Skillnader mellan Kafka vs Spark
Organisationer växer kontinuerligt med enorma data. De försöker använda Hadoop för så enorma data istället för traditionell RDBMS. Samtidigt vill de ha snabb bearbetning och realtidsutdata. Hadoop är en öppen källkodsplattform där vi kan använda flera språk för olika typer av verktyg som Python, Scala. För realtidsbehandling i Hadoop kan vi använda Kafka och Spark. Detta är en liten artikel där jag försöker förklara hur Kafka vs Spark kommer att fungera.
Kafka
Kafka är en öppen källkodströmbearbetningsplattform utvecklad av Apache. Det är en medlare mellan källa och destination för en realtidsströmningsprocess där vi kan fortsätta data under en viss tidsperiod. Kafka är ett distribuerat meddelandesystem. Där vi kan använda den kvarvarande informationen i realtidsprocessen. Det fungerar som en tjänst på en eller flera servrar. Kafka lagrar rekordströmmar i kategorier som kallas ämnen. Varje strömpost består av nyckel, värde och tidsstämpel.
För att starta Kafka Server
>bin/Kafka-server-start.sh config/server.properties
Följande är huvudkomponenten i Kafka
Källa: Detta utlöses när en ny CDC (Change Data Capture) eller en ny infogning inträffar vid källan. För det måste vi definiera en nyckelkolumn för att identifiera förändringen.
Mäklare: Som ansvarar för att hålla data. Varje mäklare har ingen partition.
Ämne: Det kategoriserar data. Ämnen i Kafka prenumereras alltid av flera konsumenter som prenumererar på de uppgifter som skrivs till den.
Skapa ett ämne
> bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test
Och för att se ämneslistan
> bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181
Partition: Ämnen delas vidare upp i partition för parallellbehandling.
Producent: Producenten är ansvarig för att publicera uppgifterna. Det kommer att pressa uppgifterna till de ämnen de väljer. Producenten kommer att välja vilken post som ska tilldelas till vilken partition inom ämnet.
Kafka har beordrat att producera ett meddelande till ett ämne.
> bin/Kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test
Hej god morgon.
Detta är ett testmeddelande.
Konsument: Konsumenter konsumerar data från ämnen. En konsument kommer att vara en etikett med sin konsumentgrupp. Om samma ämne har flera konsumenter från olika konsumentgrupper har varje kopia skickats till varje konsumentgrupp.
Du kan sjunka med flera källor för att fortsätta data. Kafka har beordrat att konsumera meddelanden till ett ämne.
> bin/Kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic test --from-beginning
Hej god morgon.
Detta är ett testmeddelande.
Flume: Vi kan använda flume Kafka Sink. I vilken, så snart alla CDC (Change Data Capture) eller New insert flume utlöser posten och skjuter data till Kafka ämne. För det måste vi ställa in kanalen.
Samma som Kafka Sink-tvätt kan vi ha HDFS, JDBC-källa och sjunka.
Kafka har bättre genomströmning och har funktioner som inbyggd partitionering, replikering och feltolerans vilket gör det till den bästa lösningen för applikationer i stor skala eller strömbehandling
Gnista
Apache Spark är en öppen källkodsverksamhetsram. Spark-kodbasen, som ursprungligen utvecklades vid University of California, Berkeleys Amp Lab, donerades senare till Apache Software Foundation. Spark tillhandahåller ett gränssnitt för att programmera hela kluster med implicit dataparallellism och feltolerans.
När Hadoop introducerades var Map-Reduce basutföringsmotorn för alla jobbuppgifter. I Map-Reduce-genomförandet (läs - skriv) har processen hänt på en faktisk hårddisk. Detta är orsaken till att mer tid och utrymme förbrukas vid genomförandet.
Apache Spark är en öppen källkodsplattform. Förbättrar exekveringskvaliteten än processen Map-Reduce. Det är en öppen plattform där du kan använda flera programspråk som Java, Python, Scala, R. Spark ger exekvering i minnet som är 100 gånger snabbare än MapReduce. Detta använder RDD-definitionen. RDD är en robust distribuerad datauppsättning som gör att du kan lagra data i minnet på ett öppet sätt och behålla dem på disken endast vid behov. Det är här tiden för att komma åt data från minnet istället för disken är slut.
Spark är plattformen där vi kan hålla data i Data Frame och bearbeta dem. Applikationsutvecklare, Data Scientist, Data Analyst kan använda Spark för att behandla den enorma mängden data inom en minsta tidsperiod. Vi kan använda en funktion som interaktiv, iterativ, analys av data i Spark.
Gnistströmning är ytterligare en funktion där vi kan bearbeta data i realtid. Bankdomänen måste spåra realtidstransaktionen för att erbjuda kunderna bästa erbjudandet och spåra misstänkta transaktioner. Gnistströmning är mest populärt i yngre Hadoop-generation. Spark är ett lättvikts-API som är lätt att utveckla vilket hjälper en utvecklare att snabbt arbeta med strömmande projekt. Gnistströmning kommer enkelt att återställa förlorade data och kommer att kunna leverera exakt när arkitekturen är på plats. Och utan några extra kodningsinsatser Vi kan arbeta med gnistströmning i realtid och historiska batchdata samtidigt (Lambda Architecture).
I Spark streaming kan vi använda flera verktyg som en flume, Kafka, RDBMS som källa eller sjunka.
Eller så kan vi direkt strömma från RDBMS till Spark.
Vi kan köra en gnista ovanpå HDFS eller utan HDFS. Det är därför alla pratar om dess ersättning av Hadoop. HDFS är ett basfilsystem för Hadoop. Vi kan använda HDFS som källa eller måldestination.
Med hjälp av Spark SQL använder du grundläggande SQL-frågor för att bearbeta data. Denna gnista ger bättre funktioner som Mlib (Machine Learning Library) för en datavetare som förutsäger.
Head to Head jämförelse mellan Kafka vs Spark (Infographics)
Nedan visas topp 5 jämförelsen mellan Kafka vs Spark
Nyckelskillnaden mellan Kafka vs gnista
Låt oss diskutera några av de största skillnaderna mellan Kafka vs Spark:
- Kafka är en meddelandemäklare. Spark är plattformen med öppen källkod.
- Kafka har producent, konsument, ämne för att arbeta med data. Där Spark tillhandahåller plattformen drar du data, håller den, bearbetar och skjuter från källa till mål.
- Kafka tillhandahåller realtidströmning, fönsterprocess. Där Spark möjliggör både realtidström och batchprocess.
- I Kafka kan vi inte göra en omvandling. Var i Spark utför vi ETL
- Kafka stöder inte något programmeringsspråk för att omvandla data. Där gnist stöder flera programmeringsspråk och bibliotek.
- Så Kafka används för realtidströmning som kanal eller medlare mellan källa och mål. Där Spark använder för en realtidsström, batchprocess och ETL också.
Funktioner av Kafka vs Spark
Det finns några viktiga funktioner:
- Dataflöde: Kafka vs Spark tillhandahåller dataströmning i realtid från källa till mål. Kafka Flöde bara data till ämnet, Spark är procedurellt dataflöde.
- Databehandling: Vi kan inte utföra någon transformation på data där Spark vi kan transformera uppgifterna.
- Data Persistent: Kafka kvarstår data till en viss tid enligt definitionen i konfigurationen. Vi måste använda en dataram eller ett datasättobjekt för att fortsätta data.
- ETL-transformation: Med Spark kan vi utföra ETL, där Kafka inte tillhandahåller ETL.
- Memory Management: Spark använder RDD för att lagra data på ett distribuerat sätt (dvs cache, lokalt utrymme) där Kafka lagrar data i ämnet, dvs i ett buffertminne.
Jämförelsetabell mellan Kafka vs gnista
Nedan är den bästa jämförelsen mellan Kafka vs Spark:
| Funktionskriterier | Apache Spark | Kafka |
| Hastighet | 100 gånger snabbare än Hadoop | Anständig hastighet |
| bearbetning | Realtid & batchbehandling | Endast realtid / fönsterbehandling |
| Svårighet | Lätt att lära sig på grund av moduler på hög nivå | Lätt att konfigurera |
| Återhämtning | Tillåter återställning av partitioner med Cache och RDD | Feltolerant / Replication |
| Interaktivitet | Har interaktiva lägen | Inget interaktivt läge / konsumera data |
Slutsats
Vi kan använda Kafka som meddelandemäklare. Det kan kvarstå data under en viss tidsperiod. Med Kafka kan vi utföra fönsteroperationer i realtid. Men vi kan inte utföra ETL-transformation i Kafka. Med Spark kan vi fortsätta data i dataobjektet och utföra ETL-till-ände ETL-transformationer.
Så det är den bästa lösningen om vi använder Kafka som en realtidströmningsplattform för Spark.
Rekommenderad artikel
Detta har varit en guide till den största skillnaden mellan Kafka vs Spark. Här diskuterar vi också de viktigaste skillnaderna i Kafka mot gnista med infografik och jämförelsetabell. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -
- Skillnaden mellan Apache Kafka vs Flume
- Apache Storm vs Kafka
- Apache Hadoop vs Apache Spark
- Google Cloud vs AWS
- Kafka vs Kinesis | Topp 5 skillnader