Apache Storm vs Apache Spark

Unterschied zwischen Apache Storm und Apache Spark

Apache Storm ist ein skalierbares, fehlertolerantes und verteiltes Echtzeit-Berechnungssystem. Apache Storm ist auf Stream Processing oder Event Processing ausgerichtet. Apache Storm implementiert eine fehlertolerante Methode zur Durchführung von Berechnungen oder zum Pipelining mehrerer Berechnungen für ein Ereignis, während es in ein System einfließt. Apache Spark ist ein blitzschnelles Cluster-Computing-Technologie-Framework, das für schnelle Berechnungen bei der Verarbeitung großer Datenmengen entwickelt wurde. Apache Spark ist eine verteilte Verarbeitungs-Engine, verfügt jedoch nicht über einen eingebauten Cluster-Ressourcenmanager und ein verteiltes Speichersystem. Sie müssen einen Cluster-Manager und ein Speichersystem Ihrer Wahl anschließen.

Weitere Informationen zu Apache Storm vs. Apache Spark:

• Apache Storm ist eine aufgabenparallele, kontinuierliche Berechnungsmaschine. Sie definiert ihre Workflows in gerichteten azyklischen Graphen (DAGs), die Topologien genannt werden. Diese Topologien laufen so lange, bis sie vom Benutzer abgeschaltet werden oder ein nicht behebbarer Fehler auftritt. Apache Storm läuft nicht auf Hadoop-Clustern, sondern verwendet Zookeeper und seinen eigenen Minion Worker zur Verwaltung seiner Prozesse. Apache Storm kann Dateien in HDFS lesen und schreiben.
• Apache Storm lässt sich in die von Ihnen bereits verwendeten Warteschlangen- und Datenbanktechnologien integrieren. Eine Storm-Topologie konsumiert Datenströme und verarbeitet diese Ströme auf beliebig komplexe Weise, wobei die Ströme zwischen den einzelnen Berechnungsstufen nach Bedarf neu aufgeteilt werden. Apache Storm basiert auf Tupeln und Strömen. Ein Tupel ist im Grunde das, was Ihre Daten sind und wie sie strukturiert sind.
• Das Apache Spark-Framework besteht aus Spark Core und einer Reihe von Bibliotheken. Spark Core führt unseren Job aus und verwaltet ihn, indem es dem Endbenutzer eine nahtlose Erfahrung bietet. Ein Benutzer muss einen Auftrag an Spark Core übermitteln und Spark Core kümmert sich um die weitere Verarbeitung, die Ausführung und die Rückmeldung an den Benutzer. Wir haben Spark Core API in verschiedenen Skriptsprachen wie Scala, Python, Java und R.
• In Apache Spark kann der Benutzer Apache Storm verwenden, um unstrukturierte Daten in das gewünschte Format umzuwandeln, während sie fließen. Sie müssen einen Clustermanager und ein Speichersystem Ihrer Wahl einbinden.

1. Als Clustermanager für Apache Spark können Sie Apache YARN oder Mesos wählen.
2. Sie können Hadoop Distributed File System (HDFS), Google Cloud Storage, Amazon S3, Microsoft Azure als Ressourcenmanager für Apache Spark wählen.

• Apache Spark ist eine Datenverarbeitungs-Engine für Batch- und Streaming-Modi mit SQL-Abfragen, Graph Processing und Machine Learning.

Kopf-an-Kopf-Vergleich zwischen Apache Storm und Apache Spark (Infografik)

Unten ist der Top 15 Vergleich zwischen Data Science und Machine Learning

Schlüsselunterschiede zwischen Apache Storm und Apache Spark :

Nachfolgend sind die Punkte aufgelistet, die die wichtigsten Unterschiede zwischen Apache Storm und Apache Spark beschreiben:

• Apache Storm führt aufgabenparallele Berechnungen durch, während Apache Spark datenparallele Berechnungen durchführt.
• Wenn ein Worker-Knoten in Apache Storm ausfällt, weist Nimbus die Worker-Aufgabe dem anderen Knoten zu, und alle an den ausgefallenen Knoten gesendeten Tupel werden zeitlich begrenzt und daher automatisch wiedergegeben, während das System in Apache Spark bei einem Ausfall des Worker-Knotens eine Neuberechnung anhand der verbleibenden Kopie der Eingabedaten durchführen kann und die Daten verloren gehen können, wenn sie nicht repliziert werden.
• Die Liefergarantie von Apache Storm hängt von einer sicheren Datenquelle ab, während in Apache Spark eine HDFS-gesicherte Datenquelle sicher ist.
• Apache Storm ist eine Stream Processing Engine für die Verarbeitung von Echtzeit-Streaming-Daten, während Apache Spark eine Allzweck-Computing-Engine ist.

Merkmale von Apache Storm:

1. Fehlertoleranz – wenn Worker-Threads sterben oder ein Knoten ausfällt, werden die Worker automatisch neu gestartet
2. Skalierbarkeit – Storm ist hoch skalierbar und kann die Leistung auch bei steigender Last aufrechterhalten, indem es Ressourcen linear hinzufügt, wobei sogar Durchsatzraten von einer Million 100-Byte-Nachrichten pro Sekunde pro Knoten erreicht werden können
3. Latenz – Storm führt Datenaktualisierung und End-to-End-Zustellungsantwort in Sekunden oder Minuten durch, je nach Problem. Es hat eine sehr niedrige Latenzzeit.
4. Einfache Handhabung bei der Bereitstellung und dem Betrieb des Systems.
5. Integriert mit Hadoop, um höhere Durchsätze zu erzielen
6. Einfach zu implementieren und mit jeder Programmiersprache integrierbar
7. Apache Storm ist Open Source, robust und benutzerfreundlich. Es kann sowohl in kleinen Unternehmen als auch in großen Konzernen eingesetzt werden
8. Ermöglicht Echtzeit-Stream-Verarbeitung mit unglaublicher Geschwindigkeit und verfügt über eine enorme Leistung bei der Verarbeitung der Daten.
9. Apache Storm verfügt über operative Intelligenz.
10. Apache Storm bietet garantierte Datenverarbeitung, selbst wenn einer der angeschlossenen Knoten im Cluster stirbt oder Nachrichten verloren gehen

Merkmale von Apache Spark:

1. Geschwindigkeit: Apache Spark hilft, eine Anwendung im Hadoop-Cluster auszuführen, und zwar bis zu 100-mal schneller im Speicher und 10-mal schneller bei der Ausführung auf der Festplatte.
2. Echtzeitverarbeitung: Apache Spark kann Echtzeit-Streaming-Daten verarbeiten.
3. Benutzerfreundlichkeit: Apache Spark unterstützt mehrere Sprachen wie Java, Scala, Python und R
4. Lazy Evaluation: In Apache Spark sind die Transformationen von Natur aus faul. Es liefert Ergebnisse, nachdem ein neues RDD aus dem bestehenden gebildet wurde.
5. Integration mit Hadoop: Apache Spark kann unabhängig und auch auf dem Hadoop YARN Cluster Manager laufen und kann daher bestehende Hadoop-Daten lesen.
6. Fehlertoleranz: Apache Spark bietet Fehlertoleranz durch das RDD-Konzept. Spark RDDs sind so konzipiert, dass sie mit dem Ausfall eines beliebigen Worker Nodes im Cluster umgehen können.

Vergleichstabelle zwischen Apache Storm und Apache Spark

Ich diskutiere die wichtigsten Artefakte und unterscheide zwischen Apache Storm und Apache Spark.

	Apache Storm	Apache Spark
Stream Processing	Micro-batch processing	Batch Processing
Programmiersprachen	Java, Clojure, Scala (Unterstützung mehrerer Sprachen)	Java, Scala (Unterstützung kleinerer Sprachen)
Zuverlässigkeit	Unterstützt genau einen Verarbeitungsmodus. Kann auch in den anderen Modi wie mindestens einmalige Verarbeitung und höchstens einmalige Verarbeitung verwendet werden	Unterstützt nur genau einmaligen Verarbeitungsmodus
Stream-Quellen	Spout	HDFS
Stream-Primitive	Tupel, Partition	DStream
Niedrige Latenz	Apache Storm kann bessere Latenz mit weniger Einschränkungen bieten	Apache Spark Streaming haben im Vergleich zu Apache Storm eine höhere Latenz
Persistenz	MapState	Per RDD
Messaging	ZeroMQ, Netty	Netty, Akka
Ressourcenmanagement	Yarn, Mesos	Yarn, Meson
Fehlertoleranz	In Apache Storm, wenn der Prozess ausfällt, Wenn der Prozess ausfällt, startet der Supervisor-Prozess ihn automatisch neu, da die Zustandsverwaltung über Zookeeper erfolgt	In Apache Spark wird der Neustart von Arbeitern über den Ressourcenmanager abgewickelt, bei dem es sich um YARN, Mesos, oder der eigenständige Manager
State Management	Unterstützt	Unterstützt
Provisioning	Apache Ambari	Grundlegende Überwachung mit Ganglia
Geringe Entwicklungskosten	In Apache Storm, kann nicht derselbe Code für Stapelverarbeitung und Stream-Verarbeitung verwendet werden	In Apache Spark, kann derselbe Code für Stapelverarbeitung und Stream-Verarbeitung verwendet werden
Durchsatz	10k Datensätze pro Knoten pro Sekunde	100k Datensätze pro Knoten pro Sekunde
Besonderes	Verteiltes RPC	Vereinheitlichte Verarbeitung (Stapelverarbeitung, SQL, etc.)

Fazit

Apache Storm und Apache Spark sind großartige Lösungen, die das Problem der Streaming-Ingestion und Transformation lösen. Apache Storm und Apache Spark können beide Teil eines Hadoop-Clusters zur Verarbeitung von Daten sein. Apache Storm ist eine Lösung für die Stream-Verarbeitung in Echtzeit. Aber Storm ist sehr komplex für Entwickler, um Anwendungen zu entwickeln, weil die Ressourcen begrenzt sind.

Apache Storm kann hauptsächlich für die Stream-Verarbeitung verwendet werden. Aber die Industrie braucht eine generalisierte Lösung, die alle Arten von Problemen lösen kann. Zum Beispiel Batch-Verarbeitung, Stream-Verarbeitung, interaktive Verarbeitung sowie iterative Verarbeitung. Damit rückt Apache Spark ins Rampenlicht, eine universell einsetzbare Berechnungsmaschine. Aus diesem Grund ist die Nachfrage nach Apache Spark im Vergleich zu anderen Tools bei IT-Fachleuten größer. Apache Spark kann mit verschiedenen Arten von Problemen umgehen. Außerdem ist Apache Spark viel zu einfach für Entwickler und lässt sich sehr gut mit Hadoop integrieren. Apache Spark gibt Ihnen die Flexibilität, in verschiedenen Sprachen und Umgebungen zu arbeiten.

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