Differenze tra Kafka vs Spark
Le organizzazioni sono in continua crescita con enormi dati. Stanno provando a usare Hadoop per dati così enormi invece del tradizionale RDBMS. Allo stesso tempo, vogliono un'elaborazione rapida e un output in tempo reale. Hadoop è una piattaforma open source in cui possiamo usare più lingue per diversi tipi di strumenti come Python, Scala. Per l'elaborazione in tempo reale in Hadoop, possiamo usare Kafka e Spark. Questo è un piccolo articolo in cui sto cercando di spiegare come funzionerà Kafka vs Spark.
Kafka
Kafka è una piattaforma di elaborazione di flussi open source sviluppata da Apache. È un mediatore tra origine e destinazione per un processo di streaming in tempo reale in cui possiamo persistere i dati per un periodo di tempo specifico. Kafka è un sistema di messaggistica distribuito. Dove possiamo usare quei dati persistenti per il processo in tempo reale. Funziona come un servizio su uno o più server. Kafka memorizza il flusso di record in categorie chiamate argomenti. Ogni record di flusso è costituito da chiave, valore e data / ora.
Per avviare Kafka Server
>bin/Kafka-server-start.sh config/server.properties
Di seguito sono riportati i componenti principali di Kafka
Origine: si attiverà quando un nuovo CDC (Change Data Capture) o un nuovo inserto si verificano alla fonte. Per questo, dobbiamo definire una colonna chiave per identificare la modifica.
Broker: responsabile della conservazione dei dati. Ogni broker non detiene alcuna partizione.
Argomento: classifica i dati. Gli argomenti di Kafka sono sempre sottoscritti da più consumatori che si iscrivono ai dati scritti su di esso.
Per creare un argomento
> bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test
E per visualizzare l'elenco degli argomenti
> bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181
Partizione: gli argomenti vengono ulteriormente suddivisi in partizioni per l'elaborazione parallela.
Produttore: Il produttore è responsabile della pubblicazione dei dati. Spingerà i dati agli argomenti di loro scelta. Il produttore sceglierà quale record assegnare a quale partizione all'interno dell'argomento.
Kafka ha comandato di produrre un messaggio su un argomento.
> bin/Kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test
Ciao buon giorno.
Questo è un messaggio di prova.
Consumatore: i consumatori consumeranno dati dagli argomenti. Un consumatore sarà un'etichetta con il suo gruppo di consumatori. Se lo stesso argomento ha più consumatori di diversi gruppi di consumatori, ogni copia è stata inviata a ciascun gruppo di consumatori.
È possibile affondare con più origini per rendere persistenti i dati. Kafka ha comandato di consumare messaggi su un argomento.
> bin/Kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic test --from-beginning
Ciao buon giorno.
Questo è un messaggio di prova.
Flume: possiamo usare Flume Kafka Sink. In cui, non appena qualsiasi CDC (Change Data Capture) o New insert flume attiverà il record e invierà i dati all'argomento Kafka. Per questo, dobbiamo impostare il canale.
Come nel caso del lavello Kafka possiamo avere HDFS, sorgente JDBC e sink.
Kafka ha un throughput migliore e dispone di funzionalità come il partizionamento integrato, la replica e la tolleranza agli errori che lo rendono la soluzione migliore per applicazioni di elaborazione di messaggi o stream su larga scala
Scintilla
Apache Spark è un framework di elaborazione cluster open source. Originariamente sviluppato presso l'Università della California, l'Amp Lab di Berkeley, la base di codice Spark è stata successivamente donata alla Apache Software Foundation. Spark fornisce un'interfaccia per la programmazione di interi cluster con parallelismo dei dati implicito e tolleranza agli errori.
Quando è stato introdotto Hadoop, Map-Reduce era il motore di esecuzione di base per qualsiasi attività di lavoro. Nel processo di esecuzione Map-Reduce (lettura - scrittura) si è verificato su un disco rigido reale. Questo è il motivo per il maggior consumo di tempo e spazio al momento dell'esecuzione.
Apache Spark è una piattaforma open source. Migliora la qualità dell'esecuzione rispetto al processo Riduci mappa. È una piattaforma aperta in cui è possibile utilizzare diversi linguaggi di programma come Java, Python, Scala, R. Spark fornisce un'esecuzione in memoria 100 volte più veloce di MapReduce. Questo utilizza la definizione RDD. RDD è un solido set di dati distribuiti che consente di archiviare i dati in memoria in modo trasparente e di conservarli su disco solo se necessario. È qui che passa il tempo per accedere ai dati dalla memoria anziché dal disco.
Spark è la piattaforma in cui è possibile conservare i dati in Data Frame ed elaborarli. Lo sviluppatore di applicazioni, Data Scientist, Data Analyst può utilizzare Spark per elaborare l'enorme quantità di dati in un periodo di tempo minimo. Possiamo usare una funzionalità come l'analisi interattiva, iterativa, dei dati in Spark.
Spark Stream è un'altra funzionalità in cui possiamo elaborare i dati in tempo reale. Il dominio bancario deve tracciare la transazione in tempo reale per offrire il miglior affare al cliente, tracciare le transazioni sospette. Lo streaming Spark è più popolare nelle giovani generazioni di Hadoop. Spark è un'API leggera facile da sviluppare che aiuterà uno sviluppatore a lavorare rapidamente su progetti di streaming. Spark Stream recupererà facilmente i dati persi e sarà in grado di fornire esattamente una volta che l'architettura è in atto. E senza ulteriori sforzi di codifica Siamo in grado di lavorare allo streaming spark in tempo reale e ai dati batch storici contemporaneamente (Lambda Architecture).
Nello streaming Spark, possiamo usare più strumenti come un canale, Kafka, RDBMS come sorgente o sink.
Oppure possiamo trasmettere direttamente da RDBMS a Spark.
Siamo in grado di eseguire una scintilla su HDFS o senza HDFS. Ecco perché tutti parlano della sua sostituzione di Hadoop. HDFS è un file system di base per Hadoop. Possiamo usare HDFS come destinazione di origine o destinazione.
Utilizzando Spark SQL utilizzare query SQL di base per elaborare i dati. Questa scintilla fornisce funzionalità migliori come Mlib (Machine Learning Library) per uno scienziato di dati alle previsioni.
Confronto testa a testa tra Kafka vs Spark (infografica)
Di seguito è riportato il Top 5 confronto tra Kafka vs Spark
Differenza chiave tra Kafka e Spark
Discutiamo alcune delle principali differenze tra Kafka e Spark:
- Kafka è un broker di messaggi. Spark è la piattaforma open source.
- Kafka ha Producer, Consumer, Topic per lavorare con i dati. Laddove Spark fornisce alla piattaforma estrarre i dati, conservarli, elaborarli e trasferirli dall'origine alla destinazione.
- Kafka offre streaming in tempo reale, processo finestra. Dove Spark consente sia il flusso in tempo reale sia il processo batch.
- In Kafka, non possiamo eseguire una trasformazione. Where In Spark eseguiamo ETL
- Kafka non supporta alcun linguaggio di programmazione per trasformare i dati. Dove spark supporta più linguaggi e librerie di programmazione.
- Quindi Kafka viene utilizzato per lo streaming in tempo reale come canale o mediatore tra sorgente e destinazione. Dove Spark utilizza per un flusso in tempo reale, processo batch ed anche ETL.
Caratteristiche di Kafka vs Spark
Ci sono alcune caratteristiche chiave:
- Flusso di dati: Kafka vs Spark fornisce streaming di dati in tempo reale dall'origine alla destinazione. Kafka scorre semplicemente i dati sull'argomento, Spark è un flusso di dati procedurali.
- Elaborazione dei dati: non è possibile eseguire alcuna trasformazione dei dati in cui Spark è in grado di trasformare i dati.
- Dati persistenti: Kafka persiste i dati per un certo periodo, come definito nella configurazione. Dobbiamo utilizzare un frame di dati o un oggetto set di dati per rendere persistenti i dati.
- Trasformazione ETL: Usando Spark possiamo eseguire ETL, dove Kafka non fornisce ETL.
- Gestione della memoria: Spark utilizza RDD per archiviare i dati in modo distribuito (ad esempio cache, spazio locale) in cui Kafka archivia i dati in Argomento, ovvero in una memoria buffer.
Tabella comparativa tra Kafka e Spark
Di seguito è riportato il confronto più alto tra Kafka vs Spark:
| Criteri di funzionalità | Apache Spark | Kafka |
| Velocità | 100 volte più veloce di Hadoop | Velocità decente |
| in lavorazione | Elaborazione in tempo reale e in batch | Elaborazione in tempo reale / finestra |
| Difficoltà | Facile da imparare grazie ai moduli di alto livello | Facile da configurare |
| Recupero | Consente il ripristino di partizioni utilizzando Cache e RDD | Fault-tolerant / Replication |
| interattività | Ha modalità interattive | Nessuna modalità interattiva / Consuma i dati |
Conclusione
Possiamo usare Kafka come broker di messaggi. Può conservare i dati per un determinato periodo di tempo. Utilizzando Kafka possiamo eseguire operazioni in tempo reale sulle finestre. Ma non possiamo eseguire la trasformazione ETL in Kafka. Usando Spark possiamo persistere i dati nell'oggetto dati ed eseguire trasformazioni ETL end-to-end.
Quindi è la soluzione migliore se utilizziamo Kafka come piattaforma di streaming in tempo reale per Spark.
Articolo raccomandato
Questa è stata una guida alla differenza principale tra Kafka vs Spark. Qui discutiamo anche le differenze chiave tra Kafka e Spark con infografica e tabella comparativa. Puoi anche dare un'occhiata ai seguenti articoli per saperne di più. Puoi anche consultare i seguenti articoli per saperne di più -
- Differenza tra Apache Kafka vs Flume
- Apache Storm vs Kafka
- Apache Hadoop vs Apache Spark
- Google Cloud vs AWS
- Kafka vs Kinesis | Le 5 differenze principali