Differenza tra Apache Hadoop e Apache Storm
I Big Data sono diventati la popolare tecnologia open source negli ultimi tempi e ogni giorno vengono aggiunti nuovi framework allo stack Hadoop per risolvere il complesso problema legato all'enorme volume di dati.
Per eseguire l'analisi dei dati, Hadoop utilizza un framework di elaborazione come Hadoop con MapReduce per l'elaborazione batch e Apache storm per l'elaborazione dei flussi, quindi Storm e Hadoop aiutano un'organizzazione a scegliere la tecnologia giusta dallo stack Hadoop. Diamo un'occhiata a cosa sono Apache Hadoop e Apache Storm.
Apache Hadoop:
Apache Hadoop è un framework di elaborazione batch open source utilizzato per elaborare set di dati di grandi dimensioni attraverso il cluster di computer di base. È stato il primo framework per big data che utilizza HDFS (Hadoop Distributed File System) per l'archiviazione e MapReduce per il calcolo. Grazie alla sua funzionalità di scalabilità, i nuovi nodi possono essere facilmente aggiunti al sistema esistente se la quantità di dati aumenta e, a causa della sua natura di tolleranza agli errori, il sistema è soggetto a guasti, in modo che il sistema sia sempre disponibile, ovvero ad alta disponibilità.
Apache Storm:
Apache Storm offre funzionalità di elaborazione dei dati in tempo reale allo stack Hadoop ed è anche un open source. Apache Storm è in grado di gestire una grande quantità di dati e fornisce risultati con bassa latenza (quasi in tempo reale). Apache Storm non viene eseguito sul cluster Hadoop, ma utilizza Apache ZooKeeper per coordinare le topologie presenti in DAG (Directed Acyclic Graph).
Dai un'occhiata al sito ufficiale menzionato di seguito per sapere perché usare Storm: http://storm.apache.org/
Confronto testa a testa tra Apache Hadoop vs Apache Storm (Infografica)
Diamo un'occhiata a Top 6 la differenza tra Apache Hadoop vs Apache Storm nel formato dettagliato nel seguente formato tabulare:
Differenze chiave tra Apache Hadoop e Apache Storm
| Apache Hadoop | Apache Storm |
| Elaborazione batch distribuita di grandi volumi e set di dati non strutturati. | Elaborazione distribuita in tempo reale di dati di grande volume e alta velocità. |
| Framework è scritto in Java . | Storms è scritto in codice Half Java e Half Clojure, ma la maggior parte del codice / logica è scritta in Clojure. |
| È l'elaborazione dello streaming con stato. | È l'elaborazione dello streaming senza stato . |
| Utilizza il coordinamento di Apache Zookeeper . | Può o meno utilizzare Apache Zookeeper per il coordinamento. |
| I lavori MapR vengono eseguiti in modo sequenziale, tuttavia è completato. | La topologia di Storm funziona continuamente fino allo spegnimento del sistema. |
| Ha un'elevata latenza (calcolo lento). | Ha bassa latenza (calcolo veloce). |
| L'architettura si basa su una topologia di beccucci e bulloni. | L'architettura è composta da HDFS e MapReduce. |
| I dati vengono continuamente trasmessi in streaming ed è dinamico. | I dati sono statici e non volatili (I dati sono persistenza). |
| È facile da configurare ma il funzionamento del cluster Hadoop è difficile. | È facile da configurare e anche il funzionamento del cluster di tempesta è semplice. |
| Casi d'uso: Twitter, Navisite, Wego ecc. | Casi d'uso: dati della scatola nera, dati dei motori di ricerca ecc. |
Tabella di confronto tra Apache Hadoop e Apache Storm
| Apache Hadoop | Apache Storm |
| Il framework di elaborazione utilizzato da Hadoop è un'elaborazione batch distribuita che utilizza il motore MapReduce per il calcolo che segue una mappa, ordina, riordina, riduce l'algoritmo. | Il framework di elaborazione utilizzato da Storm è l'elaborazione dei dati distribuita in tempo reale che utilizza DAG in un framework per generare topologie composte da Stream, Spout e Bolts. |
| Velocità: a causa dell'elaborazione batch su un grande volume di dati, Hadoop richiede tempi di calcolo più lunghi, il che significa che la latenza è maggiore, quindi Hadoop è relativamente lento. | Velocità: grazie all'elaborazione quasi in tempo reale di Storm gestire i dati con una latenza molto bassa per dare un risultato con il minimo ritardo. |
| Facilità di sviluppo: il framework Hadoop MapReduce è scritto nel linguaggio di programmazione Java. Lo sviluppo di Hadoop è reso più semplice dall'uso di Apache pig (Scripting Language) e Apache Hive (compatibile con SQL) su Hadoop. | Sviluppo semplice: Apache Storm è scritto in Clojure e utilizza DAG per l'elaborazione del modello. In Storm Spouts and Bolts creano la topologia e possono essere scritti in qualsiasi lingua. Ogni nodo in DAG trasforma i dati per continuare il processo. |
| Architettura: l'architettura di Hadoop è costituita da HDFS per l'archiviazione dei dati e MapReduce per il calcolo. | Architecture: Architecture of Storm è costituito da stream, beccucci e bulloni che descrivono i passaggi che verranno eseguiti |
| Disponibilità dei dati: Hadoop utilizza HDFS come memoria persistente che fornisce dati statici per l'elaborazione. | Disponibilità dei dati: Storm può integrarsi con il negoziatore di risorse YARN di Hadoop per utilizzare l'archiviazione e i dati Hadoop che sono dinamici e in streaming continuo |
| Versione corrente: l' ultima versione di febbraio 2018 di Apache Hadoop è la 3.0.0 ed è facile da configurare ma difficile da usare. | Versione corrente: a partire da febbraio 2018 l'ultima versione di Apache Storm è la 1.2.0 ed è facile da configurare e utilizzare. |
Oltre alle differenze, ci sono alcune somiglianze disponibili anche in Hadoop e Storm come entrambe sono tecnologie Open Source con una funzionalità scalabile e tollerante ai guasti utilizzata nel settore della business intelligence e dell'analisi dei big data nelle organizzazioni.
Conclusione - Apache Hadoop vs Apache Storm
Apache Hadoop fornisce l'elaborazione batch per la gestione di set di dati di grandi dimensioni con elevata latenza e utilizza hardware di base che lo rende meno costoso e supporta anche altri framework con tecnologie diverse. Ma per un'elaborazione quasi in tempo reale con tempesta di latenza molto bassa è l'opzione migliore che può essere utilizzata con più linguaggi di programmazione. Quindi, secondo le necessità dell'organizzazione, possiamo usare Apache Storm o Apache Hadoop per l'elaborazione in batch o in tempo reale.
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