Apache Storm vs Kafka - 9 лучших отличий, которые вы должны знать

Разница между Apache Storm и Kafka

Apache Kafka используется для обработки большого количества данных за доли секунды. Это распределенный брокер сообщений, который опирается на темы и разделы. Apache Storm - это отказоустойчивая распределенная среда для вычислений и обработки потоков данных в реальном времени. Он берет данные из различных источников данных, таких как HBase, Kafka, Cassandra и многих других приложений, и обрабатывает данные в режиме реального времени. Это было написано на Clojure и Java.

Давайте подробнее рассмотрим Apache Storm и Apache Kafka :

Рисунок 1, базовая схема обработки потока Apache Storm

На рисунке 1 выполняется базовая обработка потока. Spout и Bolt являются двумя основными компонентами Apache Storm и оба являются частью Storm Topology, которая берет поток данных из источников данных для его обработки.

Топология : Топология шторма - это комбинация носика и болта. Это то же самое, что и карта и сокращения в Hadoop.

Поток: Поток можно рассматривать как конвейер данных, это фактические данные, которые мы получили из источника данных.

Носик: Носик получает данные из разных источников данных, таких как API. Он непрерывно получает данные из источников данных и отправляет их в Bolt для обработки.

Болт: это логические процессоры, берущие данные из Spout и выполняющие логические операции, такие как агрегация, фильтрация, объединение и взаимодействие с источниками данных и базами данных.

Apache Kafka обеспечивает потоковую передачу данных в режиме реального времени. Он берет данные с разных веб-сайтов, таких как Facebook, Twitter и API, и передает их в любое другое приложение обработки (Apache Storm) в среде Hadoop.

Рисунок 2. Архитектура и компоненты Apache Kafka.

Кафка хранит сообщения / данные, которые она получала из разных источников, называется « Производитель ». Получив данные, он разделил сообщения через « Разделение » на разные « Темы ».

Kafka Cluster - это сочетание тем и разделов. Разделы индексируют и хранят сообщения. Потребитель берет сообщения из разделов и запрашивает сообщения. Apache Kafka можно использовать вместе с Apache HBase, Apache Spark и Apache Storm.

Ниже приведены API, которые обрабатывают все данные обмена сообщениями (публикации и подписки) в кластере Kafka.

1) API производителя. Предоставляет приложению разрешение на публикацию потока записей.

2) Consumer API: этот API используется для подписки на темы.

3) Stream API: этот поток предоставляет результат после преобразования входного потока в выходной поток.

4) Connector API: связывает темы с существующими приложениями.

Основное использование Apache Kafka - это отслеживание активности веб-сайтов, метрики, агрегирование журналов, получение событий и другой сбор данных в реальном времени. Это хорошо для потоковой передачи, которая надежно получает данные между приложениями или системами

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

Ниже приведены 9 лучших отличий между Apache Storm и Kafka.

Ключевые различия между Apache Storm и Kafka

1) Apache Storm обеспечивает полную безопасность данных, в то время как в Kafka потеря данных не гарантируется, но она очень низкая, поскольку Netflix достигла 0, 01% потери данных за 7 миллионов транзакций сообщений в день.

2) Kafka может хранить свои данные в локальной файловой системе, в то время как Apache Storm - это просто среда обработки данных.

3) Storm работает в системе обмена сообщениями в режиме реального времени, в то время как Kafka хранит входящее сообщение перед обработкой.

4) Apache Kafka используется для обработки данных в реальном времени, в то время как Storm используется для преобразования данных.

5) Кафка получает данные из фактического источника данных, в то время как Storm извлекает данные из самой Кафки для дальнейших процессов.

6) Kafka - это приложение для передачи данных приложения в реальном времени из исходного приложения в другое, в то время как Storm является единицей агрегации и вычислений.

7) Кафка - потоковое устройство в реальном времени, в то время как Storm работает в потоке, извлеченном из Кафки.

8) Обязательно иметь Apache Zookeeper при настройке Kafka с другой стороны Storm не зависит от Zookeeper.

9) Кафка работает как водопровод, который хранит и передает данные, в то время как Storm берет данные из таких трубопроводов и обрабатывает их дальше.

10) Kafka является отличным источником данных для Storm, в то время как Storm может использоваться для обработки данных, хранящихся в Kafka.

11) Apache Storm имеет встроенную функцию автоматического перезапуска своих демонов, в то время как Kafka отказоустойчива благодаря Zookeeper.

Сравнительная таблица Apache Storm и Kafka

Точки сравнения	Гроза	Кафка
изобретатель	щебет	LinkedIn
Тип	Обработка сообщений в реальном времени	Распределенная система обмена сообщениями
Источник данных	Кафка и любая система баз данных	FB, Twitter и т. Д.
Основное использование	Потоковая обработка	Брокер сообщений
Хранилище данных	Не хранит свои данные. Данные передаются из входного потока в выходной поток	Файловая система, такая как EXT4 или XFS
Потоковая обработка	Микро-пакетная обработка	Мелкосерийная обработка
зависимость	Не зависит от каких-либо внешних приложений	Зоопарк Зависимый
Задержка	Милли-секундная латентность	Зависит от источника данных, как правило, менее 1-2 секунд.
Языковая поддержка	Поддерживает все языки	Кафка работает со всеми, но лучше всего работает только с языком Java

Вывод - Apache Storm против Кафки

Apache Storm и Kafka оба независимы и имеют разные цели в кластерной среде Hadoop.

Apache Storm и Kafka оба независимы друг от друга, однако рекомендуется использовать Storm с Kafka, поскольку Kafka может реплицировать данные для шторма в случае сброса пакета, а также аутентифицировать перед отправкой в ​​Storm.

Роль Kafka заключается в том, чтобы работать в качестве промежуточного программного обеспечения, оно берет данные из различных источников, а затем Storms быстро обрабатывает сообщения. Подсчет и разделение онлайн-голосов является примером использования Apache Storm в реальном времени.

Apache Storm и Kafka обладают большими возможностями потоковой передачи данных в режиме реального времени и очень эффективными системами для выполнения аналитики в реальном времени.

Рекомендуемая статья

1. Apache Storm против Apache Spark - узнайте 15 полезных отличий
2. Узнайте 10 полезных отличий Hadoop от Redshift
3. 7 лучших вещей, которые вы должны знать о Apache Spark (Руководство)
4. Как использовать возможности аналитики в реальном времени?