Разница между Apache Storm и Apache Spark

Apache Storm - это масштабируемая, отказоустойчивая и распределенная система вычислений в реальном времени с открытым исходным кодом. Apache Storm ориентирован на потоковую обработку или обработку событий. Apache Storm реализует отказоустойчивый метод для выполнения вычислений или конвейерной передачи нескольких вычислений для события, когда оно поступает в систему. Apache Spark - это технология молниеносных и кластерных технологий, предназначенная для быстрых вычислений при крупномасштабной обработке данных. Apache Spark - это механизм распределенной обработки, но он не поставляется со встроенным диспетчером ресурсов кластера и системой распределенного хранения. Вы должны подключить менеджер кластера и систему хранения по вашему выбору.

Представляем больше о Apache Storm против Apache Spark:

  • Apache Storm - это параллельный задачам непрерывный вычислительный движок. Он определяет свои рабочие процессы в направленных ациклических графах (DAG), называемых топологиями. Эти топологии работают до тех пор, пока пользователь не закроет их или не обнаружит неисправимый сбой. Apache Storm не работает на кластерах Hadoop, но использует Zookeeper и своего собственного работника миньонов для управления своими процессами. Apache Storm может читать и записывать файлы в HDFS.
  • Apache Storm интегрируется с технологиями организации очередей и баз данных, которые вы уже используете. Топология Storm потребляет потоки данных и обрабатывает эти потоки произвольно сложными способами, перераспределяя потоки между каждым этапом вычисления, как это необходимо. Apache Storm основан на кортежах и потоках. Кортеж - это, в основном, ваши данные и их структура.
  • Платформа Apache Spark состоит из Spark Core и набора библиотек. Spark core выполняет и управляет нашей работой, предоставляя конечному пользователю беспроблемную работу. Пользователь должен отправить задание в ядро ​​Spark, а ядро ​​Spark позаботится о дальнейшей обработке, выполнении и ответе пользователю. У нас есть Spark Core API на разных языках сценариев, таких как Scala, Python, Java и R.
  • В Apache Spark пользователь может использовать Apache Storm для преобразования неструктурированных данных по мере их поступления в нужный формат. Вы должны подключить менеджер кластера и систему хранения по вашему выбору.
  1. Вы можете выбрать Apache YARN или Mesos для менеджера кластера для Apache Spark.
  2. Вы можете выбрать Hadoop Distributed File System (HDFS), облачное хранилище Google, Amazon S3, Microsoft Azure для диспетчера ресурсов для Apache Spark.
  • Apache Spark - это механизм обработки данных для пакетного и потокового режимов, включающий запросы SQL, обработку графиков и машинное обучение.

Сравнение лицом к лицу между Apache Storm и Apache Spark (Инфографика):

Ключевые различия между Apache Storm и Apache Spark:

Ниже приведены списки точек, описывающих ключевые различия между Apache Storm и Apache Spark:

  • Apache Storm выполняет параллельные вычисления задач, в то время как Apache Spark выполняет параллельные вычисления данных.
  • Если рабочий узел завершается с ошибкой в ​​Apache Storm, Nimbus назначает рабочую задачу другому узлу, и все кортежи, отправленные на неисправный узел, будут заблокированы по тайм-ауту и, следовательно, будут автоматически воспроизведены, пока в Apache Spark, если рабочий узел отказывает, система может выполнить повторное вычисление из оставшаяся копия входных данных и данные могут быть потеряны, если данные не реплицируются.
  • Гарантия доставки Apache Strom зависит от безопасного источника данных, тогда как в Apache Spark HDFS резервный источник данных является безопасным.
  • Apache Storm - это механизм потоковой обработки для обработки потоковых данных в режиме реального времени, а Apache Spark - универсальный вычислительный механизм.

Особенности Apache Storm:

  1. Отказоустойчивость - если рабочие потоки умирают или узел выходит из строя, рабочие автоматически перезапускаются
  2. Масштабируемость. Масштабируемость Storm позволяет поддерживать производительность даже при увеличении нагрузки, добавляя ресурсы линейно, при этом достигается пропускная способность даже одного миллиона 100-байтовых сообщений в секунду на узел.
  3. Задержка - Storm выполняет обновление данных, и отклик сквозной доставки в считанные секунды или минуты зависит от проблемы. У него очень низкая задержка.
  4. Простота использования при развертывании и эксплуатации системы.
  5. Интегрирован с Hadoop для повышения производительности
  6. Простая в реализации и может быть интегрирована с любым языком программирования
  7. Apache Storm является открытым исходным кодом, надежным и удобным для пользователя. Он может быть использован как в небольших компаниях, так и в крупных корпорациях
  8. Позволяет обрабатывать потоки в режиме реального времени с невероятно быстрой скоростью, поскольку она обладает огромными возможностями обработки данных.
  9. Apache Storm обладает оперативным интеллектом.
  10. Apache Storm обеспечивает гарантированную обработку данных, даже если один из подключенных узлов в кластере умирает или сообщения теряются

Особенности Apache Spark:

  1. Скорость: Apache Spark помогает запускать приложения в кластере Hadoop, до 100 раз быстрее в памяти и в 10 раз быстрее при работе на диске.
  2. Обработка в реальном времени: Apache Spark может обрабатывать потоковые данные в реальном времени.
  3. Удобство использования : Apache Spark поддерживает несколько языков, таких как Java, Scala, Python и R
  4. Ленивая оценка: в Apache Spark преобразования ленивы по своей природе. Это даст результат после формирования нового RDD из существующего.
  5. Интеграция с Hadoop: Apache Spark может работать независимо, а также в Hadoop YARN Cluster Manager и, таким образом, он может считывать существующие данные Hadoop.
  6. Отказоустойчивость: Apache Spark обеспечивает отказоустойчивость, используя концепцию RDD. Spark RDD предназначены для обработки сбоя любого рабочего узла в кластере.

Apache Storm и Apache Spark Сравнительная таблица

Я обсуждаю основные артефакты и различаю Apache Storm и Apache Spark.

Apache StormApache Spark
Потоковая обработкаМикропартийная обработкаПакетная обработка
Языки программированияJava, Clojure, Scala (поддержка нескольких языков)Java, Scala (поддержка меньшего языка)
надежностьПоддерживает ровно один раз режим обработки. Может использоваться в других режимах, таких как, по меньшей мере, однократная обработка и, самое большее, однократный режим обработки.Поддерживает только один раз режим обработки
Источники потокаНосикHDFS
Примитивы потокаTuple, PartitionDStream
Низкая задержкаApache Storm может обеспечить лучшую задержку с меньшим количеством ограниченийПоток Apache Spark имеет более высокую задержку по сравнению с Apache Storm
УпорствоMapStateПо СДР
обмен сообщениямиZeroMQ, NettyНетти, Акка
Управление ресурсамиПряжа, МесосПряжа, Мезон
ОтказоустойчивостьВ Apache Storm, если процесс завершается ошибкой, процесс супервизора автоматически перезапускает его, так как управление состоянием обрабатывается через Zookeeper.В Apache Spark он выполняет перезапуск рабочих через менеджер ресурсов, который может быть YARN, Mesos или его автономным менеджером.
Государственное управлениеподдержанныйподдержанный
ProvisioningApache AmbariБазовый мониторинг с использованием Ganglia
Низкая стоимость разработкиВ Apache Storm один и тот же код нельзя использовать для пакетной обработки и потоковой обработкиВ Apache Spark один и тот же код можно использовать для пакетной обработки и потоковой обработки.
пропускная способность10 тыс. Записей на узел в секунду100 тыс. Записей на узел в секунду
ОсобыйРаспределенный RPCУнифицированная обработка (пакетная обработка, SQL и т. Д.)

Вывод - Apache Storm против Apache Spark:

Apache Storm и Apache Spark - отличные решения, которые решают проблему потокового вещания и преобразования. Apache Storm и Apache Spark могут быть частью кластера Hadoop для обработки данных. Apache Storm - это решение для обработки потоков в реальном времени. Но Storm очень сложен для разработчиков при разработке приложений из-за ограниченных ресурсов.

Apache Storm в основном можно использовать для обработки потоков. Но отрасль нуждается в обобщенном решении, которое может решить все типы проблем. Например, пакетная обработка, потоковая обработка, интерактивная обработка, а также итеративная обработка. Итак, в центре внимания Apache Spark - вычислительный движок общего назначения. По этой причине Apache Spark больше сравнивает другие инструменты с ИТ-специалистами. Apache Spark может справиться с различными типами проблем. Кроме того, Apache Spark слишком прост для разработчиков и может очень хорошо интегрироваться с Hadoop. Apache Spark дает вам гибкость для работы на разных языках и в любой среде.

Рекомендуемая статья

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

  1. Iaas vs Azure Pass - различия, которые вы должны знать
  2. Apache Hadoop против Apache Spark | 10 лучших сравнений, которые вы должны знать!
  3. 7 Удивительное руководство по Apache Spark (Руководство)
  4. Лучшие 15 вещей, которые нужно знать о MapReduce vs Spark
  5. Hadoop vs Apache Spark - Интересные вещи, которые нужно знать

Категория:

Большое количество данных