5 Differenza più importante tra Apache Kafka vs Flume

• Differenza tra Apache Kafka e Flume

Differenza tra Apache Kafka e Flume

Apache Kafka è un sistema open source per l'elaborazione dei dati ingeriti in tempo reale. Kafka è il sistema di messaggistica di abbonamento pubblico durevole, scalabile e tollerante ai guasti. L'architettura di sottoscrizione e pubblicazione è stata inizialmente sviluppata da LinkedIn per superare i limiti nell'elaborazione batch di dati di grandi dimensioni e per risolvere i problemi relativi alla perdita di dati. L'architettura di Kafka dissocerà il fornitore di informazioni dal consumatore di informazioni. Pertanto, l'applicazione di invio e l'applicazione di ricezione non sapranno nulla l'una dell'altra per i dati inviati e ricevuti.

Apache Kafka elaborerà i flussi di dati in entrata indipendentemente dalla loro origine e destinazione. È una piattaforma di streaming distribuita con funzionalità simili a un sistema di messaggistica aziendale ma ha capacità uniche con elevati livelli di sofisticazione. Con Kafka, gli utenti possono pubblicare e iscriversi alle informazioni man mano che si verificano. Consente agli utenti di archiviare flussi di dati in modo tollerante agli errori. Indipendentemente dall'applicazione o dal caso d'uso, Kafka tiene facilmente conto di enormi flussi di dati per l'analisi nell'azienda Apache Hadoop. Kafka può anche eseguire il rendering dei dati di streaming attraverso una combinazione dei sistemi Apache HBase, Apache Storm e Apache Spark e può essere utilizzato in una varietà di domini applicativi.

In termini semplicistici, il sistema di abbonamento e pubblicazione di Kafka è composto da editori, cluster Kafka e consumatori / abbonati. I dati pubblicati dall'editore vengono archiviati come registri. Gli abbonati possono anche agire come editori e viceversa. Un abbonato richiede un abbonamento e Kafka inoltra i dati all'abbonato richiesto. In genere, ci possono essere numerosi editori e abbonati su argomenti diversi in un cluster Kafka. Allo stesso modo, un'applicazione può fungere sia da editore che da abbonato. Un messaggio pubblicato per un argomento può avere più abbonati interessati; il sistema elabora i dati per ogni abbonato interessato. Alcuni dei casi d'uso in cui Kafka è ampiamente utilizzato sono:

• Tieni traccia delle attività su un sito Web
• Elaborazione del flusso
• Raccolta e monitoraggio delle metriche
• Aggregazione dei log

Apache Flume è uno strumento che viene utilizzato per raccogliere, aggregare e trasferire flussi di dati da diverse fonti a un archivio dati centralizzato come HDFS (Hadoop Distributed File System). Flume è un servizio di raccolta dati distribuito altamente affidabile, configurabile e gestibile progettato per raccogliere dati di streaming da diversi server Web su HDFS. È anche un servizio di raccolta dati open source.

Apache Flume si basa su flussi di dati in streaming e ha un'architettura flessibile. Flume offre un meccanismo altamente tollerante agli errori, robusto e affidabile per il failover e il ripristino con la capacità di raccogliere dati sia in modalità batch che in modalità stream. Le capacità di Flume sono sfruttate dalle imprese per gestire flussi di dati ad alto volume per l'atterraggio in HDFS. Ad esempio, i flussi di dati includono registri delle applicazioni, sensori, dati macchina e social media e così via. Questi dati, trasferiti in Hadoop, possono essere analizzati eseguendo query interattive in Apache Hive o fungendo da dati in tempo reale per dashboard aziendali in Apache HBase. Alcune delle funzionalità includono,

• Raccogliere dati da più fonti e importarli in modo efficiente in HDFS
• Sono supportati vari tipi di origine e destinazione
• Flume può essere facilmente personalizzato, affidabile, scalabile e tollerante ai guasti
• Può archiviare dati in qualsiasi archivio centralizzato (es. HDFS, HBase)

Confronto testa a testa tra Apache Kafka vs Flume (infografica)

Di seguito è riportato il Top 5 confronto tra Apache Kafka vs Flume

Differenze chiave tra Apache Kafka e Flume

Le differenze tra Apache Kafka e Flume sono esplorate qui,

• Entrambi i sistemi Apache Kafka e Flume offrono affidabilità, scalabilità e prestazioni elevate per gestire facilmente grandi volumi di dati. Tuttavia, Kafka è un sistema più generico in cui più editori e abbonati possono condividere più argomenti. Al contrario, Flume è uno strumento speciale per l'invio di dati in HDFS.
• Kafka può supportare flussi di dati per più applicazioni, mentre Flume è specifico per Hadoop e l'analisi dei big data.
• Kafka può elaborare e monitorare i dati nei sistemi distribuiti, mentre Flume raccoglie i dati dai sistemi distribuiti per trasferire i dati in un archivio dati centralizzato.
• Se configurati correttamente, sia Apache Kafka che Flume sono altamente affidabili con garanzie di perdita di dati pari a zero. Kafka replica i dati nel cluster, mentre Flume non replica gli eventi. Quindi, quando un agente Flume si arresta in modo anomalo, l'accesso a quegli eventi nel canale viene perso fino a quando il disco non viene ripristinato, d'altra parte, Kafka rende disponibili i dati anche in caso di guasto di un singolo punto.
• Kafka supporta grandi gruppi di editori e abbonati e più applicazioni. D'altra parte, Flume supporta un ampio set di tipi di origine e destinazione per trasferire dati su Hadoop.

Tabella di confronto tra Apache Kafka e Flume

Base per il confronto	Apache Kafka	canale artificiale
Senso	· Kafka funziona come un cluster e gestisce in tempo reale flussi di dati ad alto volume in entrata · Kafka ha tre componenti principali, l'editore, il cluster / gestore Kafka e l'abbonato. · Kafka archivia un flusso di record in diverse categorie o argomenti. · Ogni record in Kafka verrà archiviato come voce di registro in cui il destinatario (abbonato) o il mittente (editore) non si conosceranno a vicenda.	· Flume è uno strumento per raccogliere i dati di registro dai server Web distribuiti. I dati raccolti arriveranno in HDFS per ulteriori analisi · Flume è uno strumento altamente affidabile e configurabile. · Flume è altamente efficiente e robusto nell'elaborazione dei file di registro, sia nell'elaborazione batch che in tempo reale.
Concetto	· Kafka tratterà ogni partizione di argomento come un insieme ordinato di messaggi · Basato sull'architettura pubblicazione-sottoscrizione e non tiene traccia dei messaggi letti dagli abbonati e da chi è l'editore. · Kafka conserva tutti i messaggi o dati come registri in cui gli abbonati sono responsabili di tracciare la posizione in ciascun registro. · Kafka può supportare un gran numero di editori e abbonati e archiviare grandi quantità di dati	· Flume può ricevere dati in streaming da più fonti per l'archiviazione e l'analisi per l'uso in HBase o Hadoop. · Garantisce la consegna garantita dei dati perché sia ​​il destinatario che gli agenti mittente evocano la transazione per garantire una semantica garantita · Può ridimensionare orizzontalmente
Base di formazione	· Un sistema di messaggistica efficiente, tollerante ai guasti e scalabile	· Flume è un servizio o uno strumento per la raccolta di dati in Hadoop
Aree di applicazione	· Monitorare i dati dalle applicazioni distribuite · Rendere i dati disponibili a più abbonati in base ai loro interessi · Servizi di aggregazione dei registri	· Elaborare i registri delle transazioni in server applicazioni, server Web, ecc. Ad esempio, e-commerce, portali di vendita al dettaglio online, social media, ecc.
Approccio	· Kafka è necessario per elaborare in modo efficiente flussi di dati in tempo reale senza perdita di dati · Necessità di garantire la consegna dei dati anche in caso di guasti della macchina, quindi è il sistema a tolleranza d'errore	· Necessità di raccogliere i big data in streaming o in modalità batch da diverse fonti · Efficiente quando si lavora con i registri

Conclusione - Apache Kafka vs Flume

In sintesi, Apache Kafka e Flume offrono sistemi affidabili, distribuiti e tolleranti ai guasti per l'aggregazione e la raccolta di grandi volumi di dati da più flussi e applicazioni di big data. Entrambi i sistemi Apache Kafka e Flume possono essere ridimensionati e configurati per soddisfare le diverse esigenze di elaborazione. L'architettura di Kafka offre tolleranza ai guasti, ma Flume può essere ottimizzato per garantire operazioni a prova di guasto. Gli utenti che intendono implementare questi sistemi devono prima comprendere il caso d'uso e implementarlo in modo appropriato per garantire prestazioni elevate e ottenere tutti i vantaggi.

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