчивость, но Flume может быть настроен для обеспечения безотказной работы. Пользователи, планирующие внедрить эти системы, должны сначала понять сценарий использования и реализовать его соответствующим образом, чтобы обеспечить высокую производительность и реализовать все преимущества.

Рекомендуемая статья

Это было руководство по Apache Kafka против Flume, их значению, сравнению «голова к голове», ключевым различиям, сравнительной таблице и выводам. Вы также можете посмотреть следующие статьи, чтобы узнать больше -

  1. Apache Storm vs Kafka - 9 лучших отличий, которые вы должны знать
  2. 12 лучших сравнений Apache Hive и Apache HBase (Инфографика)
  3. Большие данные против Apache Hadoop - сравнение 4-х лучших, которые вы должны изучить
  4. Apache Pig против Apache Hive - Лучшие 12 полезных отличий
  5. Вопросы для интервью SASS: Какие вопросы полезны?
  6. Кафка против Кинезис | 5 главных отличий для изучения с помощью инфографики

Категория:

Большое количество данных