5 Najvažnija razlika između Apache Kafke i Flume

• Razlika između Apache Kafke i Flumea

Razlika između Apache Kafke i Flumea

Apache Kafka je sustav otvorenog koda za obradu podataka u realnom vremenu. Kafka je trajan, skalabilan i nepodnosiv sustav za slanje poruka. Arhitektura objavljivanja-pretplata prvotno je razvila LinkedIn kako bi svladala ograničenja u grupnoj obradi velikih podataka i riješila probleme gubitka podataka. Arhitektura Kafke razdvojit će davatelja informacija od potrošača informacija. Dakle, aplikacija koja šalje i prijava koja prima prima ništa neće znati jedni o drugima za te podatke poslane i primljene.

Apache Kafka će obrađivati ​​dolazne tokove podataka bez obzira na njihov izvor i odredište. To je distribuirana streaming platforma s mogućnostima sličnim poslovnom sustavu za razmjenu poruka, ali ima jedinstvene mogućnosti s visokom razinom sofisticiranosti. Pomoću Kafke korisnici mogu objavljivati ​​i pretplaćivati ​​se na informacije kad i kada se pojave. Omogućuje korisnicima pohranjivanje podataka u nesmetanom vremenu. Bez obzira na slučaj primjene ili upotrebe, Kafka lako generira ogromne tokove podataka za analizu u poduzeću Apache Hadoop. Kafka također može prikazati streaming podataka kombinacijom Apache HBase, Apache Storm i Apache Spark sustava i može se koristiti u različitim domenama aplikacija.

Pojednostavljeno rečeno, Kafkin sustav objavljivanja i pretplate čine izdavači, Kafka klaster i potrošači / pretplatnici. Podaci koje je objavio izdavač pohranjuju se kao zapisnici. Pretplatnici također mogu djelovati kao izdavači i obrnuto. Pretplatnik zahtijeva pretplatu, a Kafka podatke prosljeđuje pretplatniku. Na Kafka klasteru obično mogu biti brojni izdavači i pretplatnici na različite teme. Isto tako, aplikacija može djelovati i kao izdavač i kao pretplatnik. Poruka objavljena za temu može imati više zainteresiranih pretplatnika; sustav obrađuje podatke za svakog zainteresiranog pretplatnika. Neki od slučajeva upotrebe u kojima se Kafka naširoko koristi su:

• Pratite aktivnosti na web mjestu
• Obrada struje
• Prikupljanje i nadzor mjernih podataka
• Agregacija zapisa

Apache Flume je alat koji se koristi za prikupljanje, objedinjavanje i prijenos protoka podataka iz različitih izvora u centralizirano spremište podataka kao što je HDFS (Hadoop Distributed File System). Flume je visoko pouzdana, konfigurabilna i upravljiva distribuirana usluga prikupljanja podataka koja je osmišljena za prikupljanje streaming podataka s različitih web poslužitelja na HDFS. To je i usluga prikupljanja podataka otvorenog koda.

Apache Flume zasnovan je na strujanju protoka podataka i ima fleksibilnu arhitekturu. Flume nudi vrlo otporan na greške, robustan i pouzdan mehanizam za neuspjeh i oporavak s mogućnošću prikupljanja podataka u serijskim i u režimima struje. Flumeove mogućnosti povećavaju mogućnosti poduzeća za upravljanje velikim količinama protoka podataka za slijetanje u HDFS. Na primjer, protoci podataka uključuju zapisnike aplikacija, senzore i strojne podatke i društvene medije i tako dalje. Ti se podaci kad slete u Hadoop mogu analizirati pokretanjem interaktivnih upita u Apache Hive ili služe kao podaci u stvarnom vremenu za poslovne nadzorne ploče u Apache HBase. Neke značajke uključuju,

• Prikupljajte podatke iz više izvora i učinkovito se gutajte u HDFS
• Podržane su različite vrste izvora i odredišta
• Žig se lako može prilagoditi, pouzdan, skalabilan i neispravan
• Mogu se pohraniti podaci u bilo koju centraliziranu trgovinu (npr. HDFS, HBase)

Usporedba između Apache Kafka i Flume (Infographics)

Ispod je top 5 usporedbe između Apache Kafka i Flume

Ključne razlike između Apache Kafka i Flume

Ovdje se istražuju razlike između Apache Kafke i Flume,

• Oba sustava Apache Kafka i Flume pružaju pouzdan, skalabilan i visok učinak za lako rukovanje velikim količinama podataka. Kafka je, međutim, općenitiji sustav u kojem više izdavača i pretplatnika može dijeliti više tema. Suprotno tome, Flume je alat posebne namjene za slanje podataka u HDFS.
• Kafka može podržati protoke podataka za više aplikacija, dok je Flume specifičan za analizu Hadoopa i velikih podataka.
• Kafka može obrađivati ​​i nadzirati podatke u distribuiranim sustavima, dok Flume prikuplja podatke iz distribuiranih sustava da bi podatke poslao u centraliziranu pohranu podataka.
• Ako su ispravno konfigurirani, i Apache Kafka i Flume vrlo su pouzdani bez jamstva gubitka podataka. Kafka replicira podatke u klasteru, dok Flume ne replicira događaje. Stoga, kad se agent Flume sruši, pristup tim događajima na kanalu se izgubi do oporavka diska, s druge strane, Kafka stavlja podatke na raspolaganje čak iu slučaju kvara jedne točke.
• Kafka podržava velike skupove izdavača i pretplatnika i više aplikacija. S druge strane, Flume podržava veliki skup izvornih i odredišnih vrsta za slijetanje podataka na Hadoop.

Apache Kafka vs Tablica usporedbe Flumea

Osnove za usporedbu	Apache Kafka	Žlijeb
Značenje	· Kafka radi kao klaster i obrađuje dolazne tokove podataka velikog volumena u stvarnom vremenu · Kafka ima tri glavne komponente: izdavač, Kafka klaster / menadžer i pretplatnik. · Kafka pohranjuje niz zapisa u različite kategorije ili teme. · Svaki zapis u Kafki bit će pohranjen kao zapis u zapisniku u kojem se primatelj (pretplatnik) ili pošiljatelj (izdavač) neće znati.	· Flume je alat za prikupljanje podataka dnevnika s distribuiranih web poslužitelja. Prikupljeni podaci bit će smješteni u HDFS na daljnju analizu · Flume je vrlo pouzdan i podesiv alat. · Flume je vrlo učinkovit i robustan u obradi datoteka dnevnika, kako u serijskoj tako i u stvarnoj obradi.
Koncept	· Kafka će svaku podlogu tema tretirati kao naručeni skup poruka · Temelji se na arhitekturi objave i pretplate i ne prati poruke koje čitaju pretplatnici i tko je izdavač. · Kafka zadržava sve poruke ili podatke kao zapisnike u kojima su pretplatnici odgovorni za praćenje lokacije u svakom zapisniku. · Kafka može podržati veliki broj izdavača i pretplatnika i pohraniti veliku količinu podataka	· Flume može prenositi podatke iz više izvora za pohranu i analizu za upotrebu u HBase ili Hadoop. · Osigurava zajamčenu isporuku podataka jer i primatelj i agent pošiljatelja evociraju transakciju kako bi se osigurala zajamčena semantika · Može se skalirati vodoravno
Osnove tvorbe	· Učinkovit, otporan na greške i skalabilan sustav za slanje poruka	· Flume je usluga ili alat za prikupljanje podataka u Hadoop
Područja primjene	· Pratite podatke distribuiranih aplikacija · Omogući dostupnost podataka više pretplatnika na temelju njihovih interesa · Usluge objedinjavanja zapisa	· Obrada dnevnika transakcija na aplikacijskim poslužiteljima, web poslužiteljima itd. Na primjer, e-trgovina, internetski maloprodajni portali, društveni mediji itd.
Pristup	· Kafka je potrebna za efikasnu obradu protoka podataka u stvarnom vremenu bez gubitka podataka · Morate osigurati isporuku podataka čak i tijekom kvarova na stroju, stoga je sustav otporan na greške	· Treba prikupiti velike podatke ili u streaming ili batch načinu rada iz različitih izvora · Učinkovit pri radu s trupcima

Zaključak - Apache Kafka vs Flume

Ukratko, Apache Kafka i Flume nude pouzdane, distribuirane i otporne na greške sustave za agregiranje i prikupljanje velikih količina podataka iz više potoka i velikih aplikacija podataka. I Apache Kafka i Flume sustavi mogu se prilagoditi i konfigurirati u skladu s različitim računalnim potrebama. Kafkina arhitektura pruža otpornost na pogreške, ali Flume se može prilagoditi kako bi se osiguralo sigurno djelovanje. Korisnici koji planiraju primijeniti ove sustave moraju prvo razumjeti slučaj upotrebe i primijeniti ih na odgovarajući način kako bi se osigurala visoka učinkovitost i ostvarili pune prednosti.

Preporučeni članak

Ovo je vodič za Apache Kafku vs Flume, njihovo značenje, usporedbu između glave, ključne razlike, tablicu usporedbe i zaključak. Možete pogledati i sljedeće članke da biste saznali više -

1. Apache Storm vs Kafka - 9 najboljih razlika koje morate znati
2. Top 12 usporedba Apache košnice i Apache HBase (Infographics)
3. Veliki podaci vs Apache Hadoop - 4 najbolje usporedbe koje morate naučiti
4. Apache Pig vs Apache košnica - 12 najboljih korisnih razlika
5. SASS Intervjui: Koja su korisna pitanja
6. Kafka vs Kinesis | Top 5 razlike za učenje s infografikom