Skillnaden mellan Apache Storm och Kafka
Apache Kafka använder för att hantera en stor mängd data i bråkdelen av sekunder. Det är en distribuerad meddelandemäklare som förlitar sig på ämnen och partitioner. Apache Storm är ett feltolerant, distribuerat ramverk för realtidsberäkning och bearbetning av dataströmmar. Det tar data från olika datakällor som HBase, Kafka, Cassandra och många andra applikationer och bearbetar data i realtid. Det har skrivits i Clojure och Java.
Låt oss studera mer om Apache Storm vs Apache Kafka i detalj:
Bild 1, Basic Stream Processing Diagram of Apache Storm
I figur 1 utförs basströmbearbetning. Tut och bult är två huvudkomponenter i Apache Storm och båda är en del av Storm Topology som tar dataflödet från datakällor för att bearbeta det.
Topologi : Stormtopologi är kombinationen av pip och bult. Det är samma som Map and Reduces i Hadoop.
Ström: Ström kan betraktas som datapipeline, det är den faktiska datan som vi har fått från en datakälla.
Tut: Tut får data från olika datakällor, t.ex. API: er. Den mottar kontinuerligt data från datakällor och skickar den till bult för behandling.
Bult: Det är logiska behandlingsenheter som tar data från pipen och utför logiska operationer som aggregering, filtrering, sammanfogning och interaktion med datakällor och databaser.
Apache Kafka tillhandahåller dataströmning i realtid. Den tar data från olika webbplatser som Facebook, Twitter och API: er och skickar data till alla olika behandlingsapplikationer (Apache Storm) i en Hadoop-miljö.
Bild 2, Arkitektur och komponenter i Apache Kafka.
Kafka lagrar meddelanden / data som den mottog från olika datakällor kallar ” Producer ”. När den har mottagit informationen partitioneras meddelandena via " Partition " inom olika " Ämne ".
Kafka Cluster är en kombination av ämnen och partitioner. Partitionerna indexerar och lagrar meddelandena. Konsumenten tar meddelandena från partitioner och frågar meddelandena. Apache Kafka kan användas tillsammans med Apache HBase, Apache Spark och Apache Storm.
Följande är API: er som hanterar alla meddelanden (publicering och prenumeration) i Kafka Cluster.
1) Producent API: Det ger tillstånd till applikationen att publicera strömmen med poster.
2) Consumer API: Detta API används för att prenumerera på ämnena.
3) Stream API: Denna ström ger resultatet efter att konverteringsinstrumentet har konverterats till utgångsströmmen.
4) Connector API: Detta länkar ämnena till befintliga applikationer.
Den huvudsakliga användningen av Apache Kafka är för spårning av webbplatsaktiviteter, mätvärden, loggsamling, händelsessourcing och annan live dataströmning. Det är bra för streaming som pålitligt får data mellan applikationer eller system
Jämförelse mellan huvud och huvud mellan Apache Storm vs Kafka (Infographics)
Nedan visas de 9 bästa skillnaderna mellan Apache Storm vs Kafka
Viktiga skillnader mellan Apache Storm vs Kafka
1) Apache Storm säkerställer full datasäkerhet i Kafka är dataförlust inte garanterat men det är väldigt lågt som Netflix uppnådde 0, 01% av dataförlusten för 7 miljoner meddelandetransaktioner per dag.
2) Kafka kan lagra sina data i det lokala filsystemet medan Apache Storm bara är en databehandlingsram.
3) Storm fungerar på ett realtidsmeddelandesystem medan Kafka brukade lagra inkommande meddelanden innan behandlingen.
4) Apache Kafka används för att bearbeta data i realtid medan Storm används för att transformera data.
5) Kafka hämtar sina data från den faktiska datakällan medan Storm hämtar uppgifterna från Kafka själv för ytterligare processer.
6) Kafka är en applikation för att överföra realtidsapplikationsdata från källapplikation till en annan medan Storm är en aggregerings- och beräkningsenhet.
7) Kafka är en realtidströmningsenhet medan Storm arbetar på strömmen som dras från Kafka.
8) Det är obligatoriskt att ha Apache Zookeeper när du ställer in Kafka andra sidan Storm är inte Zookeeper beroende.
9) Kafka fungerar som en vattenledning som lagrar och vidarebefordrar data medan Storm tar data från sådana rörledningar och bearbetar dem vidare.
10) Kafka är en stor datakälla för Storm medan Storm kan användas för att bearbeta data lagrade i Kafka.
11) Apache Storm har inbyggd funktion för att starta om sina daemoner automatiskt medan Kafka är feltolerant på grund av Zookeeper.
Apache Storm vs Kafka jämförelsetabell
|
Jämförelsepoäng | Storm | Kafka |
|
Uppfinnare |
|
|
|
Typ |
Behandling i realtid |
Distribuerat meddelandesystem |
|
Datakälla |
Kafka & alla databasesystem |
FB, Twitter osv … |
|
Primär användning |
Strömbehandling |
Meddelandemäklare |
|
Datalagring |
Lagrar inte sina data. Data får överföring från input stream till output stream |
Filsystem som EXT4 eller XFS |
|
Strömbehandling |
Micro-Batch Processing |
Behandling av små satser |
|
Dependency |
Inte beroende av någon extern applikation |
Zookeeper beroende |
|
Latens |
Milli-Second latens |
Beror generellt på datakälla mindre än 1-2 sekunder. |
|
Språkstöd |
Det stöder alla språk |
Kafka fungerar med alla men fungerar bäst med Java-språk |
Slutsats - Apache Storm vs Kafka
Apache Storm och Kafka är båda oberoende och har ett annat syfte i Hadoop-klustermiljön.
Apache Storm och Kafka är båda oberoende av varandra, men det rekommenderas att använda Storm med Kafka eftersom Kafka kan replikera data till storm i fall av paketfall, även det autentiseras innan det skickas till Storm.
Kafkas roll är att fungera som mellanprogram, det tar data från olika källor och sedan bearbetar Storms meddelanden snabbt. Räkna och segregera av röster online är realtidsexemplet för Apache Storm.
Apache Storm och Kafka har båda stor kapacitet i realtidströmning av data och mycket kapabla system för att utföra realtidsanalys.
Rekommenderad artikel
- Apache Storm vs Apache Spark - Lär dig 15 användbara skillnader
- Lär dig de 10 användbara skillnaderna mellan Hadoop vs Redshift
- 7 bästa saker du måste veta om Apache Spark (guide)
- Hur utnyttjar jag kraften i realtidsanalyser?