Razlika između oluje Apache i Apache iskre
Apache Storm je open-source, skalabilan, otporan na greške i distribuira računski sustav u stvarnom vremenu. Apache Storm je fokusirana na obradu struje ili obradu događaja. Apache Storm provodi metodu otpornosti na greške u izvođenju računanja ili cjevovodu više računanja na događaju dok se slijeva u sustav. Apache Spark je brzi i klasterski računalni tehnološki okvir, dizajniran za brzo računanje na velikoj obradi podataka. Apache Spark je raspodijeljeni procesor, ali ne dolazi s ugrađenim upraviteljem resursa klastera i distribuiranim sustavom za pohranu. Morate priključiti upravitelj klastera i sustav za pohranu po vašem izboru.
Predstavljamo više o Apache Storm vs Apache Spark:
- Apache Storm je paralelni kontinuirani računski motor s paralelnim zadacima. Definira svoje tokove rada u usmjerenim acikličkim grafovima (DAG-ovi) nazvanim topologijama. Te se topologije pokreću dok ih korisnik ne isključi ili naiđu na nepovratan kvar. Apache Storm ne radi na Hadoop grupama, već koristi Zookeeper i svog vlastitog minionskog radnika za upravljanje svojim procesima. Apache Storm može čitati i pisati datoteke u HDFS.
- Apache Storm integrira se s redovima čekanja i tehnologijama baza podataka koje već koristite. Olujna topologija troši tokove podataka i obrađuje te struje na proizvoljno složene načine, razdvajajući tokove između svake faze izračuna, koliko god je to potrebno. Apache Storm temelji se na tupovima i potocima. Tuple je u osnovi ono što vaši podaci i kako su strukturirani.
- Okvir Apache Spark sastoji se od Spark Core i skup knjižnica. Spark core izvršava i upravlja našim poslom pružajući besprijekorno iskustvo krajnjem korisniku. Korisnik mora predati posao u iskrenu jezgru, a Spark core se brine za daljnju obradu, izvršavanje i odgovor natrag korisniku. Imamo Spark Core API na različitim skriptnim jezicima kao što su Scala, Python, Java i R.
- U Apache Spark-u korisnik može upotrijebiti Apache Storm za transformiranje nestrukturiranih podataka dok se oni pretvaraju u željeni format. Morate priključiti upravitelj klastera i sustav za pohranu po vašem izboru.
- Možete odabrati Apache YARN ili Mesos za upravitelja klastera za Apache Spark.
- Za Apache Spark možete odabrati Hadoop Distributed File System (HDFS), Google pohranu u oblaku, Amazon S3, Microsoft Azure.
- Apache Spark je motor za obradu podataka za batch i streaming moduse koji sadrži SQL upite, obradu grafikona i strojno učenje.
Usporedba između Apache Storm i Apache Spark (Infographics):
Ključne razlike između Apache Storm i Apache Spark:
Ispod su popisi bodova, opišite ključne razlike između Apache Storm i Apache Spark:
- Apache Storm obavlja proračune paralelne zadatke, dok Apache Spark vrši računanje paralelnih podataka.
- Ako radnički čvor ne uspije u Apache Oluji, Nimbus dodijeli radnički zadatak drugom čvoru, a svi taplesi poslani na neuspjeli čvor će biti istekli i stoga će se automatski reproducirati dok je u Apache Spark-u, ako radnički čvor ne uspije, sustav može ponovno izračunati iz Preostala kopija ulaznih podataka i podataka može se izgubiti ako se podaci ne kopiraju.
- Jamstvo isporuke Apache Strom ovisi o sigurnom izvoru podataka dok je izvor podataka zaštićen podrškom za Apache Spark HDFS.
- Apache Storm je stroj za obradu tokova za obradu streaming podataka u stvarnom vremenu, dok je Apache Spark računski motor opće namjene.
Značajke Apache Storm:
- Tolerancija na pogreške - ako umrežu radnički niti ili čvor padne, radnici se automatski ponovno pokreću
- Skalabilnost - vrlo skalabilna, Storm može održavati performanse čak i pod sve većim opterećenjem dodavanjem resursa linearno gdje se može postići brzina protoka od čak milijun 100 bajtova u sekundi po čvoru
- Latencija - Oluja vrši osvježavanje podataka i odgovor od kraja do kraja u sekundi ili minuta ovisi o problemu. Ima vrlo nisku latenciju.
- Jednostavnost upotrebe kod pokretanja i rada sustava.
- Integrirani s Hadoopom za postizanje većih propusnih snaga
- Jednostavan za implementaciju i može se integrirati s bilo kojim programskim jezikom
- Apache Storm je otvoreni izvor, robustan i jednostavan za upotrebu. Može se koristiti u malim tvrtkama i velikim korporacijama
- Omogućuje nevjerojatno brzu obradu tokova u stvarnom vremenu, jer ima ogromnu moć obrade podataka.
- Apache Storm ima operativnu inteligenciju.
- Apache Storm osigurava zajamčenu obradu podataka čak i ako bilo koji od povezanih čvorova u klasteru umre ili se izgube poruke
Značajke Apache Spark:
- Brzina: Apache Spark pomaže pokrenuti aplikaciju u Hadoop klasteru, do 100 puta brže u memoriji i 10 puta brže pri pokretanju na disku.
- Obrada u stvarnom vremenu: Apache iskra može upravljati strujanjem podataka u stvarnom vremenu.
- Upotrebljivost : Apache Spark ima mogućnost podržavanja više jezika kao što su Java, Scala, Python i R
- Procjena lijenosti: U Apache Sparku transformacije su lijene prirode. Daće rezultat nakon formiranja novog RDD-a iz postojećeg.
- Integracija s Hadoop-om: Apache Spark može se pokrenuti samostalno, a također i na Hadoop YARN Cluster Manageru, pa tako može čitati postojeće Hadoop podatke.
- Tolerancija pogreške: Apache Spark pruža toleranciju grešaka primjenom RDD koncepta. Spark RDD-ovi dizajnirani su za podnošenje kvara bilo kojeg radničkog čvora u klasteru.
Apache Storm vs Apache Spark Tablica za usporedbu
Raspravljam o glavnim artefaktima i razlikujem Apache Oluju i Apache Spark.
| Apache Oluja | Apache Spark | |
| Obrada struje | Mikro-šaržna obrada | Paketna obrada |
| Programski jezici | Java, Clojure, Scala (podrška na više jezika) | Java, Scala (podrška manjeg jezika) |
| Pouzdanost | Podržava točno jedan način obrade. Može se koristiti i u drugim modalima, kao što su barem jedna obrada i najviše odjednom način obrade | Podržava samo jednom način obrade |
| Izvori struje | sisak | HDF-ovi |
| Stream primitivi | Tuple, pregrada | DStream |
| Niska latencija | Apache Storm može pružiti bolje kašnjenje uz manje ograničenja | Apache Spark streaming ima veće kašnjenje u usporedbi s Apache Storm |
| Upornost | MapState | Po RDD-u |
| Poruke | ZeroMQ, Netty | Netty, Akka |
| Upravljanje resursima | Pređa, Mesos | Pređa, Meson |
| Tolerancija kvarova | U Apache Oluji, ako proces ne uspije, proces supervizora će se automatski ponovo pokrenuti dok se rukovođenje državom upravlja preko Zookera | U Apache Spark, on rukuje ponovno pokretanje radnika putem upravitelja resursa koji može biti YARN, Mesos ili njegov samostalni upravitelj. |
| Upravljanje državom | podržane | podržane |
| rezerviranja | Apache Ambari | Osnovno praćenje pomoću Ganglia |
| Niski troškovi razvoja | U Apache Storm isti se kôd ne može koristiti za serijsku obradu i obradbu tokova | U Apache Spark isti se kôd može koristiti za skupnu obradu i obradu tokova |
| propusnost | 10k zapisa po čvoru u sekundi | 100k zapisa po čvoru u sekundi |
| poseban | Distribuirani RPC | Objedinjena obrada (batch, SQL itd.) |
Zaključak - Apache Storm vs Apache Spark:
Apache Storm i Apache Spark sjajna su rješenja koja rješavaju problem gutanja i transformacije struje. Apache Storm i Apache Spark mogu biti dio Hadoop klastera za obradu podataka. Apache Storm je rješenje za obradu tokova u stvarnom vremenu. No Storm je za programere vrlo složen u razvoju aplikacija zbog ograničenih resursa.
Apache Storm se uglavnom može koristiti za obradu struje. No, industriji je potrebno generalizirano rješenje koje može riješiti sve vrste problema. Na primjer, grupna obrada, interaktivna obrada strujanja kao i iterativna obrada. Dakle, Apache Spark dolazi u središte pažnje koji je motor za računanje opće namjene. To je razlog što potražnja Apache Spark više uspoređuje druge alate od strane IT stručnjaka. Apache Spark može podnijeti različite vrste problema. Osim ovog, Apache Spark je previše lagan za programere i može se vrlo dobro integrirati s Hadoop-om. Apache Spark vam daje fleksibilnost za rad u različitim jezicima i okruženju.
Preporučeni članak
Ovo je vodič za Apache Oluju vs Apache Spark, njihovo značenje, Usporedba, glave, glave, Ključne razlike, Tabela usporedbe i Zaključak. Možete pogledati i sljedeće članke da biste saznali više -
- Iaas vs Azure Pass - razlike koje morate znati
- Apache Hadoop vs Apache Spark | Top 10 usporedbi koje morate znati!
- 7 zadivljujući vodič o Apache iskre (vodič)
- Najboljih 15 stvari koje morate znati o MapReduceu vs Spark
- Hadoop vs Apache Spark - Zanimljive stvari koje trebate znati