Apache Storm vs Apache Spark

Rozdíl mezi Apache Storm a Apache Spark

Apache Storm je open-source, škálovatelný, chybám odolný a distribuovaný výpočetní systém pracující v reálném čase. Apache Storm je zaměřen na proudové zpracování nebo zpracování událostí. Apache Storm implementuje metodu odolnou proti chybám pro provádění výpočtů nebo pipeliningu více výpočtů na události při jejím toku do systému. Apache Spark je bleskurychlý a clusterový výpočetní technologický rámec, určený pro rychlé výpočty při zpracování rozsáhlých dat. Apache Spark je engine pro distribuované zpracování, ale není vybaven vestavěným správcem clusterových zdrojů a systémem distribuovaného úložiště. Musíte zapojit správce clusteru a úložný systém podle vlastního výběru.

Více o Apache Storm vs Apache Spark :

• Apache Storm je engine pro kontinuální výpočty s paralelními úlohami. Své pracovní postupy definuje ve směrovaných acyklických grafech (DAG) zvaných topologie. Tyto topologie běží, dokud je uživatel nevypne nebo dokud nenarazí na neopravitelnou poruchu. Apache Storm neběží na clusterech Hadoop, ale ke správě svých procesů používá Zookeeper a vlastní minion worker. Apache Storm umí číst a zapisovat soubory do HDFS.
• Apache Storm se integruje s již používanými frontami a databázovými technologiemi. Topologie Storm spotřebovává proudy dat a zpracovává tyto proudy libovolně složitým způsobem, přičemž proudy mezi jednotlivými fázemi výpočtu přerozděluje podle potřeby. Apache Storm je založen na tuplech a proudech. Tuple je v podstatě to, co jsou vaše data a jak jsou strukturovaná.
• Framework Apache Spark se skládá z jádra Spark Core a sady knihoven. Jádro Spark vykonává a řídí naši úlohu tím, že poskytuje koncovému uživateli bezproblémové prostředí. Uživatel musí odeslat úlohu jádru Spark a jádro Spark se postará o další zpracování, provedení a odpověď zpět uživateli. Máme k dispozici rozhraní API jádra Spark v různých skriptovacích jazycích, jako jsou Scala, Python, Java a R.
• V Apache Spark může uživatel použít Apache Storm k transformaci nestrukturovaných dat v průběhu jejich toku do požadovaného formátu. Je třeba zapojit správce clusteru a úložný systém podle vlastního výběru.

1. Jako správce clusteru pro Apache Spark můžete zvolit Apache YARN nebo Mesos.
2. Pro správce zdrojů pro Apache Spark můžete zvolit Hadoop Distributed File System (HDFS), cloudové úložiště Google, Amazon S3, Microsoft Azure.

• Apache Spark je engine pro zpracování dat v dávkovém a proudovém režimu obsahující dotazy SQL, zpracování grafů a strojové učení.

Srovnání Apache Storm a Apache Spark (infografika)

Níže je uvedeno 15 nejlepších srovnání mezi Data Science a Machine Learning

Klíčové rozdíly mezi Apache Storm a Apache Spark :

Níže jsou uvedeny seznamy bodů, které popisují klíčové rozdíly mezi Apache Storm a Apache Spark:

• Apache Storm provádí paralelní výpočty úloh, zatímco Apache Spark provádí paralelní výpočty dat.
• Pokud v Apache Storm selže pracovní uzel, Nimbus přiřadí pracovní úlohu jinému uzlu a všechny tuply odeslané do selhávajícího uzlu budou časově omezeny, a tudíž automaticky přehrány, zatímco v Apache Spark, pokud selže pracovní uzel, může systém znovu počítat ze zbylé kopie vstupních dat a data se mohou ztratit, pokud nejsou replikována.
• Záruka doručení u Apache Storm závisí na bezpečném zdroji dat, zatímco u Apache Spark je bezpečný zdroj dat zálohovaný na HDFS.
• Apache Storm je stream processing engine pro zpracování streamovaných dat v reálném čase, zatímco Apache Spark je výpočetní engine pro obecné účely.

Vlastnosti Apache Storm:

1. Odolnost proti poruchám – pokud pracovní vlákna zemřou nebo dojde k výpadku uzlu, jsou pracovníci automaticky restartováni
2. Škálovatelnost – Storm je vysoce škálovatelný, dokáže udržet výkon i při rostoucím zatížení lineárním přidáváním zdrojů, kdy lze dosáhnout propustnosti i jednoho milionu 100bajtových zpráv za sekundu na uzel
3. Latence – Storm provádí obnovu dat a doručení odezvy end-to-end v řádu sekund nebo minut v závislosti na problému. Má velmi nízkou latenci
4. Snadné použití při nasazení a provozu systému
5. Integrace s Hadoopem pro využití vyšších propustností
6. Snadná implementace a možnost integrace s libovolným programovacím jazykem
7. Apache Storm je open source, robustní a uživatelsky přívětivý. Lze jej využít v malých firmách i ve velkých korporacích
8. Umožňuje zpracování datových toků v reálném čase při neuvěřitelně rychlé protože a má obrovský výkon zpracování dat.
9. Apache Storm má operační inteligenci.
10. Apache Storm poskytuje zaručené zpracování dat i v případě, že některý z připojených uzlů v clusteru zemře nebo se ztratí zprávy

Vlastnosti Apache Spark:

1. Rychlost:
2. Zpracování v reálném čase: Apache Spark pomáhá spustit aplikaci v clusteru Hadoop až 100krát rychleji v paměti a 10krát rychleji při běhu na disku:
3. Použitelnost: Apache spark dokáže zpracovávat proudová data v reálném čase:
4. Líné vyhodnocování: Apache Spark podporuje více jazyků, například Javu, Scalu, Python a R
5. Líné vyhodnocování: V Apache Spark jsou transformace líné povahy. Výsledky poskytne až po vytvoření nového RDD ze stávajícího.
6. Integrace s Hadoop:
7. Tolerance vůči poruchám: Apache Spark může běžet samostatně a také na Hadoop YARN Cluster Manageru, a tak může číst existující data Hadoopu: Apache Spark poskytuje odolnost proti chybám pomocí konceptu RDD. RDD Sparku jsou navrženy tak, aby zvládly výpadek libovolného pracovního uzlu v clusteru.

Srovnávací tabulka Apache Storm a Apache Spark

Probírám hlavní artefakty a rozlišení mezi Apache Storm a Apache Spark.

	Apache Storm	Apache Spark
Stream Processing	Micro-batch processing	Batch Processing
Programovací jazyky	Java, Clojure, Scala (podpora více jazyků)	Java, Scala (podpora méně jazyků)
Spolehlivost	Podporuje přesně jeden režim zpracování. Lze použít i v dalších režimech, jako je režim alespoň jednoho zpracování a nejvýše jednoho zpracování	Podporuje pouze režim přesně jednoho zpracování
Stream Sources	Spout	HDFS
Stream Primitives	Tuple, Partition	DStream
Nízká latence	Apache Storm může poskytnout lepší latenci s menšími omezeními	Streaming Spark mají vyšší latenci ve srovnání s Apache Storm
Persistence	MapState	Per RDD
Messaging	ZeroMQ, Netty	Netty, Akka
Správa zdrojů	Yarn, Mesos	Yarn, Meson
Tolerance chyb	V Apache Storm, pokud proces selže, nadřízený proces jej automaticky restartuje, protože správa stavu je řešena přes Zookeeper	V Apache Spark řeší restartování pracovníků přes správce zdrojů, kterým může být YARN, Mesos, nebo jeho samostatný správce
State Management	Podporováno	Podporováno
Provisioning	Apache Ambari	Základní monitorování pomocí Ganglia
Nízké náklady na vývoj	V Apache Storm, nelze použít stejný kód pro dávkové zpracování a proudové zpracování	V Apache Spark, lze stejný kód použít pro dávkové i proudové zpracování
Propustnost	10k záznamů na uzel za sekundu	100k záznamů na uzel za sekundu
Speciální	Distribuované RPC	Jednotné zpracování (dávkové, SQL atd.).)

Závěr

Apache Storm a Apache Spark jsou skvělá řešení, která řeší problém s přijímáním a transformací datových toků. Apache Storm i Apache Spark mohou být součástí clusteru Hadoop pro zpracování dat. Apache Storm je řešení pro zpracování datových toků v reálném čase. Storm je však pro vývojáře velmi složitý na vývoj aplikací kvůli omezeným zdrojům.

Apache Storm lze většinou použít pro proudové zpracování. Odvětví však potřebuje zobecněné řešení, které dokáže řešit všechny typy problémů. Například dávkové zpracování, proudové zpracování interaktivní zpracování i iterativní zpracování. Do popředí zájmu se tak dostává Apache Spark, což je univerzální výpočetní engine. To je důvod, proč je poptávka po Apache Spark v porovnání s jinými nástroji ze strany IT profesionálů větší. Apache Spark si poradí s různými typy problémů. Kromě toho je Apache Spark pro vývojáře příliš jednoduchý a lze jej velmi dobře integrovat s Hadoopem. Apache Spark poskytuje flexibilitu při práci v různých jazycích a prostředích.

Doporučené články

Toto byl průvodce Apache Storm vs Apache Spark. Probrali jsme zde srovnání Apache Storm vs Apache Spark head to head, klíčové rozdíly spolu s infografikou a srovnávací tabulkou. Můžete se také podívat na následující články a dozvědět se více –

1. Iaas vs Azure Pass – rozdíly, které musíte znát
2. Apache Hadoop vs Apache Spark |Top 10 srovnání, která musíte znát!
3. 7 úžasných návodů o Apache Spark (průvodce)
4. Nejlepších 15 věcí, které potřebujete vědět o MapReduce vs Spark
5. Hadoop vs Apache Spark – zajímavosti, které musíte vědět

.