Разница между Apache Hadoop и Apache Storm
В последнее время большие данные стали популярной технологией с открытым исходным кодом, и каждый день в стек Hadoop добавляется новая инфраструктура для решения сложной проблемы, связанной с огромным объемом данных.
Для выполнения анализа данных Hadoop использует инфраструктуру обработки, такую как Hadoop с MapReduce для пакетной обработки и Apache storm для потоковой обработки, следовательно, storm и Hadoop помогают организации выбрать правильную технологию из стека Hadoop. Давайте посмотрим, что такое Apache Hadoop и Apache Storm.
Apache Hadoop:
Apache Hadoop - это среда пакетной обработки с открытым исходным кодом, используемая для обработки больших наборов данных в кластере обычных компьютеров. Это был первый каркас больших данных, который использует HDFS (Hadoop Distributed File System) для хранения и MapReduce для вычислений. Благодаря функции масштабируемости новые узлы могут быть легко добавлены в существующую систему, если объем данных увеличивается и из-за своей отказоустойчивой природной системы подвержена сбоям, так что система доступна постоянно, то есть с высокой доступностью.
Apache Storm:
Apache Storm предоставляет возможности обработки данных в реальном времени для стека Hadoop, и это также с открытым исходным кодом. Apache Storm может обрабатывать очень большой объем данных и обеспечивает результат с низкой задержкой (почти в реальном времени). Apache Storm не запускается на кластере Hadoop, а использует Apache ZooKeeper для координации топологий, представленных в DAG (Directed Acyclic Graph).
Посмотрите официальное упоминание на сайте ниже, чтобы узнать, почему использовать Storm: http://storm.apache.org/
Сравнение лицом к лицу между Apache Hadoop и Apache Storm (Инфографика)
Давайте посмотрим на Топ-6 различий между Apache Hadoop и Apache Storm в подробном формате в виде таблицы ниже:
Ключевые различия между Apache Hadoop и Apache Storm
| Apache Hadoop | Apache Storm |
| Распределенная пакетная обработка большого объема и неструктурированного набора данных. | Распределенная обработка данных в реальном времени, имеющих большой объем и высокую скорость. |
| Фреймворк написан на Java . | Storms написан на Half Java и Half Clojure, но большая часть кода / логики написана на Clojure. |
| Это Stateful потоковая обработка. | Это потоковая обработка без сохранения состояния. |
| Он использует координацию Apache Zookeeper . | Он может или не может использовать Apache Zookeeper для координации. |
| Задания MapR выполняются последовательным образом, но все еще не завершены. | Топология шторма работает непрерывно до выключения системы. |
| Он имеет высокую задержку (медленное вычисление). | Он имеет низкую задержку (быстрое вычисление). |
| Архитектура основана на топологии носиков и болтов. | Архитектура состоит из HDFS и MapReduce. |
| Данные постоянно передаются в потоковом режиме и являются динамическими. | Данные являются статическими и энергонезависимыми (данные - это постоянство). |
| Его легко настроить, но работать с кластером Hadoop сложно. | Он прост в настройке и эксплуатации грозового кластера также прост. |
| Примеры использования: Twitter, Navisite, Wego и т. Д. | Примеры использования: данные черного ящика, данные поисковой системы и т. Д. |
Apache Hadoop и сравнительная таблица Apache Storm
| Apache Hadoop | Apache Storm |
| Среда обработки, используемая Hadoop, представляет собой распределенную пакетную обработку, которая использует движок MapReduce для вычислений, которые следуют алгоритму карты, сортировки, перемешивания, уменьшения. | Среда обработки, используемая Storm, представляет собой распределенную обработку данных в реальном времени, которая использует группы обеспечения доступности баз данных для создания топологий, состоящих из потоков, потоков и болтов. |
| Скорость: из-за пакетной обработки большого объема данных Hadoop занимает больше времени вычислений, что означает большую задержку, следовательно, Hadoop относительно медленный. | Скорость: благодаря обработке почти в реальном времени Storm обрабатывает данные с очень малой задержкой, что дает результат с минимальной задержкой. |
| Простота разработки: Hadoop MapReduce Framework написан на языке программирования Java. Разработка Hadoop упрощается благодаря использованию Apache pig (Scripting Language) и Apache Hive (SQL-совместимый) поверх Hadoop. | Простота разработки: Apache Storm написан на Clojure. Он использует DAG для обработки модели. В Storm Spouts и Bolts составляют топологию и ее можно писать на любом языке. Каждый узел в DAG преобразует данные, чтобы продолжить процесс. |
| Архитектура . Архитектура Hadoop состоит из HDFS для хранения данных и MapReduce для вычислений. | Архитектура: Архитектура Storm состоит из потока, носиков и болтов, которые описывают шаги, которые будут выполнены |
| Доступность данных: Hadoop использует HDFS в качестве хранилища, которое является постоянным хранилищем и предоставляет статические данные для обработки. | Доступность данных: Storm может интегрироваться с посредником ресурсов YARN Hadoop для использования хранилища Hadoop и данных, которые являются динамическими и непрерывно потоковыми |
| Текущая версия: по состоянию на февраль 2018 года последняя версия Apache Hadoop - 3.0.0, и ее легко настроить, но сложно использовать. | Текущая версия: по состоянию на февраль 2018 года последняя версия Apache Storm 1.2.0 и ее легко установить и использовать. |
Помимо различий, в Hadoop и Storm также есть некоторые сходства, такие как технологии с открытым исходным кодом с масштабируемой и отказоустойчивой функцией, используемой в сфере бизнес-аналитики и анализа больших данных в организациях.
Вывод - Apache Hadoop против Apache Storm
Apache Hadoop обеспечивает пакетную обработку для обработки очень больших наборов данных с высокой задержкой и использует стандартное аппаратное обеспечение, что делает его менее дорогостоящим, а также поддерживает другие платформы с различными технологиями. Но для обработки почти в реальном времени с очень низкой задержкой шторм является лучшим вариантом, который можно использовать с несколькими языками программирования. Следовательно, в соответствии с потребностями организации, мы можем использовать Apache Storm или Apache Hadoop для обработки в реальном времени или пакетной обработки.
Рекомендуемая статья
- Apache Hadoop против Apache Spark | 10 лучших сравнений, которые вы должны знать!
- Apache Storm против Apache Spark - узнайте 15 полезных отличий
- Hadoop vs Apache Spark - Интересные вещи, которые нужно знать
- Большие данные против Apache Hadoop - сравнение 4-х лучших, которые вы должны изучить
- Hadoop против Spark: каковы функции