Apache Storm vs Apache Spark

forskel mellem Apache Storm og Apache Spark

Apache Storm er et open-source, skalerbart, fejltolerant og distribueret realtidsberegningssystem. Apache Storm er fokuseret på strømbehandling eller hændelsesbehandling. Apache Storm implementerer en fejltolerant metode til udførelse af en beregning eller pipelining af flere beregninger på en hændelse, efterhånden som den strømmer ind i et system. Apache Spark er en lynhurtig og klyngecomputerteknologisk ramme, der er designet til hurtig beregning af databehandling i stor skala. Apache Spark er en distribueret behandlingsmotor, men den leveres ikke med indbygget klyngeressourceforvalter og distribueret lagringssystem. Du skal tilslutte en klyngeforvalter og et lagringssystem efter eget valg.

Indfør mere om Apache Storm vs Apache Spark :

• Apache Storm er en opgave-parallel kontinuerlig beregningsmotor. Den definerer sine arbejdsgange i Directed Acyclic Graphs (DAG’er) kaldet topologier. Disse topologier kører, indtil brugeren lukker dem ned, eller der opstår en fejl, der ikke kan genoprettes. Apache Storm kører ikke på Hadoop-klynger, men bruger Zookeeper og sin egen minion-arbejder til at styre sine processer. Apache Storm kan læse og skrive filer til HDFS.
• Apache Storm integreres med de kø- og databaseteknologier, du allerede bruger. En Storm-topologi bruger datastrømme og behandler disse strømme på vilkårligt komplekse måder, idet strømmene omfordeles mellem hvert trin af beregningen efter behov. Apache Storm er baseret på tupler og streams. En tuple er grundlæggende set det, som dine data er, og hvordan de er struktureret.
• Apache Spark-rammen består af Spark Core og et sæt biblioteker. Spark core udfører og administrerer vores job ved at give en problemfri oplevelse til slutbrugeren. En bruger skal indsende et job til Spark core, og Spark core tager sig af den videre behandling, udførelse og svar tilbage til brugeren. Vi har Spark Core API i forskellige scriptsprog som Scala, Python, Java og R.
• I Apache Spark kan brugeren bruge Apache Storm til at omdanne ustrukturerede data, efterhånden som de strømmer ind i det ønskede format. Du skal tilslutte en klyngeadministrator og et lagringssystem efter eget valg.

1. Du kan vælge Apache YARN eller Mesos som klyngeadministrator til Apache Spark.
2. Du kan vælge Hadoop Distributed File System (HDFS), Google cloud storage, Amazon S3, Microsoft Azure til ressourcemanager for Apache Spark.

• Apache Spark er en databehandlingsmotor til batch- og streamingtilstande med SQL-forespørgsler, grafbehandling og maskinlæring.

Hoved til hoved sammenligning mellem Apache Storm og Apache Spark (Infografik)

Nedenfor er top 15 sammenligning mellem Data Science og Machine Learning

Nøgleforskelle mellem Apache Storm og Apache Spark :

Nedenfor er listerne over punkter, der beskriver de vigtigste forskelle mellem Apache Storm og Apache Spark:

• Apache Storm udfører opgave-parallelle beregninger, mens Apache Spark udfører data-parallelle beregninger.
• Hvis en arbejderknude svigter i Apache Storm, tildeler Nimbus arbejderopgaven til den anden knude, og alle tupler, der sendes til den svigtende knude, vil blive timet ud og dermed automatisk afspilles igen, mens systemet i Apache Spark, hvis en arbejderknude svigter, kan foretage en ny beregning fra den resterende kopi af inputdata, og data kan gå tabt, hvis dataene ikke replikeres.
• Apache Strom leveringsgaranti afhænger af en sikker datakilde, mens en HDFS-støttet datakilde i Apache Spark er sikker.
• Apache Storm er en stream processing-motor til behandling af streamingdata i realtid, mens Apache Spark er en general purpose computing-motor.

Funktioner i Apache Storm:

1. Fejletolerance – hvis arbejdstråde dør, eller en knude går ned, genstartes arbejdstagerne automatisk
2. Skalering – Storm er meget skalerbar og kan holde ydeevnen oppe selv under stigende belastning ved at tilføje ressourcer lineært, hvor der kan opnås gennemløbsrater på endog en million 100 byte-meddelelser pr. sekund pr. knude
3. Latency – Storm udfører dataopdatering og end-to-end leveringssvar på sekunder eller minutter, afhængigt af problemet. Den har meget lav latenstid.
4. Benyttelsesvenlighed ved implementering og drift af systemet.
5. Integreret med Hadoop for at udnytte højere gennemløb
6. Nemt at implementere og kan integreres med ethvert programmeringssprog
7. Apache Storm er open source, robust og brugervenlig. Den kan anvendes i små virksomheder såvel som i store selskaber
8. Giver mulighed for real-time stream processing på utrolig hurtig fordi, og den har en enorm kraft til at behandle dataene.
9. Apache Storm har operationel intelligens.
10. Apache Storm giver garanteret databehandling, selv hvis nogen af de tilsluttede knudepunkter i klyngen dør eller meddelelser går tabt

Funktioner ved Apache Spark:

1. Hastighed: Apache Spark hjælper med at køre en applikation i Hadoop-klynge, op til 100 gange hurtigere i hukommelsen og 10 gange hurtigere, når den kører på disk.

Realtidsbehandling: Apache spark kan håndtere streaming data i realtid. Brugervenlighed: Apache Spark har mulighed for at understøtte flere sprog som Java, Scala, Python og R

2. Lazy Evaluation: Apache Spark har mulighed for at understøtte flere sprog som Java, Scala, Python og R
3. Lazy Evaluation: I Apache Spark er transformationer doven i naturen. Den vil give resultater efter at have dannet en ny RDD ud fra den eksisterende RDD.
4. Integration med Hadoop: Apache Spark kan køre uafhængigt og også på Hadoop YARN Cluster Manager og kan således læse eksisterende Hadoop-data.

Fejltolerance: Apache Spark kan køre uafhængigt og også på Hadoop YARN Cluster Manager og kan således læse eksisterende Hadoop-data.

5. Apache Spark giver fejltolerance ved hjælp af RDD-konceptet. Spark RDD’er er designet til at håndtere fejl på enhver arbejderknude i klyngen.

Apache Storm og Apache Spark Sammenligningstabel

Jeg diskuterer de vigtigste artefakter og skelner mellem Apache Storm og Apache Spark.

	Apache Storm	Apache Spark
Stream Processing	Micro-batch Processing	Batch Processing
Programmeringssprog	Java, Clojure, Scala (understøttelse af flere sprog)	Java, Scala (understøttelse af mindre sprog)
Troværdighed	Understøtter præcis én behandlingstilstand. Kan også bruges i de andre tilstande som mindst én gangs behandling og højst én gangs behandlingstilstand	Understøtter kun præcis én gangs behandlingstilstand
Stream Sources	Spout	HDFS
Stream Primitives	Tuple, Partition	DStream
Lav latenstid	Apache Storm kan give bedre latenstid med færre begrænsninger	Apache Spark-streaming har højere latenstid sammenlignet med Apache Storm
Persistens	MapState	Per RDD
Messaging	ZeroMQ, Netty	Netty, Akka
Ressourcehåndtering	Yarn, Mesos	Yarn, Meson
Fejlttolerance	I Apache Storm, hvis processen fejler, vil supervisorprocessen genstarte den automatisk, da tilstandsstyring håndteres via Zookeeper	I Apache Spark håndteres genstart af arbejdere via ressourcemanageren, som kan være YARN, Mesos, eller dens standalone manager
State Management	State Management	Supported	Supported
Provisioning	Apache Ambari	Grundlæggende overvågning ved hjælp af Ganglia
Lette udviklingsomkostninger	I Apache Storm, samme kode kan ikke bruges til batchbehandling og streambehandling	I Apache Spark, samme kode kan bruges til batchbehandling og streambehandling
Gennemstrømning	10k poster pr. knude pr. sekund	100k poster pr. knude pr. sekund
Special	Distributed RPC	Udviklet behandling (batch, SQL osv.))

Konklusion

Apache Storm og Apache Spark er gode løsninger, der løser problemet med streaming-indlæsning og -transformation. Apache Storm og Apache Spark kan begge være en del af Hadoop-klyngen til behandling af data. Apache Storm er en løsning til streamingbehandling i realtid. Men Storm er meget kompleks for udviklere at udvikle applikationer på grund af begrænsede ressourcer.

Apache Storm kan for det meste bruges til Stream-behandling. Men industrien har brug for en generaliseret løsning, der kan løse alle typer af problemer. For eksempel Batch-behandling, stream-behandling interaktiv behandling samt iterativ behandling. Så Apache Spark kommer i rampelyset, som er en universalberegningsmotor. Dette er grunden til, at efterspørgslen efter Apache Spark er større sammenlignet med andre værktøjer hos it-professionelle. Apache Spark kan håndtere forskellige typer af problemer. Bortset fra dette er Apache Spark alt for let for udviklere og kan integreres meget godt med Hadoop. Apache Spark giver dig fleksibilitet til at arbejde i forskellige sprog og miljøer.

Anbefalede artikler

Dette har været en guide til Apache Storm vs Apache Spark. Her har vi diskuteret Apache Storm vs Apache Spark hoved til hoved sammenligning, de vigtigste forskelle sammen med infografik og sammenligningstabel. Du kan også kigge på følgende artikler for at lære mere –

1. Iaas vs Azure Pass – Forskelle du skal vide
2. Apache Hadoop vs Apache Spark |Top 10 sammenligninger du skal vide!
3. 7 Amazing Guide on About Apache Spark (Guide)
4. Best 15 Things You Need To Know About MapReduce vs Spark
5. Hadoop vs Apache Spark – Interesting Things you need to know