Razlika između Apache Hadoopa i Apache Oluje
Big Data je u posljednje vrijeme postala popularna tehnologija otvorenog koda i svakodnevno se novom Hadoop-u dodaje novi okvir kako bi se riješio složeni problem vezan za ogromnu količinu podataka.
Za provođenje analize podataka Hadoop koristi okvir za obradu kao što je Hadoop s MapReduce za batch obradu i Apache oluja za obradu tokova, stoga storm i Hadoop pomažu organizaciji da odabere ispravnu tehnologiju iz Hadoop skupa. Pogledajmo što je Apache Hadoop i Apache Storm.
Apache Hadoop:
Apache Hadoop je open-source serijski okvir za obradu koji se koristi za obradu velikih skupova podataka u klasteru robnih računala. Bio je to prvi veliki podatkovni okvir koji koristi HDFS (Hadoop distribuirani datotečni sustav) za pohranu i MapReduce okvir za računanje. Zbog svoje karakteristike skalabilnosti, novi čvorovi mogu se lako dodati postojećem sustavu ako se količina podataka poveća i zbog svoje tolerancije grešaka priroda sustav je podložan kvaru, tako da je sustav dostupan cijelo vrijeme, tj. Velika dostupnost.
Apache Storm:
Apache oluja pruža mogućnost obrade podataka u stvarnom vremenu do Hadoop stog i to je također open source. Apache oluja može obraditi vrlo veliku količinu podataka i daje rezultate s malim kašnjenjem (gotovo u stvarnom vremenu). Oluja Apache ne radi se na Hadoop grupi nego umjesto toga koristi Apache ZooKeeper za koordiniranje topologija prisutnih u DAG-u (usmjereni aciklički grafikon).
Pogledajte dolje navedeno službeno web mjesto zašto koristiti Storm: http://storm.apache.org/
Usporedba između Apache Hadoopa i Apache Oluje (Infographics)
Ispitajmo u Top 6 razlike između Apache Hadoop i Apache Storm u detaljnom formatu u tabličnom formatu ispod:
Ključne razlike između Apache Hadoop i Apache Storm
| Apache Hadoop | Apache Oluja |
| Distribuirana serijska obrada velikog broja podataka i nestrukturiranog skupa podataka. | Distribuirana obrada podataka u stvarnom vremenu s velikom količinom i velikom brzinom. |
| Okvir je napisan na Javi . | Oluje su napisane u Half Java i Half Clojure kodu, ali većina koda / logike je napisana u Clojure-u. |
| To je Stateing streaming obrada. | To je streaming obrada bez stanja . |
| Koristi Apache Zookeeper koordinaciju. | Može ili ne mora koristiti Apache Zookeeper za koordinaciju. |
| Poslovi MapR izvršavaju se uzastopno, još uvijek je dovršen. | Oluja topologija radi kontinuirano do gašenja sustava. |
| Ima visoko kašnjenje (sporo računanje). | Ima malo kašnjenje (brzo računanje). |
| Arhitektura se temelji na topologiji izljeva i vijaka. | Arhitektura se sastoji od HDFS i MapReduce. |
| Podaci se kontinuirano struju i dinamični su. | Podaci su statični i neiscrpni (Podaci su postojanost). |
| To je jednostavno postavljanje, ali rukovanje Hadoop klasterom je teško. | To je jednostavno za postavljanje i upravljanje olujnom klasterom je također lako. |
| Slučajevi: Twitter, Navisite, Wego itd. | Upotrebite slučajeve: Podaci s crne kutije, podaci o tražilicama itd. |
Apache Hadoop i Apache Storm tablica za usporedbu
| Apache Hadoop | Apache Oluja |
| Okvir za obradu koji Hadoop koristi je distribuirana batch obrada koja koristi MapReduce motor za računanje koji slijedi algoritam preslikavanja, sortiranja, mijenjanja i smanjivanja. | Okvir za obradu koji koristi Storm distribuira se u stvarnom vremenu obrade podataka koja koristi DAG-ove u okviru za generiranje topologija sastavljenih od struje, izljeva i vijaka. |
| Brzina: Zbog serijske obrade na velikoj količini podataka Hadoop uzima duže vrijeme računanja što znači da je kašnjenje duže pa je Hadoop relativno spor. | Brzina: Zbog obrade podataka u stvarnom vremenu Storm obrađuje podatke s vrlo malim kašnjenjem kako bi se dobio rezultat s minimalnim kašnjenjem. |
| Jednostavnost razvoja: Okvir Hadoop MapReduce napisan je na programskom jeziku Java. Hadoop razvoj olakšan je primjenom svinje Apache (jezik skripta) i Apache košnice (kompatibilan sa SQL-om) na vrhu Hadoopa. | Jednostavnost razvoja: Apache Storm je napisana u Clojure.Uporablja DAG-ove za obradu modela. U Olujnim izljevima i vijcima izrađuje se topologija i ona se može pisati na bilo kojem jeziku. Svaki čvor u DAG-u transformira podatke kako bi nastavio postupak. |
| Arhitektura: Hadoop arhitektura sastoji se od HDFS-a za pohranu podataka i MapReduce za računanje. | Arhitektura: Arhitektura oluje sastoji se od potoka, izljeva i vijaka koji opisuju korake koji će se izvesti |
| Dostupnost podataka: Hadoop koristi HDFS kao pohranu koja je trajna pohrana i pruža statičke podatke za obradu. | Dostupnost podataka: Oluja se može integrirati s pregovaračem YARN-ovih resursa tvrtke Hadoop i koristiti Hadoop pohranu i podatke koji su dinamični i neprekidno struju. |
| Aktualno izdanje: Od veljače 2018. najnovija verzija Apache Hadoop je 3.0.0 i lako se postavlja, ali je teško rukovati. | Aktualno izdanje: Od veljače 2018. najnovija verzija oluje Apache je 1.2.0 i lako je podesiti i upravljati. |
Osim razlika, postoje i neke sličnosti u Hadoop-u i Storm-u, a obje su tehnologije s otvorenim kodom s skalabilnom i otpornom na greške značajkama koje se koriste u poslovnoj inteligenciji i sektoru analitike velikih podataka u organizacijama.
Zaključak - Apache Hadoop vs Apache Storm
Apache Hadoop pruža serijsku obradu za rukovanje vrlo velikim skupovima podataka s visokim kašnjenjem i koristi robni hardver što ga čini jeftinijim, a također podržava i druge okvire s raznovrsnom tehnologijom. Ali za obradu u stvarnom vremenu s vrlo niskom kašnjenjem oluje najbolja je opcija koja se može koristiti s više programskih jezika. Stoga prema potrebi organizacije možemo koristiti oluju Apache ili Apache Hadoop za obradu u stvarnom vremenu ili seriju.
Preporučeni članak
- Apache Hadoop vs Apache Spark | Top 10 usporedbi koje morate znati!
- Apache Storm vs Apache Spark - Naučite 15 korisnih razlika
- Hadoop vs Apache Spark - Zanimljive stvari koje trebate znati
- Veliki podaci vs Apache Hadoop - 4 najbolje usporedbe koje morate naučiti
- Hadoop vs Spark: Koje su funkcije