Verschil tussen Apache Storm en Kafka
Apache Kafka gebruikt om een grote hoeveelheid gegevens in een fractie van seconden te verwerken. Het is een gedistribueerde berichtenmakelaar die afhankelijk is van onderwerpen en partities. Apache Storm is een fouttolerant, gedistribueerd framework voor realtime berekening en verwerking van gegevensstromen. Het neemt de gegevens uit verschillende gegevensbronnen zoals HBase, Kafka, Cassandra en vele andere toepassingen en verwerkt de gegevens in realtime. Het is geschreven in Clojure en Java.
Laten we meer over Apache Storm vs Apache Kafka in detail bestuderen :
Figuur 1, Basic Stream Processing Diagram van Apache Storm
In figuur 1 wordt de basisstroomverwerking uitgevoerd. Spout en Bolt zijn twee hoofdcomponenten van Apache Storm en beide maken deel uit van Storm Topology dat de gegevensstroom uit gegevensbronnen neemt om het te verwerken.
Topologie : Storm-topologie is de combinatie van Spout en Bolt. Het is hetzelfde als de kaart en verkleint in Hadoop.
Stream: Stream kan worden beschouwd als datapijplijn, het zijn de feitelijke gegevens die we van een gegevensbron hebben ontvangen.
Uitloop: Uitloop ontvangt gegevens van verschillend-verschillende gegevensbronnen zoals API's. Het ontvangt continu gegevens uit gegevensbronnen en verzendt het naar Bolt voor verwerking.
Bolt: het zijn logische verwerkingseenheden die gegevens uit Spout halen en logische bewerkingen uitvoeren, zoals aggregatie, filtering, samenvoeging en interactie met gegevensbronnen en databases.
Apache Kafka biedt realtime datastreaming. Het neemt de gegevens van verschillende websites zoals Facebook, Twitter en API's over en geeft de gegevens door aan elke andere verwerkingstoepassing (Apache Storm) in een Hadoop-omgeving.
Figuur 2, Architectuur en componenten van Apache Kafka.
Kafka bewaart berichten / gegevens die het van verschillende gegevensbronnen heeft ontvangen, " Producer " genoemd. Nadat het de gegevens heeft ontvangen, heeft het de berichten gepartitioneerd via " Partitie " binnen verschillende " Onderwerp ".
Kafka Cluster is een combinatie van onderwerpen en partities. De partities indexeert en slaat de berichten op. De consument neemt de berichten van partities en ondervraagt de berichten. Apache Kafka kan samen met Apache HBase, Apache Spark en Apache Storm worden gebruikt.
Hierna volgen de API's die alle gegevens van Berichten (Publiceren en Abonneren) binnen Kafka Cluster verwerken.
1) Producer-API: het geeft de toepassing toestemming om de stroom met records te publiceren.
2) Consumer API: deze API wordt gebruikt om u te abonneren op de onderwerpen.
3) Stream API: deze stream geeft het resultaat na het converteren van de inputstream naar de outputstream.
4) Connector API: dit koppelt de onderwerpen aan bestaande applicaties.
Het belangrijkste gebruik van Apache Kafka is voor het volgen van website-activiteiten, statistieken, logboekaggregatie, event sourcing en andere live datastromen vastleggen. Het is goed voor streaming waarbij gegevens betrouwbaar tussen applicaties of systemen worden opgehaald
Head to Head-vergelijking tussen Apache Storm vs Kafka (Infographics)
Hieronder vindt u de top 9 verschillen tussen Apache Storm vs Kafka
Belangrijkste verschillen tussen Apache Storm vs Kafka
1) Apache Storm zorgt voor volledige gegevensbeveiliging, terwijl in Kafka gegevensverlies niet is gegarandeerd, maar het is erg laag zoals Netflix 0, 01% aan gegevensverlies realiseerde voor 7 miljoen berichtentransacties per dag.
2) Kafka kan zijn gegevens opslaan op een lokaal bestandssysteem, terwijl Apache Storm slechts een kader voor gegevensverwerking is.
3) Storm werkt op een realtime berichtensysteem, terwijl Kafka het inkomende bericht opsloeg voordat het werd verwerkt.
4) Apache Kafka wordt gebruikt voor het verwerken van de realtime gegevens terwijl Storm wordt gebruikt voor het transformeren van de gegevens.
5) Kafka haalt zijn gegevens uit de feitelijke gegevensbron, terwijl Storm de gegevens uit Kafka zelf haalt voor verdere processen.
6) Kafka is een applicatie om realtime applicatiegegevens over te dragen van de bronapplicatie naar een andere terwijl Storm een aggregatie- en berekeningseenheid is.
7) Kafka is een realtime streaming-eenheid terwijl Storm werkt aan de stream die wordt opgehaald uit Kafka.
8) Het is verplicht om Apache Zookeeper te hebben tijdens het instellen van de Kafka overkant Storm is niet afhankelijk van Zookeeper.
9) Kafka werkt als een waterleiding die de gegevens opslaat en doorstuurt, terwijl Storm de gegevens uit dergelijke leidingen haalt en verder verwerkt.
10) Kafka is een geweldige gegevensbron voor Storm, terwijl Storm kan worden gebruikt om gegevens te verwerken die zijn opgeslagen in Kafka.
11) Apache Storm heeft een ingebouwde functie om zijn daemons automatisch opnieuw te starten, terwijl Kafka fouttolerant is vanwege Zookeeper.
Vergelijkingstabel Apache Storm vs Kafka
|
Vergelijkingspunten | Storm | Kafka |
|
Uitvinder |
tjilpen |
|
|
Type |
Real-time berichtverwerking |
Gedistribueerd berichtensysteem |
|
Databron |
Kafka & elk databasesysteem |
FB, Twitter enz … |
|
Primair gebruik |
Stroomverwerking |
Berichtenmakelaar |
|
Gegevens opslag |
Slaat zijn gegevens niet op. Gegevens worden overgedragen van inputstroom naar outputstroom |
Bestandssysteem zoals EXT4 of XFS |
|
Stream verwerking |
Micro-batchverwerking |
Kleine batchverwerking |
|
Afhankelijkheid |
Niet afhankelijk van externe toepassingen |
Zookeeper Afhankelijk |
|
Wachttijd |
Milli-seconde latentie |
Hangt af van gegevensbron over het algemeen minder dan 1-2 seconden. |
|
Taalondersteuning |
Het ondersteunt alle talen |
Kafka werkt met alles behalve werkt het beste alleen met Java-taal |
Conclusie - Apache Storm vs Kafka
Apache Storm en Kafka zijn beide onafhankelijk en hebben een ander doel in de clusteromgeving van Hadoop.
Apache Storm en Kafka zijn beide onafhankelijk van elkaar, maar het wordt aanbevolen om Storm met Kafka te gebruiken, omdat Kafka de gegevens kan repliceren om te stormen in geval van pakketdaling, en ook authenticeren voordat deze naar Storm worden verzonden.
De rol van Kafka is om als middleware te werken, het neemt gegevens uit verschillende bronnen en vervolgens verwerkt Storms de berichten snel. Online stemmen tellen en scheiden is het realtime voorbeeld voor Apache Storm.
Apache Storm en Kafka hebben beide geweldige mogelijkheden voor het realtime streamen van gegevens en zeer capabele systemen voor het uitvoeren van realtime analyses.
Aanbevolen artikel
- Apache Storm vs Apache Spark - Leer 15 nuttige verschillen
- Leer het 10 nuttige verschil tussen Hadoop en roodverschuiving
- 7 beste dingen die je moet weten over Apache Spark (gids)
- Hoe de kracht van realtime analyse te benutten?