Verschillen tussen Kafka en Spark
Organisaties groeien voortdurend met enorme gegevens. Ze proberen Hadoop te gebruiken voor zulke enorme gegevens in plaats van traditionele RDBMS. Tegelijkertijd willen ze een snelle verwerking en realtime output. Hadoop is een open-sourceplatform waar we meerdere talen kunnen gebruiken voor verschillende soorten tools zoals Python, Scala. Voor realtime verwerking in Hadoop kunnen we Kafka en Spark gebruiken. Dit is een klein artikel waarin ik probeer uit te leggen hoe Kafka vs Spark zal werken.
Kafka
Kafka is een open-source stream-verwerkingsplatform ontwikkeld door de Apache. Het is een bemiddelaar tussen bron en bestemming voor een realtime streamingproces waarbij we de gegevens gedurende een specifieke periode kunnen bewaren. Kafka is een gedistribueerd berichtensysteem. Waar we die blijvende gegevens kunnen gebruiken voor het realtime proces. Het draait als een dienst op een of meer servers. De Kafka slaat stroom records op in categorieën die onderwerpen worden genoemd. Elk streamrecord bestaat uit sleutel, waarde en tijdstempel.
Om Kafka Server te starten
>bin/Kafka-server-start.sh config/server.properties
Hierna volgen de belangrijkste componenten van Kafka
Bron: dit wordt geactiveerd wanneer een nieuwe CDC (Change Data Capture) of een nieuwe invoeging bij de bron optreedt. Daarvoor moeten we een sleutelkolom definiëren om de verandering te identificeren.
Makelaar: die verantwoordelijk is voor het bewaren van gegevens. Elke makelaar heeft geen partitie.
Onderwerp: het categoriseert de gegevens. Onderwerpen in Kafka worden altijd geabonneerd door meerdere consumenten die zich abonneren op de gegevens die erop worden geschreven.
Een onderwerp maken
> bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test
En om de onderwerpenlijst te bekijken
> bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181
Partitie: Onderwerpen worden verder opgesplitst in partitie voor parallelle verwerking.
Producent: producent is verantwoordelijk voor het publiceren van de gegevens. Het zal de gegevens naar de onderwerpen van hun keuze duwen. De producent kiest welk record aan welke partitie binnen het onderwerp wordt toegewezen.
Kafka heeft geboden een bericht over een onderwerp te produceren.
> bin/Kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test
Hoi goede morgen.
Dit is een testbericht.
Consument: consumenten consumeren gegevens van onderwerpen. Een consument zal een label zijn met zijn consumentengroep. Als hetzelfde onderwerp meerdere consumenten uit verschillende consumentengroepen heeft, is elk exemplaar naar elke groep consumenten verzonden.
U kunt zinken met meerdere bronnen om de gegevens te bewaren. Kafka heeft geboden om berichten over een onderwerp te consumeren.
> bin/Kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic test --from-beginning
Hoi goede morgen.
Dit is een testbericht.
Flume: We kunnen flume Kafka Sink gebruiken. Waarin, Zodra een CDC (Change Data Capture) of New insert flume het record activeert en de gegevens naar het Kafka-onderwerp pusht. Daarvoor moeten we het kanaal instellen.
Hetzelfde als flume Kafka Sink kunnen we HDFS, JDBC-bron en sink hebben.
Kafka heeft een betere doorvoer en beschikt over functies zoals ingebouwde partitionering, replicatie en fouttolerantie, waardoor het de beste oplossing is voor grootschalige toepassingen voor bericht- of stroomverwerking
Vonk
Apache Spark is een open-source cluster-computing framework. Oorspronkelijk ontwikkeld aan de Universiteit van Californië, Berkeley's Amp Lab, werd de Spark-codebase later gedoneerd aan de Apache Software Foundation. Spark biedt een interface voor het programmeren van hele clusters met impliciete gegevensparallelliteit en fouttolerantie.
Toen Hadoop werd geïntroduceerd, was Map-Reduce de basisuitvoering-engine voor elke taak. In het proces Map-Reduce uitvoering (lezen - schrijven) gebeurde het op een echte harde schijf. Dit is de reden voor het meer tijd- en ruimtebeslag op het moment van uitvoering.
Apache Spark is een open-sourceplatform. Verbetert de uitvoerkwaliteit dan het Map-Reduce-proces. Het is een open platform waar u verschillende programmeertalen kunt gebruiken, zoals Java, Python, Scala, R. Spark biedt uitvoering in het geheugen dat 100x sneller is dan MapReduce. Dit maakt gebruik van de RDD-definitie. RDD is een robuuste gedistribueerde gegevensset waarmee u gegevens op een transparante manier in het geheugen kunt opslaan en alleen op schijf kunt bewaren. Hier is de tijd om toegang te krijgen tot gegevens uit het geheugen in plaats van de schijf.
Spark is het platform waar we de gegevens in Data Frame kunnen bewaren en verwerken. Applicatieontwikkelaar, Data Scientist, Data Analyst kan de Spark gebruiken om de enorme hoeveelheid gegevens binnen een minimale periode te verwerken. We kunnen een functie zoals interactieve, iteratieve, analyse van gegevens in Spark gebruiken.
Spark-streaming is nog een functie waarmee we de gegevens in realtime kunnen verwerken. Het bankdomein moet de realtimetransactie volgen om de beste deal aan de klant te bieden, waarbij verdachte transacties worden gevolgd. Spark-streaming is het populairst bij de jongere Hadoop-generatie. Spark is een lichtgewicht API die eenvoudig te ontwikkelen is en die een ontwikkelaar helpt om snel aan streaming projecten te werken. Spark-streaming herstelt gemakkelijk verloren gegevens en kan precies leveren zodra de architectuur is geïnstalleerd. En zonder extra coderingsinspanningen We kunnen tegelijkertijd aan realtime vonkenstreaming en historische batchgegevens werken (Lambda Architecture).
Bij Spark-streaming kunnen we meerdere tools gebruiken, zoals een flume, Kafka, RDBMS als bron of sink.
Of we kunnen rechtstreeks van RDBMS naar Spark streamen.
We kunnen een vonk doen op HDFS of zonder HDFS. Daarom praat iedereen over de vervanging van Hadoop. HDFS is een basisbestandssysteem voor Hadoop. We kunnen HDFS gebruiken als bron- of doelbestemming.
Gebruik Spark SQL om eenvoudige SQL-query's te gebruiken om de gegevens te verwerken. Deze vonk biedt betere functies zoals Mlib (Machine Learning Library) voor een datawetenschapper om voorspellingen te doen.
Head-to-Head vergelijking tussen Kafka vs Spark (Infographics)
Hieronder vindt u de Top 5-vergelijking tussen Kafka en Spark
Belangrijkste verschil tussen Kafka en Spark
Laten we enkele van de belangrijkste verschillen tussen Kafka en Spark bespreken:
- Kafka is een berichtenmakelaar. Spark is het open-sourceplatform.
- Kafka heeft Producer, Consumer, Topic om met gegevens te werken. Waar Spark platform biedt, haalt u de gegevens op, houdt u deze vast, verwerkt en duwt u van bron naar doel.
- Kafka biedt realtime streaming, vensterproces. Waar Spark zowel een realtime stream als een batchproces mogelijk maakt.
- In Kafka kunnen we geen transformatie uitvoeren. Where In Spark voeren we ETL uit
- Kafka ondersteunt geen programmeertaal om de gegevens te transformeren. Waar spark meerdere programmeertalen en bibliotheken ondersteunt.
- Dus Kafka wordt gebruikt voor realtime streaming als kanaal of bemiddelaar tussen bron en doel. Waar Spark ook gebruikt voor een realtime stream, batchproces en ETL.
Kenmerken van Kafka vs Spark
Er zijn enkele belangrijke kenmerken:
- Dataflow: Kafka vs Spark bieden realtime datastreaming van bron naar doel. Kafka Stroomt gewoon de gegevens naar het onderwerp, Spark is procedurele gegevensstroom.
- Gegevensverwerking: we kunnen geen transformatie uitvoeren op gegevens waarin we de gegevens kunnen transformeren.
- Gegevens persistent: Kafka bewaart gegevens tot enige tijd zoals gedefinieerd in de configuratie. We moeten een gegevensframe of gegevenssetobject gebruiken om de gegevens te bewaren.
- ETL-transformatie: met Spark kunnen we ETL uitvoeren, waarbij Kafka geen ETL levert.
- Geheugenbeheer: Spark gebruikt RDD om gegevens op een gedistribueerde manier op te slaan (bijv. Cache, lokale ruimte) waar Kafka gegevens opslaat in Onderwerp, dwz in een buffergeheugen.
Vergelijkingstabel tussen Kafka vs Spark
Hieronder is de bovenste vergelijking tussen Kafka en Spark:
| Kenmerkcriteria | Apache Spark | Kafka |
| Snelheid | 100 keer sneller dan Hadoop | Fatsoenlijke snelheid |
| Verwerken | Real-time & Batch-verwerking | Alleen realtime / Windows-verwerking |
| moeilijkheid | Eenvoudig te leren door modules op hoog niveau | Eenvoudig te configureren |
| Herstel | Staat herstel van partities toe met behulp van Cache en RDD | Fouttolerant / Replication |
| interactiviteit | Heeft interactieve modi | Geen interactieve modus / Verbruik de gegevens |
Conclusie
We kunnen Kafka gebruiken als berichtenmakelaar. Het kan de gegevens gedurende een bepaalde periode bewaren. Met behulp van Kafka kunnen we real-time vensterbewerkingen uitvoeren. Maar we kunnen geen ETL-transformatie uitvoeren in Kafka. Met Spark kunnen we gegevens in het data-object bewaren en end-to-end ETL-transformaties uitvoeren.
Het is dus de beste oplossing als we Kafka gebruiken als een realtime streamingplatform voor Spark.
Aanbevolen artikel
Dit is een leidraad geweest voor het grootste verschil tussen Kafka en Spark. Hier bespreken we ook de belangrijkste verschillen tussen Kafka en Spark met infographics en vergelijkingstabel. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -
- Verschil tussen Apache Kafka versus Flume
- Apache Storm tegen Kafka
- Apache Hadoop vs Apache Spark
- Google Cloud versus AWS
- Kafka vs Kinesis | Top 5 verschillen