Verschil tussen Apache Kafka en Flume
Apache Kafka is een open source systeem voor het in realtime verwerken van ingests-gegevens. Kafka is het duurzame, schaalbare en fouttolerante berichtensysteem met openbare abonnementen. De publish-subscribe-architectuur is in eerste instantie ontwikkeld door LinkedIn om de beperkingen in batchverwerking van grote gegevens te overwinnen en problemen met gegevensverlies op te lossen. De architectuur in Kafka zal de informatieleverancier van de consument van informatie scheiden. Daarom zullen de verzendende toepassing en de ontvangende toepassing niets van elkaar weten voor die verzonden en ontvangen gegevens.
Apache Kafka verwerkt inkomende datastromen, ongeacht hun bron en bestemming. Het is een gedistribueerd streamingplatform met functies die vergelijkbaar zijn met een enterprise messaging-systeem, maar heeft unieke mogelijkheden met een hoog niveau van verfijning. Met Kafka kunnen gebruikers informatie publiceren en zich erop abonneren wanneer ze zich voordoen. Hiermee kunnen gebruikers datastromen op een fouttolerante manier opslaan. Ongeacht de toepassing of use case, Kafka factoren gemakkelijk massale datastromen voor analyse in enterprise Apache Hadoop. Kafka kan ook streaminggegevens weergeven via een combinatie van Apache HBase-, Apache Storm- en Apache Spark-systemen en kan in verschillende toepassingsdomeinen worden gebruikt.
Simpel gezegd bestaat het publish-subscribe-systeem van Kafka uit publishers, Kafka-cluster en consumenten / subscribers. Gegevens gepubliceerd door de uitgever worden opgeslagen als logbestanden. Abonnees kunnen ook optreden als uitgevers en vice versa. Een abonnee vraagt om een abonnement en Kafka stuurt de gegevens door naar de gevraagde abonnee. Doorgaans kunnen er verschillende uitgevers en abonnees zijn over verschillende onderwerpen in een Kafka-cluster. Evenzo kan een toepassing zowel als uitgever als abonnee fungeren. Een bericht gepubliceerd voor een onderwerp kan meerdere geïnteresseerde abonnees hebben; het systeem verwerkt gegevens voor elke geïnteresseerde abonnee. Enkele van de use cases waar Kafka veel wordt gebruikt zijn:
- Volg activiteiten op een website
- Stream verwerking
- Metriek verzamelen en bewaken
- Logboekaggregatie
Apache Flume is een hulpmiddel dat wordt gebruikt om gegevensstromen van verschillende bronnen te verzamelen, te aggregeren en over te dragen naar een gecentraliseerde gegevensopslag zoals HDFS (Hadoop Distributed File System). Flume is een zeer betrouwbare, configureerbare en beheersbare gedistribueerde gegevensverzamelingsservice die is ontworpen om streaminggegevens van verschillende webservers naar HDFS te verzamelen. Het is ook een open source gegevensverzamelingsservice.
Apache Flume is gebaseerd op streaming datastromen en heeft een flexibele architectuur. Flume biedt een zeer fouttolerant, robuust en betrouwbaar mechanisme voor fail-over en herstel met de mogelijkheid om gegevens te verzamelen in zowel batch- als stream-modi. De mogelijkheden van Flume worden door bedrijven gebruikt om grote datastromen te beheren om in HDFS te landen. Datastromen omvatten bijvoorbeeld applicatielogboeken, sensoren en machinegegevens en sociale media, enzovoort. Deze gegevens, wanneer ze in Hadoop zijn geland, kunnen worden geanalyseerd door interactieve query's uit te voeren in Apache Hive of dienen als realtime gegevens voor zakelijke dashboards in Apache HBase. Sommige functies omvatten,
- Verzamel gegevens uit meerdere bronnen en neem deze efficiënt op in HDFS
- Een verscheidenheid aan bron- en bestemmingstypen wordt ondersteund
- Flume kan eenvoudig worden aangepast, betrouwbaar, schaalbaar en fouttolerant
- Kan gegevens opslaan in elke gecentraliseerde winkel (bijv., HDFS, HBase)
Head to Head-vergelijking tussen Apache Kafka vs Flume (Infographics)
Hieronder vindt u de Top 5-vergelijking tussen Apache Kafka en Flume
Belangrijkste verschillen tussen Apache Kafka versus Flume
De verschillen tussen Apache Kafka versus Flume worden hier onderzocht,
- Beide, Apache Kafka- en Flume-systemen bieden betrouwbare, schaalbare en krachtige prestaties voor het gemakkelijk verwerken van grote hoeveelheden gegevens. Kafka is echter een systeem voor meer algemene doeleinden waarbij meerdere uitgevers en abonnees meerdere onderwerpen kunnen delen. Flume is daarentegen een speciaal hulpprogramma voor het verzenden van gegevens naar HDFS.
- Kafka kan gegevensstromen voor meerdere toepassingen ondersteunen, terwijl Flume specifiek is voor Hadoop- en big data-analyse.
- Kafka kan gegevens in gedistribueerde systemen verwerken en bewaken, terwijl Flume gegevens van gedistribueerde systemen verzamelt om gegevens op een gecentraliseerde gegevensopslag te landen.
- Wanneer correct geconfigureerd, zijn zowel Apache Kafka als Flume zeer betrouwbaar met geen garanties voor gegevensverlies. Kafka repliceert gegevens in het cluster, terwijl Flume geen gebeurtenissen repliceert. Dus wanneer een Flume-agent crasht, gaat de toegang tot die gebeurtenissen in het kanaal verloren totdat de schijf is hersteld. Aan de andere kant maakt Kafka gegevens beschikbaar, zelfs in geval van een puntfout.
- Kafka ondersteunt grote sets van uitgevers en abonnees en meerdere toepassingen. Aan de andere kant ondersteunt Flume een groot aantal bron- en bestemmingstypen om gegevens op Hadoop te landen.
Vergelijkingstabel Apache Kafka versus Flume
| Basis voor vergelijking | Apache Kafka | Fluim |
| Betekenis |
|
|
| Concept |
|
|
| Vormingsbasis |
|
|
| Toepassingsgebieden |
|
|
| Nadering |
|
|
Conclusie - Apache Kafka vs Flume
Samenvattend bieden Apache Kafka en Flume betrouwbare, gedistribueerde en fouttolerante systemen voor het verzamelen en verzamelen van grote hoeveelheden gegevens uit meerdere streams en big data-toepassingen. Zowel Apache Kafka- als Flume-systemen kunnen worden geschaald en geconfigureerd voor verschillende computerbehoeften. De architectuur van Kafka biedt fouttolerantie, maar Flume kan worden afgestemd om faalveilige bewerkingen te garanderen. Gebruikers die van plan zijn deze systemen te implementeren, moeten eerst de use case begrijpen en op de juiste manier implementeren om hoge prestaties te garanderen en volledige voordelen te realiseren.
Aanbevolen artikel
Dit is een leidraad geweest voor Apache Kafka versus Flume, hun betekenis, vergelijking van persoon tot persoon, belangrijkste verschillen, vergelijkingstabel en conclusie. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -
- Apache Storm vs Kafka - 9 beste verschillen die je moet weten
- Top 12 vergelijking van Apache Hive vs Apache HBase (Infographics)
- Big Data vs Apache Hadoop - Top 4-vergelijking die u moet leren
- Apache Pig vs Apache Hive - Top 12 nuttige verschillen
- Interviewvragen SASS: wat zijn de nuttige vragen
- Kafka vs Kinesis | Top 5 verschillen om te leren met infographics