Verschil tussen Apache Storm en Apache Spark

Apache Storm is een open-source, schaalbaar, fouttolerant en gedistribueerd realtime computersysteem. Apache Storm is gericht op stroomverwerking of gebeurtenisverwerking. Apache Storm implementeert een fouttolerante methode voor het uitvoeren van een berekening of het pipelijnen van meerdere berekeningen voor een gebeurtenis terwijl deze in een systeem stroomt. Apache Spark is een razendsnel framework voor clustercomputertechnologie, ontworpen voor snelle berekeningen bij grootschalige gegevensverwerking. Apache Spark is een gedistribueerde verwerkingsengine, maar wordt niet geleverd met ingebouwde clusterresourcebeheer en een gedistribueerd opslagsysteem. U moet een clusterbeheer- en opslagsysteem van uw keuze aansluiten.

Introductie van meer over Apache Storm vs Apache Spark:

  • Apache Storm is een taak-parallelle continue computer-engine. Het definieert zijn workflows in Directed Acyclic Graphs (DAG's) genaamd topologieën. Deze topologieën worden uitgevoerd totdat de gebruiker deze afsluit of een onherstelbare fout tegenkomt. Apache Storm draait niet op Hadoop-clusters, maar gebruikt Zookeeper en zijn eigen minion-werker om zijn processen te beheren. Apache Storm kan bestanden lezen en schrijven naar HDFS.
  • Apache Storm integreert met de wachtrij- en database-technologieën die u al gebruikt. Een Storm-topologie verbruikt gegevensstromen en verwerkt die stromen op willekeurig complexe manieren, waarbij de stromen tussen elke stap van de berekening opnieuw worden verdeeld, ongeacht de behoefte. Apache Storm is gebaseerd op tupels en streams. Een tuple is eigenlijk wat uw gegevens zijn en hoe deze zijn gestructureerd.
  • Apache Spark framework bestaat uit Spark Core en Set of libraries. Spark core voert onze taak uit en beheert deze door de eindgebruiker een naadloze ervaring te bieden. Een gebruiker moet een opdracht indienen bij Spark Core en Spark Core zorgt voor verdere verwerking, uitvoering en antwoord aan de gebruiker. We hebben Spark Core API in verschillende scripttalen zoals Scala, Python, Java en R.
  • In Apache Spark kan de gebruiker Apache Storm gebruiken om ongestructureerde gegevens te transformeren naar het gewenste formaat. U moet een clusterbeheer- en opslagsysteem van uw keuze aansluiten.
  1. U kunt Apache YARN of Mesos kiezen voor clusterbeheer voor Apache Spark.
  2. U kunt kiezen uit Hadoop Distributed File System (HDFS), Google-cloudopslag, Amazon S3, Microsoft Azure voor resource manager voor Apache Spark.
  • Apache Spark is een gegevensverwerkingsengine voor batch- en streaming-modi met SQL-query's, grafiekverwerking en machine learning.

Vergelijking tussen Apache Storm en Apache Spark (infographics):

Belangrijkste verschillen tussen Apache Storm versus Apache Spark:

Hieronder staan ​​de lijst met punten, beschrijf de belangrijkste verschillen tussen Apache Storm en Apache Spark:

  • Apache Storm voert taak-parallelle berekeningen uit, terwijl Apache Spark gegevens-parallelle berekeningen uitvoert.
  • Als het werkknooppunt mislukt in Apache Storm, wijst Nimbus de werkerstaak toe aan het andere knooppunt en worden alle tupels die naar het mislukte knooppunt worden verzonden, getimed en worden deze automatisch opnieuw afgespeeld terwijl in Apache Spark, als het werkknooppunt faalt, het systeem opnieuw kan berekenen vanaf een overgebleven kopie van invoergegevens en gegevens kunnen verloren gaan als gegevens niet worden gerepliceerd.
  • Apache Strom-leveringsgarantie is afhankelijk van een veilige gegevensbron, terwijl in Apache Spark HDFS-ondersteunde gegevensbron veilig is.
  • Apache Storm is een stroomverwerkingsengine voor het verwerken van realtime streaminggegevens, terwijl Apache Spark een algemene computer is.

Kenmerken van Apache Storm:

  1. Fouttolerantie - wanneer arbeidersdraden doodgaan of een knooppunt naar beneden gaat, worden de werknemers automatisch opnieuw opgestart
  2. Schaalbaarheid - Storm is uiterst schaalbaar en kan de prestaties zelfs onder toenemende belasting handhaven door bronnen lineair toe te voegen waar doorvoersnelheden van zelfs een miljoen berichten van 100 bytes per seconde per knooppunt kunnen worden bereikt
  3. Latency - Storm voert gegevensvernieuwing uit en de end-to-end bezorgingsrespons in seconden of minuten is afhankelijk van het probleem. Het heeft een zeer lage latentie.
  4. Gebruiksgemak bij het inzetten en bedienen van het systeem.
  5. Geïntegreerd met Hadoop om hogere doorvoer te benutten
  6. Eenvoudig te implementeren en kan worden geïntegreerd met elke programmeertaal
  7. Apache Storm is open source, robuust en gebruiksvriendelijk. Het kan worden gebruikt in zowel kleine bedrijven als grote bedrijven
  8. Maakt real-time stroomverwerking ongelooflijk snel, omdat en het heeft een enorme kracht om de gegevens te verwerken.
  9. Apache Storm heeft operationele intelligentie.
  10. Apache Storm biedt gegarandeerde gegevensverwerking, zelfs als een van de verbonden knooppunten in het cluster sterft of berichten verloren gaan

Kenmerken van Apache Spark:

  1. Snelheid: Apache Spark helpt bij het uitvoeren van een applicatie in het Hadoop-cluster, tot 100 keer sneller in het geheugen en 10 keer sneller bij gebruik op schijf.
  2. Real-time verwerking: Apache Spark kan realtime streaminggegevens verwerken.
  3. Bruikbaarheid : Apache Spark kan meerdere talen ondersteunen, zoals Java, Scala, Python en R
  4. Lazy Evaluation: In Apache Spark zijn transformaties lui van aard. Het geeft resultaat na het vormen van nieuwe RDD uit de bestaande.
  5. Integratie met Hadoop: Apache Spark kan onafhankelijk en ook op Hadoop YARN Cluster Manager worden uitgevoerd en kan dus bestaande Hadoop-gegevens lezen.
  6. Fouttolerantie: Apache Spark biedt fouttolerantie met behulp van RDD-concept. Spark RDD's zijn ontworpen om het falen van een werkknooppunt in het cluster aan te pakken.

Vergelijkingstabel Apache Storm vs Apache Spark

Ik bespreek belangrijke artefacten en maak onderscheid tussen Apache Storm en Apache Spark.

Apache StormApache Spark
StroomverwerkingMicro-batchverwerkingBatchverwerking
ProgrammeertalenJava, Clojure, Scala (ondersteuning voor meerdere talen)Java, Scala (ondersteuning voor kleinere talen)
BetrouwbaarheidOndersteunt precies één verwerkingsmodus. Kan in de andere modi worden gebruikt, zoals ten minste eenmaal verwerken en ten hoogste eenmaal verwerkenOndersteunt slechts precies één verwerkingsmodus
StreambronnenTuitHDFS
Stream primitievenTuple, partitieDStream
Lage latentieApache Storm kan zorgen voor een betere latentie met minder beperkingenApache Spark-streaming heeft een hogere latentie in vergelijking met Apache Storm
volhardingMapStatePer RDD
messagingZeroMQ, NettyNetty, Akka
Beheer van middelenGaren, MesosGaren, Meson
FouttolerantieAls het proces in Apache Storm mislukt, start het supervisor-proces het automatisch opnieuw op terwijl statusbeheer wordt afgehandeld via ZookeeperIn Apache Spark verwerkt het herstartende werknemers via de resource manager die YARN, Mesos of de zelfstandige manager kan zijn
Staatsmanagementondersteundeondersteunde
BevoorradingApache AmbariBasisbewaking met Ganglia
Lage ontwikkelingskostenIn Apache Storm kan dezelfde code niet worden gebruikt voor batchverwerking en stroomverwerkingIn Apache Spark kan dezelfde code worden gebruikt voor batchverwerking en stroomverwerking
Doorvoer10k records per knooppunt per seconde100k records per knooppunt per seconde
speciaalGedistribueerde RPCUniforme verwerking (batch, SQL, etc.)

Conclusie - Apache Storm vs Apache Spark:

Apache Storm en Apache Spark zijn geweldige oplossingen die het probleem van het innemen en transformeren van streaming oplossen. Apache Storm en Apache Spark kunnen beide deel uitmaken van het Hadoop-cluster voor het verwerken van gegevens. Apache Storm is een oplossing voor realtime stroomverwerking. Maar Storm is erg complex voor ontwikkelaars om applicaties te ontwikkelen vanwege beperkte middelen.

Apache Storm kan meestal worden gebruikt voor streamverwerking. Maar de industrie heeft een algemene oplossing nodig die alle soorten problemen kan oplossen. Bijvoorbeeld batchverwerking, stroomverwerking, interactieve verwerking en iteratieve verwerking. Dus komt Apache Spark in de schijnwerpers, wat een algemene berekeningsengine is. Dit is de reden waarom de vraag van Apache Spark meer vergelijkt met andere tools door IT-professionals. Apache Spark kan verschillende soorten problemen aan. Afgezien hiervan is Apache Spark veel te gemakkelijk voor ontwikkelaars en kan het heel goed integreren met Hadoop. Apache Spark biedt u de flexibiliteit om in verschillende talen en omgevingen te werken.

Aanbevolen artikel

Dit is een leidraad geweest voor Apache Storm vs Apache Spark, hun betekenis, vergelijking van persoon tot persoon, belangrijkste verschillen, vergelijkingstabel en conclusie. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -

  1. Iaas vs Azure Pass - Verschillen die u moet weten
  2. Apache Hadoop vs Apache Spark | Top 10 vergelijkingen die u moet weten!
  3. 7 Verbazingwekkende gids over Apache Spark (gids)
  4. De beste 15 dingen die u moet weten over Map Reduce vs Spark
  5. Hadoop vs Apache Spark - interessante dingen die u moet weten

Categorie:

Big Data