Apache Storm vs Apache Spark

Diferencia entre Apache Storm y Apache Spark

Apache Storm es un sistema de computación en tiempo real de código abierto, escalable, tolerante a fallos y distribuido. Apache Storm se centra en el procesamiento de flujos o eventos. Apache Storm implementa un método tolerante a fallos para realizar un cálculo o canalizar múltiples cálculos sobre un evento a medida que fluye en el sistema. Apache Spark es un marco tecnológico de computación en clústeres y a la velocidad del rayo, diseñado para la computación rápida en el procesamiento de datos a gran escala. Apache Spark es un motor de procesamiento distribuido, pero no viene con un gestor de recursos de clústeres y un sistema de almacenamiento distribuido incorporados. Tienes que conectar un gestor de clústeres y un sistema de almacenamiento de tu elección.

Introduciendo más sobre Apache Storm vs Apache Spark :

• Apache Storm es un motor computacional continuo de tareas paralelas. Define sus flujos de trabajo en grafos acíclicos dirigidos (DAG) llamados topologías. Estas topologías se ejecutan hasta que el usuario las apaga o se encuentra con un fallo irrecuperable. Apache Storm no se ejecuta en clusters Hadoop, sino que utiliza Zookeeper y su propio minion worker para gestionar sus procesos. Apache Storm puede leer y escribir archivos en HDFS.
• Apache Storm se integra con las tecnologías de colas y bases de datos que ya utiliza. Una topología Storm consume flujos de datos y procesa esos flujos de formas arbitrariamente complejas, repartiendo los flujos entre cada etapa del cálculo como sea necesario. Apache Storm se basa en tuplas y flujos. Una tupla es básicamente lo que son los datos y cómo están estructurados.
• El marco de trabajo de Apache Spark consiste en el núcleo de Spark y un conjunto de bibliotecas. El núcleo de Spark ejecuta y gestiona nuestro trabajo proporcionando una experiencia fluida al usuario final. Un usuario tiene que enviar un trabajo a Spark core y Spark core se encarga de su posterior procesamiento, ejecución y respuesta al usuario. Disponemos de la API de Spark Core en diferentes lenguajes de scripting como Scala, Python, Java y R.
• En Apache Spark, el usuario puede utilizar Apache Storm para transformar los datos no estructurados a medida que fluyen en el formato deseado. Tiene que conectar un gestor de clústeres y un sistema de almacenamiento de su elección.

1. Puede elegir Apache YARN o Mesos para el gestor de clústeres de Apache Spark.
2. Puede elegir Hadoop Distributed File System (HDFS), el almacenamiento en la nube de Google, Amazon S3, Microsoft Azure para el gestor de recursos para Apache Spark.

• Apache Spark es un motor de procesamiento de datos para los modos de lote y streaming que ofrece consultas SQL, procesamiento de gráficos y aprendizaje automático.

Comparación cara a cara entre Apache Storm y Apache Spark (Infografía)

A continuación se muestra el top 15 de la comparación entre Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático

Diferencias clave entre Apache Storm y Apache Spark :

A continuación, las listas de puntos, describen las diferencias clave entre Apache Storm y Apache Spark:

• Apache Storm realiza cálculos paralelos a las tareas mientras que Apache Spark realiza cálculos paralelos a los datos.
• Si el nodo trabajador falla en Apache Storm, Nimbus asigna la tarea de los trabajadores al otro nodo y todas las tuplas enviadas al nodo que ha fallado serán temporizadas y, por lo tanto, reproducidas automáticamente, mientras que en Apache Spark, si el nodo trabajador falla, el sistema puede volver a calcular a partir de la copia sobrante de los datos de entrada y los datos podrían perderse si los datos no se replican.
• La garantía de entrega de Apache Strom depende de una fuente de datos segura mientras que en Apache Spark la fuente de datos respaldada por HDFS es segura.
• Apache Storm es un motor de procesamiento de flujos para procesar datos en tiempo real mientras que Apache Spark es un motor de computación de propósito general.

Características de Apache Storm:

1. Tolerancia a fallos – donde si los hilos de los trabajadores mueren, o un nodo se cae, los trabajadores se reinician automáticamente
2. Escalabilidad – Altamente escalable, Storm puede mantener el rendimiento incluso bajo el aumento de la carga mediante la adición de recursos linealmente donde las tasas de rendimiento de incluso un millón de mensajes de 100 bytes por segundo por nodo se puede lograr
3. Latencia – Storm realiza la actualización de datos y la respuesta de entrega de extremo a extremo en segundos o minutos depende del problema. Tiene una latencia muy baja.
4. Facilidad de uso en el despliegue y funcionamiento del sistema.
5. Integrado con Hadoop para aprovechar mayores rendimientos
6. Fácil de implementar y se puede integrar con cualquier lenguaje de programación
7. Apache Storm es de código abierto, robusto y fácil de usar. Se puede utilizar tanto en pequeñas empresas como en grandes corporaciones
8. Permite el procesamiento de flujos en tiempo real a una velocidad increíble y tiene una enorme potencia de procesamiento de los datos.
9. Apache Storm tiene inteligencia operativa.
10. Apache Storm proporciona un procesamiento de datos garantizado incluso si alguno de los nodos conectados en el clúster muere o se pierden mensajes

Características de Apache Spark:

1. Velocidad: Apache Spark ayuda a ejecutar una aplicación en el clúster Hadoop, hasta 100 veces más rápido en memoria, y 10 veces más rápido cuando se ejecuta en disco.
2. Procesamiento en tiempo real: Apache spark puede manejar datos de streaming en tiempo real.
3. Usabilidad: Apache Spark tiene la capacidad de soportar múltiples lenguajes como Java, Scala, Python y R
4. Evaluación perezosa: En Apache Spark, las transformaciones son de naturaleza perezosa. Dará resultados después de formar un nuevo RDD a partir del existente.
5. Integración con Hadoop: Apache Spark puede ejecutarse de forma independiente y también en Hadoop YARN Cluster Manager y por lo tanto puede leer los datos existentes de Hadoop.
6. Tolerancia a fallos: Apache Spark proporciona tolerancia a fallos utilizando el concepto de RDD. Los RDDs de Spark están diseñados para manejar el fallo de cualquier nodo trabajador en el clúster.

Tabla comparativa de Apache Storm y Apache Spark

Estoy discutiendo los principales artefactos y distinguiendo entre Apache Storm y Apache Spark.

	Apache Storm	Apache Spark
Procesamiento de flujos	Procesamiento por micro lotes	Procesamiento por lotes
Lenguajes de programación	Java, Clojure, Scala (Soporte de múltiples lenguajes)	Java, Scala (Soporte de lenguajes menores)
Fiabilidad	Soporta exactamente un modo de procesamiento. Se puede utilizar en los otros modos como el modo de procesamiento al menos una vez y el modo de procesamiento como máximo una vez también	Soporta sólo el modo de procesamiento exactamente una vez
Fuentes de flujo	Spout	HDFS
Primitivas de flujo	Tuple, Partition	DStream
Baja latencia	Apache Storm puede proporcionar una mejor latencia con menos restricciones	Apache Spark streaming tienen mayor latencia comparando Apache Storm
Persistencia	MapState	Por RDD
Mensajería	ZeroMQ, Netty	Netty, Akka
Gestión de recursos	Yarn, Mesos	Yarn, Meson
Tolerancia a fallos	En Apache Storm, si el proceso falla, el proceso supervisor lo reiniciará automáticamente ya que la gestión del estado se maneja a través de Zookeeper	En Apache Spark, maneja el reinicio de los trabajadores a través del gestor de recursos que puede ser YARN, Mesos, o su gestor independiente
Gestión de estados	Soportado	Soportado
Provisionamiento	Apache Ambari	Supervisión básica mediante Ganglia
Bajo coste de desarrollo	En Apache Storm, no se puede utilizar el mismo código para el procesamiento por lotes y el procesamiento de flujos	En Apache Spark, se puede utilizar el mismo código para el procesamiento por lotes y para el procesamiento de flujos
Rendimiento	10k registros por nodo por segundo	100k registros por nodo por segundo
Especial	RPC distribuido	Procesamiento unificado (batch, SQL, etc.)

Conclusión

Apache Storm y Apache Spark son grandes soluciones que resuelven el problema de la ingesta y transformación de streaming. Tanto Apache Storm como Apache Spark pueden formar parte del clúster Hadoop para el procesamiento de datos. Apache Storm es una solución para el procesamiento de flujos en tiempo real. Pero Storm es muy complejo para los desarrolladores para desarrollar aplicaciones debido a los recursos limitados.

Apache Storm puede ser utilizado principalmente para el procesamiento de Stream. Pero la industria necesita una solución generalizada que pueda resolver todos los tipos de problemas. Por ejemplo, el procesamiento por lotes, el procesamiento interactivo del flujo, así como el procesamiento iterativo. Por lo tanto, Apache Spark entra en escena como un motor de computación de propósito general. Esta es la razón por la que la demanda de Apache Spark es mayor en comparación con otras herramientas por parte de los profesionales de TI. Apache Spark puede manejar diferentes tipos de problemas. Aparte de esto Apache Spark es demasiado fácil para los desarrolladores y puede integrarse muy bien con Hadoop. Apache Spark le da la flexibilidad para trabajar en diferentes idiomas y entornos.

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