5 Den viktigaste skillnaden mellan Apache Kafka vs Flume

• Skillnaden mellan Apache Kafka och Flume

Skillnaden mellan Apache Kafka och Flume

Apache Kafka är ett open source-system för bearbetning av intag av data i realtid. Kafka är det hållbara, skalbara och feltoleranta meddelandesystemet för offentligt prenumeration. Arkitekturen för publicera-prenumeration utvecklades ursprungligen av LinkedIn för att övervinna begränsningarna i batchbehandling av stora data och för att lösa problem med dataförlust. Arkitekturen i Kafka kommer att ta bort informationsleverantören från konsumenten av information. Därför kommer den sändande ansökan och den mottagande ansökan inte att veta någonting om varandra för den data som skickas och mottas.

Apache Kafka kommer att behandla inkommande dataströmmar oavsett källa och destination. Det är en distribuerad streamingplattform med funktioner som liknar ett företagsmeddelandesystem men har unika funktioner med hög grad av sofistikering. Med Kafka kan användare publicera och prenumerera på information när och när de inträffar. Det gör det möjligt för användare att lagra dataströmmar på ett feltolerant sätt. Oavsett applikations- eller användningsfall, faktorerar Kafka enkelt massiva dataströmmar för analys i Apache Hadoop. Kafka kan också återge strömningsdata genom en kombination av Apache HBase, Apache Storm och Apache Spark-system och kan användas i en mängd applikationsdomäner.

Enkelt sett består Kafkas system för publiceringsabonnemang av förläggare, Kafka-kluster och konsumenter / prenumeranter. Data som publiceras av utgivaren lagras som loggar. Prenumeranter kan också fungera som publicister och vice versa. En abonnent begär en prenumeration och Kafka vidarebefordrar data till den begärda abonnenten. Vanligtvis kan det finnas många utgivare och prenumeranter på olika ämnen i ett Kafka-kluster. På samma sätt kan en applikation fungera som både utgivare och prenumerant. Ett meddelande som publiceras för ett ämne kan ha flera intresserade prenumeranter; systemet bearbetar data för alla intresserade abonnenter. Några av användningsfallen där Kafka används allmänt är:

• Spåra aktiviteter på en webbplats
• Strömbehandling
• Insamling och övervakning av mätvärden
• Logga aggregering

Apache Flume är ett verktyg som används för att samla in, aggregera och överföra dataströmmar från olika källor till ett centraliserat datalager som HDFS (Hadoop Distribuerat filsystem). Flume är mycket pålitlig, konfigurerbar och hanterbar distribuerad datainsamlingstjänst som är utformad för att samla strömningsdata från olika webbservrar till HDFS. Det är också en öppen källkod för datainsamling.

Apache Flume är baserat på strömmande dataflöden och har en flexibel arkitektur. Flume erbjuder mycket feltolerant, robust och pålitlig mekanism för fail-over och återhämtning med förmågan att samla in data i både batch och i strömlägen. Flumes kapacitet utnyttjas av företag för att hantera dataströmmar med hög volym till land i HDFS. Till exempel inkluderar dataströmmar applikationsloggar, sensorer och maskindata och sociala medier, och så vidare. Dessa data, när de landas i Hadoop, kan analyseras genom att köra interaktiva frågor i Apache Hive eller fungera som realtidsdata för affärsinstrumentbord i Apache HBase. Några av funktionerna inkluderar,

• Samla in data från flera källor och intag effektivt i HDFS
• En mängd olika käll- och destinationstyper stöds
• Flume kan enkelt anpassas, pålitlig, skalbar och feltolerant
• Kan lagra data i vilken central butik som helst (t.ex. HDFS, HBase)

Jämförelse mellan huvud och huvud mellan Apache Kafka vs Flume (Infographics)

Nedan visas topp 5-jämförelsen mellan Apache Kafka vs Flume

Viktiga skillnader mellan Apache Kafka vs Flume

Skillnaderna mellan Apache Kafka vs Flume utforskas här,

• Både Apache Kafka- och Flume-system ger tillförlitliga, skalbara och högpresterande för att hantera stora datamängder med lätthet. Kafka är dock ett mer allmänt syfte där flera utgivare och prenumeranter kan dela flera ämnen. Flume är däremot ett speciellt verktyg för att skicka data till HDFS.
• Kafka kan stödja dataströmmar för flera applikationer, medan Flume är specifikt för Hadoop och big data-analys.
• Kafka kan bearbeta och övervaka data i distribuerade system medan Flume samlar data från distribuerade system till landdata i ett centraliserat datalager.
• När de konfigureras korrekt är både Apache Kafka och Flume mycket pålitliga med noll garanti för dataförlust. Kafka replikerar data i klustret, medan Flume inte replikerar händelser. Därför, när en Flume-agent kraschar, förloras åtkomsten till de händelserna i kanalen tills disken har återhämtats, å andra sidan gör Kafka data tillgängliga även i fall av enpunktsfel.
• Kafka stöder stora uppsättningar av förlag och prenumeranter och flera applikationer. Å andra sidan stöder Flume en stor uppsättning käll- och destinationstyper för att landa data på Hadoop.

Apache Kafka vs Flume Comparision Table

Grund för jämförelse	Apache Kafka	Flume
Menande	· Kafka körs som ett kluster och hanterar inkommande dataströmmar med hög volym i realtid · Kafka har tre huvudkomponenter, utgivaren, Kafka kluster / manager och abonnent. · Kafka lagrar en ström av poster i olika kategorier eller ämnen. · Varje post i Kafka lagras som en loggpost där mottagaren (abonnenten) eller avsändaren (utgivaren) inte känner till varandra.	· Flume är ett verktyg för att samla loggdata från distribuerade webbservrar. De insamlade uppgifterna kommer att landa i HDFS för vidare analys · Flume är ett mycket tillförlitligt och konfigurerbart verktyg. · Flume är mycket effektiv och robust vid bearbetning av loggfiler, både i batch- och realtidsbehandling.
Begrepp	· Kafka kommer att behandla varje ämnespartition som en ordnad uppsättning meddelanden · Baserat på arkitektur för publicera-prenumeration och spårar inte meddelanden som läses av prenumeranter och vem som är utgivaren. · Kafka behåller alla meddelanden eller data som loggar där prenumeranter är ansvariga för att spåra platsen i varje logg. · Kafka kan stödja ett stort antal förlag och prenumeranter och lagra stora mängder data	· Flume kan ta in strömningsdata från flera källor för lagring och analys för användning i HBase eller Hadoop. · Säkerställer garanterad leverans av data eftersom både mottagaren och avsändaren agerar fram transaktionen för att säkerställa garanterad semantik · Det kan skala horisontellt
Grund för bildandet	· Ett effektivt, feltolerant och skalbart meddelandesystem	· Flume är en tjänst eller ett verktyg för att samla in data i Hadoop
Användningsområden	· Övervaka data från distribuerade applikationer · Göra information tillgänglig för flera prenumeranter baserat på deras intressen · Logga aggregeringstjänster	· Behandla transaktionsloggar i applikationsservrar, webbservrar osv. Till exempel e-handel, online-portaler på nätet, sociala medier etc.
Närma sig	· Kafka krävs för att effektivt bearbeta dataströmmar i realtid utan dataförlust · Behov av att se till att data levereras även vid maskinfel, därför är det det feltoleranta systemet	· Behöver samla in stora data antingen i streaming eller i batch-läge från olika källor · Effektivt när du arbetar med stockar

Slutsats - Apache Kafka vs Flume

Sammanfattningsvis erbjuder Apache Kafka och Flume pålitliga, distribuerade och feltoleranta system för att aggregera och samla in stora mängder data från flera strömmar och big data-applikationer. Både Apache Kafka och Flume-system kan skalas och konfigureras för att passa olika datorbehov. Kafkas arkitektur ger feltolerans, men Flume kan ställas in för att säkerställa felsäkra operationer. Användare som planerar att implementera dessa system måste först förstå användningsfallet och implementera det på lämpligt sätt för att säkerställa hög prestanda och förverkliga fullständiga fördelar.

Rekommenderad artikel

Detta har varit en guide till Apache Kafka vs Flume, deras betydelse, jämförelse mellan huvud och huvud, viktiga skillnader, jämförelsetabell och slutsats. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -

1. Apache Storm vs Kafka - 9 bästa skillnader du måste veta
2. Topp 12 jämförelse av Apache Hive vs Apache HBase (Infographics)
3. Big Data vs Apache Hadoop - Topp 4 jämförelse du måste lära dig
4. Apache Pig vs Apache Hive - Topp 12 användbara skillnader
5. SASS Intervjufrågor: Vilka är de hjälpsamma frågorna
6. Kafka vs Kinesis | Topp 5 skillnader att lära sig med Infographics