Skillnaden mellan Apache Storm och Apache Spark
Apache Storm är ett öppen källkod, skalbart, feltolerant och distribuerat realtidsberäkningssystem. Apache Storm fokuserar på strömbearbetning eller händelsehantering. Apache Storm implementerar en feltolerant metod för att utföra en beräkning eller pipelining flera beräkningar på en händelse när den flyter in i ett system. Apache Spark är ett lyn-snabbt och kluster-datorteknologi, utformat för snabb beräkning på storskalig databehandling. Apache Spark är en distribuerad processmotor men den kommer inte med inbyggd klusterresurshanterare och distribuerat lagringssystem. Du måste ansluta en klusterhanterare och ett lagringssystem som du väljer.
Vi presenterar mer om Apache Storm vs Apache Spark:
- Apache Storm är en uppgiftsparallell kontinuerlig beräkningsmotor. Den definierar sina arbetsflöden i riktade Acyclic Graphs (DAG: er) som kallas topologier. Dessa topologier körs tills användaren stängs av eller stöter på ett oåterkalleligt fel. Apache Storm körs inte på Hadoop-kluster utan använder Zookeeper och sin egen minionsarbetare för att hantera sina processer. Apache Storm kan läsa och skriva filer till HDFS.
- Apache Storm integreras med kö och databasteknologier du redan använder. En Storm-topologi förbrukar strömmar av data och bearbetar dessa strömmar på godtyckligt komplicerade sätt, och delar upp strömmarna mellan varje steg i beräkningen som behövs. Apache Storm är baserat på tuples och bäckar. En tupel är i princip vad dina data är och hur de är strukturerade.
- Apache Spark- ramverket består av Spark Core och Set of libraries. Spark core kör och hanterar vårt jobb genom att tillhandahålla en sömlös upplevelse till slutanvändaren. En användare måste skicka ett jobb till Spark core och Spark core tar hand om ytterligare bearbetning, körning och svar tillbaka till användaren. Vi har Spark Core API på olika skriptspråk som Scala, Python, Java och R.
- I Apache Spark kan användaren använda Apache Storm för att omvandla ostrukturerade data när de flyter till önskat format. Du måste ansluta en klusterhanterare och ett lagringssystem som du väljer.
- Du kan välja Apache YARN eller Mesos för klusterhanteraren för Apache Spark.
- Du kan välja Hadoop Distribuerat filsystem (HDFS), Google molnlagring, Amazon S3, Microsoft Azure för resurshanterare för Apache Spark.
- Apache Spark är en databehandlingsmotor för batch- och streaminglägen med SQL-frågor, grafbehandling och maskininlärning.
Jämförelse mellan huvud och huvud mellan Apache Storm vs Apache Spark (Infographics):
Viktiga skillnader mellan Apache Storm vs Apache Spark:
Nedan finns listor med punkter som beskriver de viktigaste skillnaderna mellan Apache Storm och Apache Spark:
- Apache Storm utför uppgiftsparallella beräkningar medan Apache Spark utför dataparallell beräkningar.
- Om arbetarknoden misslyckas i Apache Storm, tilldelar Nimbus arbetarnas uppgift till den andra noden och alla tuplar som skickas till misslyckad nod kommer att avbrytas och följaktligen spelas upp automatiskt medan I Apache Spark, om arbetarknoden misslyckas, kan systemet re-beräkna från återstående kopia av inmatningsdata och data kan gå vilse om data inte replikeras.
- Apache Strom leveransgaranti beror på en säker datakälla medan den i Apache Spark HDFS-datakälla är säker.
- Apache Storm är en strömbearbetningsmotor för att bearbeta strömningsdata i realtid medan Apache Spark är en generell datormotor.
Funktioner hos Apache Storm:
- Feltolerans - där om arbetartrådar dör, eller en nod går ner, startas arbetarna automatiskt igen
- Skalbarhet - Storm kan vara mycket skalbar och kan hålla prestandan även under ökande belastning genom att lägga till resurser linjärt där genomströmningshastigheter på till och med en miljon 100 byte meddelanden per sekund per nod kan uppnås
- Latency - Storm utför datauppdatering och svar från slutet till slutet på sekunder eller minuter beror på problemet. Det har mycket låg latens.
- Användarvänlighet vid distribution och drift av systemet.
- Integrerad med Hadoop för att utnyttja högre kapacitet
- Lätt att implementera och kan integreras med alla programmeringsspråk
- Apache Storm är öppen källkod, robust och användarvänlig. Det kan användas i såväl små företag som stora företag
- Tillåter realtidsströmbearbetning på otroligt snabbt eftersom det har en enorm kraft att bearbeta data.
- Apache Storm har operativ intelligens.
- Apache Storm tillhandahåller garanterad databehandling även om någon av de anslutna noderna i klustret dör eller meddelanden går förlorade
Funktioner hos Apache Spark:
- Hastighet: Apache Spark hjälper till att köra en applikation i Hadoop-kluster, upp till 100 gånger snabbare i minnet och 10 gånger snabbare när den körs på disken.
- Realtidsbehandling: Apache-gnist kan hantera strömningsdata i realtid.
- Användbarhet : Apache Spark har förmågan att stödja flera språk som Java, Scala, Python och R
- Lat utvärdering: I Apache Spark är transformationer lata i naturen. Det kommer att ge resultat efter bildandet av en ny RDD från den befintliga.
- Integration med Hadoop: Apache Spark kan köras oberoende och även på Hadoop YARN Cluster Manager och därmed kan den läsa befintliga Hadoop-data.
- Feltolerans: Apache Spark ger feltolerans med RDD-koncept. Spark RDD: er är utformade för att hantera misslyckandet med någon arbetarnod i klustret.
Apache Storm vs Apache Spark Comparision Table
Jag diskuterar stora artefakter och skiljer mellan Apache Storm och Apache Spark.
| Apache Storm | Apache Spark | |
| Strömbehandling | Micro-batch-behandling | Satsvis bearbetning |
| Programmeringsspråk | Java, Clojure, Scala (Stöd för flera språk) | Java, Scala (Lesser Language Support) |
| Pålitlighet | Stöder exakt en gång bearbetningsläge. Kan användas i andra lägen, som minst en gång bearbetning och högst en gång bearbetningsläge också | Stöder bara exakt en gång bearbetningsläge |
| Strömkällor | Pip | HDFS |
| Stream Primitives | Tuple, partition | DStream |
| Låg latens | Apache Storm kan ge bättre latens med färre begränsningar | Apache Spark-streaming har högre latensjämförelse mellan Apache Storm |
| Uthållighet | MapState | Per RDD |
| Messaging | ZeroMQ, Netty | Netty, Akka |
| Resurshantering | Garn, Mesos | Garn, Meson |
| Feltolerans | I Apache Storm, om processen misslyckas, kommer övervakningsprocessen att starta om den automatiskt när statlig hantering hanteras genom Zookeeper | I Apache Spark hanterar det omstart av arbetare via resurshanteraren som kan vara YARN, Mesos eller dess fristående chef |
| Statlig förvaltning | stöds | stöds |
| Provisioning | Apache Ambari | Grundläggande övervakning med Ganglia |
| Låg utvecklingskostnad | I Apache Storm kan samma kod inte användas för batchbehandling och strömbearbetning | I Apache Spark kan samma kod användas för batchbehandling och strömbearbetning |
| genomströmning | 10k poster per nod per sekund | 100k poster per nod per sekund |
| Särskild | Distribuerad RPC | Enhetlig behandling (batch, SQL, etc.) |
Slutsats - Apache Storm vs Apache Spark:
Apache Storm och Apache Spark är fantastiska lösningar som löser strömningsintag och transformeringsproblem. Apache Storm och Apache Spark kan båda vara en del av Hadoop-klustret för bearbetning av data. Apache Storm är en lösning för realtidströmbehandling. Men Storm är mycket komplicerat för utvecklare att utveckla applikationer på grund av begränsade resurser.
Apache Storm kan mestadels användas för strömbehandling. Men branschen behöver en generaliserad lösning som kan lösa alla typer av problem. Till exempel batchbehandling, strömbearbetning av interaktiv behandling samt iterativ behandling. Så kommer Apache Spark in i rampljuset som är en generell beräkningsmotor. Detta är anledningen till att efterfrågan från Apache Spark jämför mer IT-proffs andra verktyg. Apache Spark kan hantera olika typer av problem. Bortsett från detta är Apache Spark mycket för lätt för utvecklare och kan integreras mycket bra med Hadoop. Apache Spark ger dig flexibiliteten att arbeta på olika språk och miljö.
Rekommenderad artikel
Detta har varit en guide till Apache Storm vs Apache Spark, deras betydelse, jämförelse mellan huvud och huvud, viktiga skillnader, jämförelsetabell och slutsats. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -
- Iaas vs Azure Pass - skillnader du måste känna till
- Apache Hadoop vs Apache Spark | Topp 10 jämförelser du måste känna till!
- 7 Amazing Guide on About Apache Spark (Guide)
- De 15 bästa sakerna du behöver veta om MapReduce vs Spark
- Hadoop vs Apache Spark - Intressanta saker du behöver veta