Skillnaden mellan Apache Hadoop och Apache Storm
Big Data har blivit den populära open source-tekniken under den senaste tiden och varje dag läggs nya ramar till Hadoop-stacken för att lösa det komplexa problemet relaterat till den enorma datamängden.
För att utföra analys av data Hadoop använder behandlingsramar som Hadoop med MapReduce för batchbehandling och Apache storm för strömbearbetning därmed hjälper storm och Hadoop en organisation att välja rätt teknik från Hadoop stack. Låt oss undersöka vad som är Apache Hadoop och Apache Storm.
Apache Hadoop:
Apache Hadoop är en öppen källkodsbearbetningsram som används för att bearbeta stora datamängder i klusteret av handelsdatorer. Det var det första big data-ramverket som använder HDFS (Hadoop Distribuerat filsystem) för lagring och MapReduce-ramverk för beräkning. På grund av dess skalbarhetsfunktion kan nya noder enkelt läggas till det befintliga systemet om datamängden ökar och på grund av dess feltolerans är naturligt benägen att misslyckas så att systemet är tillgängligt hela tiden, dvs hög tillgänglighet.
Apache Storm:
Apache storm ger databehandlingsfunktioner i realtid till Hadoop-stacken och det är också en öppen källa. Apache storm kan hantera den mycket stora mängden data och levererar resultat med låg latens (nära realtid). Apache storm körs inte på Hadoop-kluster istället använder den Apache ZooKeeper för att koordinera topologier som finns i DAG (Directed Acyclic Graph).
Kolla in den officiella webbplatsen som nämns nedan för varför du använder Storm: http://storm.apache.org/
Jämförelse mellan huvud och huvud mellan Apache Hadoop vs Apache Storm (Infographics)
Låt oss kolla topp 6 skillnaden mellan Apache Hadoop vs Apache Storm i detaljerat format i nedanstående tabellformat:
Viktiga skillnader mellan Apache Hadoop vs Apache Storm
| Apache Hadoop | Apache Storm |
| Distribuerad Batchbehandling av stor volym och ostrukturerat datasätt. | Distribuerad realtidshantering av data med stor volym och hög hastighet. |
| Ramverket är skriven i Java . | Storms skrivs i Half Java och Half Clojure-kod, men en majoritet av kod / logik är skriven i Clojure. |
| Det är Stateful streaming-behandling. | Det är statslös strömningsprocess. |
| Den använder Apache Zookeeper- samordning. | Det kanske eller inte använder Apache Zookeeper för samordning. |
| MapR-jobb utförs på ett sekventiellt sätt men fortfarande är det slutfört. | Stormtopologin körs kontinuerligt tills systemstängning. |
| Den har hög latens (långsam beräkning). | Den har låg latens (snabb beräkning). |
| Arkitektur är baserad på en topologi med pip och bultar. | Arkitektur består av HDFS och MapReduce. |
| Data strömmas kontinuerligt och är dynamiska. | Data är statiska och icke-flyktiga (Data is Persistence). |
| Det är lätt att installera men att använda Hadoop-kluster är svårt. | Det är enkelt att installera och använda stormkluster är också enkelt. |
| Använd fall: Twitter, Navisite, Wego etc. | Använd fall: Black Box Data, sökmotordata etc. |
Apache Hadoop vs Apache Storm jämförelsetabell
| Apache Hadoop | Apache Storm |
| Bearbetningsramverk som används av Hadoop är en distribuerad batchbehandling som använder MapReduce-motor för beräkning som följer en karta, sortera, blanda, minska algoritmen. | Bearbetningsramverk som används av Storm distribueras i realtid databehandling som använder DAG: er i ett ramverk för att generera topologier som består av Stream, Spouts och Bolts. |
| Hastighet: På grund av batchbehandling på en stor datamängd tar Hadoop längre beräkningstid vilket innebär att latensen är mer, därför är Hadoop relativt långsam. | Hastighet: På grund av nära realtidsbehandling Storm hanterar data med mycket låg latens för att ge ett resultat med minimal fördröjning. |
| Utvecklingslätthet: Hadoop MapReduce ram är skriven på Java-programmeringsspråk. Hadoop-utvecklingen underlättas genom att använda Apache-gris (Scripting Language) och Apache Hive (SQL-kompatibelt) ovanpå Hadoop. | Utvecklingslätthet: Apache Storm är skriven i Clojure.Det använder DAG för bearbetningsmodell. I Storm gör tappar och bultar topologi och det kan skrivas på vilket språk som helst. Varje nod i DAG omvandlar data för att fortsätta processen. |
| Arkitektur: Arkitekturen i Hadoop består av HDFS för datalagring och MapReduce for Computation. | Arkitektur: Arkitekturen av storm består av strömmar, tappar och bultar som beskriver stegen som kommer att utföras |
| Datatillgänglighet: Hadoop använder HDFS som en lagring som är långvarig lagring och tillhandahåller statisk data för bearbetning. | Data tillgänglighet: Storm kan integreras med YARN resursförhandlare för Hadoop för att använda Hadoop lagring och data som är dynamiska och kontinuerligt strömmas |
| Aktuell utgåva: Från och med februari 2018 är den senaste versionen av Apache Hadoop 3.0.0 och den är lätt att installera men svår att använda. | Aktuell utgåva: Från och med februari 2018 är den senaste versionen av Apache storm 1.2.0 och det är lätt att installera och använda. |
Bortsett från skillnader finns det vissa likheter som också finns i Hadoop och Storm, eftersom båda är Open Source-teknologier med en skalbar och feltolerant funktion som används i affärsintelligens och big data-analyssektor i organisationer.
Slutsats - Apache Hadoop vs Apache Storm
Apache Hadoop tillhandahåller batchbehandling för att hantera mycket stora datasätt med hög latens och använder varuhårdvara som gör det billigare och det stöder också andra ramverk med olika tekniker. Men för nära realtidsbehandling med mycket låg latensstorm är det bästa alternativet som kan användas med flera programmeringsspråk. Därför kan vi, enligt organisationens behov, använda Apache storm eller Apache Hadoop för realtid eller batchbehandling.
Rekommenderad artikel
- Apache Hadoop vs Apache Spark | Topp 10 jämförelser du måste känna till!
- Apache Storm vs Apache Spark - Lär dig 15 användbara skillnader
- Hadoop vs Apache Spark - Intressanta saker du behöver veta
- Big Data vs Apache Hadoop - Topp 4 jämförelse du måste lära dig
- Hadoop vs Spark: Vad är funktionen