Verschil tussen Apache Hadoop en Apache Storm
Big Data is de afgelopen tijd de populaire open source-technologie geworden en er wordt elke dag een nieuw raamwerk aan de Hadoop-stack toegevoegd om het complexe probleem met betrekking tot de enorme hoeveelheid gegevens op te lossen.
Voor de analyse van de gegevens gebruikt Hadoop een verwerkingsraamwerk zoals Hadoop met MapReduce voor batchverwerking en Apache storm voor stroomverwerking. Storm en Hadoop helpen een organisatie bij het kiezen van de juiste technologie uit de Hadoop-stack. Laten we eens kijken wat Apache Hadoop en Apache Storm zijn.
Apache Hadoop:
Apache Hadoop is een open-source batchverwerkingsraamwerk dat wordt gebruikt voor het verwerken van grote datasets in het cluster van basiscomputers. Het was het eerste big data-framework dat HDFS (Hadoop Distributed File System) gebruikt voor opslag en MapReduce-framework voor berekening. Vanwege de schaalbaarheidfunctie kunnen nieuwe knooppunten eenvoudig aan het bestaande systeem worden toegevoegd als de hoeveelheid gegevens toeneemt en vanwege de fouttolerantie het natuursysteem vatbaar is voor storingen, zodat het systeem altijd beschikbaar is, dwz hoge beschikbaarheid.
Apache Storm:
Apache storm biedt real-time gegevensverwerkingsmogelijkheden voor Hadoop-stack en het is ook een open source. Apache Storm kan de zeer grote hoeveelheid gegevens verwerken en levert resultaat met lage latentie (bijna realtime). Apache Storm werkt niet op Hadoop-cluster maar gebruikt Apache ZooKeeper om topologieën te coördineren die aanwezig zijn in DAG (Directed Acyclic Graph).
Bekijk hieronder de officiële website-vermelding voor het gebruik van Storm: http://storm.apache.org/
Head-to-Head vergelijking tussen Apache Hadoop vs Apache Storm (Infographics)
Laten we kijken naar Top 6 het verschil tussen Apache Hadoop versus Apache Storm in gedetailleerd formaat in onderstaande tabelvorm:
Belangrijkste verschillen tussen Apache Hadoop versus Apache Storm
| Apache Hadoop | Apache Storm |
| Gedistribueerde batchverwerking van groot volume en ongestructureerde gegevensset. | Gedistribueerde realtime verwerking van gegevens met een groot volume en hoge snelheid. |
| Framework is geschreven in Java . | Storms is geschreven in Half Java en Half Clojure code, maar de meeste code / logica is geschreven in Clojure. |
| Het is stateful streamingverwerking. | Het is staatloze streamingverwerking. |
| Het maakt gebruik van Apache Zookeeper- coördinatie. | Het kan wel of niet Apache Zookeeper gebruiken voor coördinatie. |
| MapR-taken worden op een opeenvolgende manier uitgevoerd, maar nog steeds voltooid. | Stormtopologie loopt continu totdat het systeem wordt uitgeschakeld. |
| Het heeft een hoge latentie (langzame berekening). | Het heeft een lage latentie (snelle berekening). |
| Architectuur is gebaseerd op een topologie van tuiten en bouten. | Architectuur bestaat uit HDFS en MapReduce. |
| Gegevens worden continu gestreamd en zijn dynamisch. | Gegevens zijn statisch en niet-vluchtig (gegevens zijn persistentie). |
| Het is eenvoudig in te stellen, maar het bedienen van het Hadoop-cluster is moeilijk. | Het is eenvoudig in te stellen en het bedienen van een stormcluster is ook eenvoudig. |
| Gebruikscasussen: Twitter, Navisite, Wego etc. | Gebruikscasussen: Black Box-gegevens, gegevens van zoekmachines enz. |
Vergelijkingstabel Apache Hadoop versus Apache Storm
| Apache Hadoop | Apache Storm |
| Het verwerkingsraamwerk dat door Hadoop wordt gebruikt, is een gedistribueerde batchverwerking die de MapReduce-engine gebruikt voor de berekening, waarbij een algoritme wordt gevolgd, gesorteerd, in willekeurige volgorde wordt verdeeld en verkleind. | Verwerkingsraamwerk dat door Storm wordt gebruikt, wordt gedistribueerd in realtime gegevensverwerking waarbij DAG's in een kader worden gebruikt om topologieën te genereren die zijn samengesteld uit streams, tuiten en bouten. |
| Snelheid: vanwege batchverwerking op een grote hoeveelheid gegevens neemt Hadoop een langere rekentijd in, wat betekent dat latentie meer is, dus Hadoop is relatief langzaam. | Snelheid: dankzij bijna real-time verwerking verwerken Storm gegevens met een zeer lage latentie om een resultaat te geven met minimale vertraging. |
| Ontwikkelingsgemak: Hadoop MapReduce-framework is geschreven in de programmeertaal Java. De ontwikkeling van Hadoop wordt eenvoudiger gemaakt door het gebruik van Apache Pig (Scripting Language) en Apache Hive (SQL-compatibel) bovenop Hadoop. | Development Ease: Apache Storm is geschreven in Clojure en gebruikt DAG's voor het verwerkingsmodel. In Storm Spouts and Bolts maken topologie en het kan in elke taal worden geschreven. Elk knooppunt in DAG transformeert gegevens om het proces voort te zetten. |
| Architectuur: de architectuur van Hadoop bestaat uit HDFS voor gegevensopslag en MapReduce voor Computation. | Architectuur: de architectuur van Storm bestaat uit stroom, tuiten en bouten die de stappen beschrijven die zullen worden uitgevoerd |
| Beschikbaarheid van gegevens: Hadoop gebruikt HDFS als opslag die permanente opslag is en statische gegevens voor verwerking biedt. | Gegevensbeschikbaarheid: Storm kan integreren met YARN resourceonderhandelaar van Hadoop om Hadoop-opslag en -gegevens te gebruiken die dynamisch en continu gestreamd zijn |
| Huidige versie: Vanaf februari 2018 is de nieuwste versie van Apache Hadoop 3.0.0 en het is eenvoudig in te stellen maar moeilijk te bedienen. | Huidige versie: Vanaf februari 2018 is de nieuwste versie van Apache storm 1.2.0 en het is eenvoudig in te stellen en te bedienen. |
Naast verschillen zijn er ook een aantal overeenkomsten beschikbaar in Hadoop en Storm, zoals beide Open Source-technologieën zijn met een schaalbare en fouttolerante functie die wordt gebruikt in business intelligence en big data-analyse in organisaties.
Conclusie - Apache Hadoop vs Apache Storm
Apache Hadoop biedt batchverwerking voor het verwerken van zeer grote datasets met een hoge latentie en maakt gebruik van standaardhardware waardoor het goedkoper is en het ondersteunt ook andere frameworks met diverse technologie. Maar voor bijna real-time verwerking met zeer lage latentie is storm de beste optie die kan worden gebruikt met meerdere programmeertalen. Daarom kunnen we, afhankelijk van de behoefte aan organisatie, Apache storm of Apache Hadoop gebruiken voor real-time of batchverwerking.
Aanbevolen artikel
- Apache Hadoop vs Apache Spark | Top 10 vergelijkingen die u moet weten!
- Apache Storm vs Apache Spark - Leer 15 nuttige verschillen
- Hadoop vs Apache Spark - interessante dingen die u moet weten
- Big Data vs Apache Hadoop - Top 4-vergelijking die u moet leren
- Hadoop vs Spark: wat zijn de functies