Differenza tra Apache Storm e Apache Spark
Apache Storm è un sistema di calcolo open-source, scalabile, fault-tolerant, e distribuito in tempo reale. Apache Storm si concentra sull’elaborazione dei flussi o degli eventi. Apache Storm implementa un metodo fault-tolerant per l’esecuzione di un calcolo o per il pipelining di più calcoli su un evento nel momento in cui fluisce in un sistema. Apache Spark è un framework tecnologico per il calcolo in cluster, progettato per il calcolo veloce sull’elaborazione dei dati su larga scala. Apache Spark è un motore di elaborazione distribuito, ma non è dotato di un gestore di risorse cluster e di un sistema di storage distribuito. Devi inserire un gestore di cluster e un sistema di storage di tua scelta.
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- Apache Storm è un motore di calcolo continuo task-parallel. Definisce i suoi flussi di lavoro in grafi aciclici diretti (DAG) chiamati topologie. Queste topologie vengono eseguite fino a quando non vengono spente dall’utente o fino a quando non si verifica un guasto irrecuperabile. Apache Storm non gira su cluster Hadoop, ma usa Zookeeper e i suoi minion worker per gestire i suoi processi. Apache Storm può leggere e scrivere file su HDFS.
- Apache Storm si integra con le tecnologie di accodamento e di database che già utilizzate. Una topologia di Storm consuma flussi di dati ed elabora tali flussi in modi arbitrariamente complessi, suddividendo i flussi tra ogni fase del calcolo in base alle necessità. Apache Storm si basa su tuple e flussi. Una tupla è fondamentalmente ciò che i tuoi dati sono e come sono strutturati.
- Il framework Apache Spark è composto da Spark Core e da un set di librerie. Spark core esegue e gestisce il nostro lavoro fornendo un’esperienza senza soluzione di continuità all’utente finale. Un utente deve presentare un lavoro a Spark core e Spark core si occupa dell’ulteriore elaborazione, dell’esecuzione e della risposta all’utente. Abbiamo Spark Core API in diversi linguaggi di scripting come Scala, Python, Java e R.
- In Apache Spark, l’utente può utilizzare Apache Storm per trasformare i dati non strutturati man mano che fluiscono nel formato desiderato. È necessario collegare un cluster manager e un sistema di archiviazione di vostra scelta.
- È possibile scegliere Apache YARN o Mesos come cluster manager per Apache Spark.
- Puoi scegliere Hadoop Distributed File System (HDFS), Google cloud storage, Amazon S3, Microsoft Azure come gestore delle risorse per Apache Spark.
- Apache Spark è un motore di elaborazione dati per modalità batch e streaming con query SQL, Graph Processing e Machine Learning.
Confronto testa a testa tra Apache Storm e Apache Spark (Infografica)
Di seguito la top 15 del confronto tra Data Science e Machine Learning
Differenze chiave tra Apache Storm e Apache Spark :
Di seguito sono elencati i punti che descrivono le differenze chiave tra Apache Storm e Apache Spark:
- Apache Storm esegue calcoli task-parallel mentre Apache Spark esegue calcoli data-parallel.
- Se il nodo lavoratore fallisce in Apache Storm, Nimbus assegna il compito dei lavoratori all’altro nodo e tutte le tuple inviate al nodo fallito saranno scadute e quindi riprodotte automaticamente mentre in Apache Spark, se il nodo lavoratore fallisce, allora il sistema può ri-computare dalla copia residua dei dati in ingresso e i dati potrebbero andare persi se i dati non sono replicati.
- La garanzia di consegna di Apache Strom dipende da una fonte di dati sicura mentre in Apache Spark la fonte di dati supportata da HDFS è sicura.
- Apache Storm è un motore per l’elaborazione di flussi di dati in tempo reale mentre Apache Spark è un motore di calcolo generico.
Caratteristiche di Apache Storm:
- Tolleranza ai guasti – dove se i thread dei lavoratori muoiono, o un nodo va giù, i lavoratori vengono automaticamente riavviati
- Scalabilità – Altamente scalabile, Storm può mantenere le prestazioni anche sotto carico crescente aggiungendo risorse linearmente dove possono essere raggiunti tassi di throughput anche di un milione di messaggi da 100 byte al secondo per nodo
- Latenza – Storm esegue l’aggiornamento dei dati e la risposta di consegna end-to-end in secondi o minuti a seconda del problema. Ha una latenza molto bassa.
- Facilità d’uso nell’implementazione e nel funzionamento del sistema.
- Integrato con Hadoop per sfruttare maggiori throughput
- Facile da implementare e può essere integrato con qualsiasi linguaggio di programmazione
- Apache Storm è open source, robusto e facile da usare. Può essere utilizzato sia nelle piccole aziende che nelle grandi società
- Consente l’elaborazione di flussi in tempo reale ad una velocità incredibile perché ha un enorme potere di elaborazione dei dati.
- Apache Storm ha un’intelligenza operativa.
- Apache Storm fornisce un’elaborazione dei dati garantita anche se uno dei nodi collegati nel cluster muore o i messaggi vengono persi
Caratteristiche di Apache Spark:
- Velocità: Apache Spark aiuta ad eseguire un’applicazione nel cluster Hadoop, fino a 100 volte più veloce in memoria, e 10 volte più veloce quando viene eseguito su disco.
- Elaborazione in tempo reale: Apache Spark può gestire dati in streaming in tempo reale.
- Usabilità: Apache Spark ha la capacità di supportare diversi linguaggi come Java, Scala, Python e R
- Valutazione pigra: In Apache Spark, le trasformazioni sono di natura pigra. Darà risultati dopo aver formato un nuovo RDD da quello esistente.
- Integrazione con Hadoop: Apache Spark può essere eseguito indipendentemente e anche su Hadoop YARN Cluster Manager e quindi può leggere i dati Hadoop esistenti.
- Tolleranza agli errori: Apache Spark fornisce la tolleranza agli errori utilizzando il concetto di RDD. Gli RDD di Spark sono progettati per gestire il fallimento di qualsiasi nodo lavoratore nel cluster.
Tabella di confronto tra Apache Storm e Apache Spark
Sto discutendo i principali artefatti e distinguendo tra Apache Storm e Apache Spark.
| Apache Storm | Apache Spark | |
| Stream Processing | Micro-batch processing | Batch Processing |
| Lingue di programmazione | Java, Clojure, Scala (Supporto lingue multiple) | Java, Scala (Supporto lingue minori) |
| Affidabilità | Supporta esattamente una modalità di elaborazione. Può essere usato anche nelle altre modalità come almeno una volta e al massimo una volta | Supporta solo la modalità esattamente una volta |
| Stream Sources | Spout | HDFS |
| Stream Primitives | Tuple, Partition | DStream |
| Low latency | Apache Storm può fornire una migliore latenza con meno restrizioni | Apache Spark streaming hanno una latenza maggiore rispetto ad Apache Storm |
| Persistenza | MapState | Per RDD |
| Messaggio | ZeroMQ, Netty | Netty, Akka |
| Gestione delle risorse | Yarn, Mesos | Yarn, Meson |
| Tolleranza ai difetti | In Apache Storm, se il processo fallisce, il processo supervisore lo riavvia automaticamente poiché la gestione dello stato è gestita attraverso Zookeeper | In Apache Spark, gestisce il riavvio dei lavoratori attraverso il gestore delle risorse che può essere YARN, Mesos, o il suo gestore autonomo |
| Gestione dello stato | Supportato | Supportato |
| Provisioning | Apache Ambari | Monitoraggio di base usando Ganglia |
| Basso costo di sviluppo | In Apache Storm, lo stesso codice non può essere usato per l’elaborazione in batch e in stream | In Apache Spark, lo stesso codice può essere usato per l’elaborazione batch e l’elaborazione stream |
| Throughput | 10k record per nodo al secondo | 100k record per nodo al secondo |
| Speciale | RPC distribuito | L’elaborazione unificata (batch, SQL, ecc.)) |
Conclusione
Apache Storm e Apache Spark sono ottime soluzioni che risolvono il problema di ingestione e trasformazione dello streaming. Apache Storm e Apache Spark possono essere entrambi parte del cluster Hadoop per l’elaborazione dei dati. Apache Storm è una soluzione per l’elaborazione dei flussi in tempo reale. Ma Storm è molto complesso per gli sviluppatori sviluppare applicazioni a causa delle risorse limitate.
Apache Storm può essere utilizzato principalmente per l’elaborazione dei flussi. Ma l’industria ha bisogno di una soluzione generalizzata che possa risolvere tutti i tipi di problemi. Per esempio l’elaborazione in batch, l’elaborazione in stream, l’elaborazione interattiva e l’elaborazione iterativa. Quindi, Apache Spark viene alla ribalta, che è un motore di calcolo generale. Questo è il motivo per cui la domanda di Apache Spark è più rispetto ad altri strumenti da parte dei professionisti IT. Apache Spark può gestire diversi tipi di problemi. Oltre a questo Apache Spark è troppo facile per gli sviluppatori e può integrarsi molto bene con Hadoop. Apache Spark ti dà la flessibilità di lavorare in diversi linguaggi e ambienti.
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