Differenza tra Apache Storm e Kafka
Apache Kafka utilizza per gestire una grande quantità di dati in una frazione di secondi. È un broker di messaggi distribuito che si basa su argomenti e partizioni. Apache Storm è un framework distribuito a tolleranza d'errore per il calcolo e l'elaborazione di flussi di dati in tempo reale. Prende i dati da varie fonti di dati come HBase, Kafka, Cassandra e molte altre applicazioni e li elabora in tempo reale. È stato scritto in Clojure e Java.
Cerchiamo di studiare di più su Apache Storm vs Apache Kafka in dettaglio:
Figura 1, diagramma di elaborazione del flusso di base di Apache Storm
Nella Figura 1, viene eseguita l'elaborazione di base del flusso. Spout e Bolt sono due componenti principali di Apache Storm ed entrambi sono la parte di Storm Topology che prende il flusso di dati dalle origini dati per elaborarlo.
Topologia : la topologia di Storm è la combinazione di beccuccio e bullone. È lo stesso della Mappa e Riduce in Hadoop.
Stream: Stream può essere considerato come pipeline di dati, ovvero i dati effettivi che abbiamo ricevuto da un'origine dati.
Spout: Spout riceve i dati da diverse origini dati come le API. Riceve continuamente dati da origini dati e li invia a Bolt per l'elaborazione.
Bolt: è unità di elaborazione logica che raccolgono dati da Spout ed eseguono operazioni logiche come aggregazione, filtro, unione e interazione con origini dati e database.
Apache Kafka fornisce streaming di dati in tempo reale. Prende i dati da diversi siti Web come Facebook, Twitter e API e li trasmette a qualsiasi diversa applicazione di elaborazione (Apache Storm) in un ambiente Hadoop.
Figura 2, Architettura e componenti di Apache Kafka.
Kafka memorizza i messaggi / dati che ha ricevuto da diverse fonti di dati chiamate " Producer ". Una volta ricevuti i dati, ha partizionato i messaggi attraverso " Partition " all'interno di un " Argomento " diverso.
Kafka Cluster è una combinazione di argomenti e partizioni. Le partizioni indicizza e memorizza i messaggi. Il consumatore prende i messaggi dalle partizioni e interroga i messaggi. Apache Kafka può essere utilizzato insieme ad Apache HBase, Apache Spark e Apache Storm.
Di seguito sono riportate le API che gestiscono tutti i dati di messaggistica (pubblicazione e sottoscrizione) all'interno di Kafka Cluster.
1) API del produttore: fornisce l'autorizzazione all'applicazione per pubblicare il flusso di record.
2) API per i consumatori: questa API viene utilizzata per iscriversi agli argomenti.
3) API Stream: questo Stream fornisce il risultato dopo aver convertito il flusso di input nel flusso di output.
4) API connettore: collega gli argomenti con le applicazioni esistenti.
L'uso principale di Apache Kafka è per il monitoraggio delle attività del sito Web, le metriche, l'aggregazione dei registri, il reperimento di eventi e l'acquisizione di altri flussi di dati in tempo reale. È utile per lo streaming che ottiene in modo affidabile dati tra applicazioni o sistemi
Confronto testa a testa tra Apache Storm vs Kafka (Infografica)
Di seguito sono elencate le prime 9 differenze tra Apache Storm vs Kafka
Differenze chiave tra Apache Storm vs Kafka
1) Apache Storm garantisce la piena sicurezza dei dati mentre in Kafka la perdita dei dati non è garantita ma è molto bassa come Netflix ha raggiunto lo 0, 01% della perdita di dati per 7 milioni di transazioni di messaggi al giorno.
2) Kafka può archiviare i suoi dati sul filesystem locale mentre Apache Storm è solo un framework di elaborazione dati.
3) Storm funziona su un sistema di messaggistica in tempo reale mentre Kafka era solito archiviare i messaggi in arrivo prima dell'elaborazione.
4) Apache Kafka viene utilizzato per l'elaborazione dei dati in tempo reale mentre Storm viene utilizzato per la trasformazione dei dati.
5) Kafka ottiene i suoi dati dall'effettiva fonte di dati mentre Storm estrae i dati dallo stesso Kafka per ulteriori processi.
6) Kafka è un'applicazione per trasferire i dati dell'applicazione in tempo reale dall'applicazione sorgente a un'altra mentre Storm è un'unità di aggregazione e calcolo.
7) Kafka è un'unità di streaming in tempo reale mentre Storm lavora sul flusso estratto da Kafka.
8) È obbligatorio avere Apache Zookeeper durante l'impostazione di Kafka dall'altra parte Storm non dipende da Zookeeper.
9) Kafka funziona come una condotta idrica che memorizza e inoltra i dati mentre Storm prende i dati da tali condotte e li elabora ulteriormente.
10) Kafka è un'ottima fonte di dati per Storm mentre Storm può essere utilizzato per elaborare i dati memorizzati in Kafka.
11) Apache Storm ha la funzione integrata per riavviare automaticamente i suoi demoni mentre Kafka è tollerante agli errori a causa di Zookeeper.
Tabella comparativa Apache Storm vs Kafka
|
Punti di confronto | Tempesta | Kafka |
|
Inventore |
cinguettio |
|
|
genere |
Elaborazione dei messaggi in tempo reale |
Sistema di messaggistica distribuito |
|
Fonte di dati |
Kafka e qualsiasi sistema di database |
FB, Twitter ecc … |
|
Uso primario |
Elaborazione del flusso |
Message Broker |
|
Archivio dati |
Non memorizza i suoi dati. I dati vengono trasferiti dal flusso di input al flusso di output |
File system come EXT4 o XFS |
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Elaborazione del flusso |
Elaborazione micro-batch |
Elaborazione di piccoli lotti |
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Dipendenza |
Non dipende da alcuna applicazione esterna |
Dipendente dal Zookeeper |
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Latenza |
Latenza Milli-Second |
Dipende dall'origine dati in genere meno di 1-2 secondi. |
|
Supporto linguistico |
Supporta tutte le lingue |
Kafka funziona con tutti ma funziona meglio solo con il linguaggio Java |
Conclusione - Apache Storm vs Kafka
Apache Storm e Kafka sono entrambi indipendenti e hanno uno scopo diverso nell'ambiente cluster Hadoop.
Apache Storm e Kafka sono entrambi indipendenti l'uno dall'altro, tuttavia si consiglia di utilizzare Storm con Kafka poiché Kafka può replicare i dati in storm in caso di drop dei pacchetti che si autenticano prima di inviarli a Storm.
Il ruolo di Kafka è di funzionare come middleware che prende i dati da varie fonti e quindi Storms elabora i messaggi rapidamente. Il conteggio e la separazione dei voti online è l'esempio in tempo reale di Apache Storm.
Apache Storm e Kafka hanno entrambe una grande capacità nello streaming di dati in tempo reale e sistemi molto capaci per eseguire analisi in tempo reale.
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