Apache Storm vs Apache Spark

Apache Stormin ja Apache Sparkin ero

Apache Storm on avoimen lähdekoodin skaalautuva, vikasietoinen, vikasietoinen ja hajautettu tosiaikainen laskentajärjestelmä. Apache Storm on keskittynyt virtakäsittelyyn tai tapahtumankäsittelyyn. Apache Storm toteuttaa vikasietoisen menetelmän laskennan suorittamiseen tai useiden laskutoimitusten putkitukseen tapahtumalle, kun se virtaa järjestelmään. Apache Spark on salamannopea ja klusterilaskennan teknologiakehys, joka on suunniteltu nopeaan laskentaan laajamittaisessa tietojenkäsittelyssä. Apache Spark on hajautettu tietojenkäsittelymoottori, mutta siinä ei ole sisäänrakennettua klusteriresurssien hallintaa eikä hajautettua tallennusjärjestelmää. Sinun on kytkettävä valitsemasi klusterinhallinta- ja tallennusjärjestelmä.

Esittely lisää Apache Storm vs Apache Spark :

• Apache Storm on tehtäväparalleelinen jatkuvatoiminen laskentakone. Se määrittelee työnkulut topologioiksi kutsutuilla suunnatuilla asyklisillä graafeilla (DAG:t). Nämä topologiat toimivat, kunnes käyttäjä sammuttaa ne tai kunnes ne kohtaavat korjaamattoman vian. Apache Storm ei toimi Hadoop-klustereissa, vaan se käyttää prosessiensa hallintaan Zookeeperiä ja omaa minion-työntekijäänsä. Apache Storm voi lukea ja kirjoittaa tiedostoja HDFS:ään.
• Apache Storm integroituu jo käyttämiisi jono- ja tietokantatekniikoihin. Storm-topologia kuluttaa tietovirtoja ja käsittelee näitä virtoja mielivaltaisen monimutkaisilla tavoilla jakamalla virtoja uudelleen jokaisen laskentavaiheen välillä tarpeen mukaan. Apache Storm perustuu tupleihin ja virtoihin. Tuple on periaatteessa se, mitä datasi on ja miten se on jäsennelty.
• Apache Spark -kehys koostuu Spark Core -kehyksestä ja kirjastojen joukosta. Spark core suorittaa ja hallinnoi työtämme tarjoamalla saumattoman kokemuksen loppukäyttäjälle. Käyttäjän on lähetettävä työ Spark coreen ja Spark core huolehtii jatkokäsittelystä, suorittamisesta ja vastauksesta käyttäjälle. Meillä on Spark Core API eri skriptikielillä, kuten Scala, Python, Java ja R.
• Apache Sparkissa käyttäjä voi käyttää Apache Stormia muuttamaan jäsentymätöntä dataa sen virratessa haluttuun muotoon. Sinun on kytkettävä valitsemasi klusterinhallinta ja tallennusjärjestelmä.

1. Apache Sparkin klusterinhallinnaksi voit valita Apache YARNin tai Mesosin.
2. Voit valita Apache Sparkin resurssienhallintajärjestelmäksi Hadoop Distributed File System (HDFS), Googlen pilvitallennustilan, Amazon S3:n tai Microsoft Azuren.

• Apache Spark on datankäsittelymoottori erä- ja suoratoistotiloja varten, jossa on SQL-kyselyitä, graafien käsittelyä ja koneoppimista.

Head to Head -vertailu Apache Stormin ja Apache Sparkin välillä (Infografiikka)

Alhaalla on 15 tärkeintä vertailua Data Science- ja Machine Learning -ohjelmistojen välillä

Keskeiset erot Apache Stormin ja Apache Sparkin välillä :

Alta löytyvät listat, jotka kuvaavat Apache Stormin ja Apache Sparkin välisiä keskeisiä eroja:

• Apache Storm suorittaa tehtäväparalleelisia laskutoimituksia, kun taas Apache Spark suorittaa dataparalleelisia laskutoimituksia.
• Jos Apache Stormissa työläissolmu vikaantuu, Nimbus antaa työläistehtävän toiselle solmulle ja kaikki vikaantuneeseen solmuun lähetetyt tuplat ajastetaan ja toistetaan siten automaattisesti uudelleen, kun taas Apache Sparkissa, jos työläissolmu vikaantuu, järjestelmä voi laskea uudestaan syöttötietojen jäljelle jääneestä kopiosta, ja tiedot saattavat kadota, jos tietoja ei ole replikoitu.
• Apache Stromin toimitustakuu riippuu turvallisesta tietolähteestä, kun taas Apache Sparkissa HDFS:n tukema tietolähde on turvallinen.
• Apache Storm on stream-prosessointimoottori reaaliaikaisen streaming-datan käsittelyyn, kun taas Apache Spark on yleiskäyttöinen laskentamoottori.

Apache Stormin ominaisuudet:

1. Viansietokyky – jos työläissäikeet kuolevat tai solmu kaatuu, työläiset käynnistyvät automaattisesti uudelleen
2. Skaalautuvuus – Storm on erittäin skaalautuva, ja se pystyy pitämään suorituskyvyn yllä kasvavassakin kuormituksessa lisäämällä resursseja lineaarisesti, jolloin voidaan saavuttaa jopa miljoona 100 tavun viestiä sekunnissa sekunnissa solmua kohti
3. Kiireellisyys (latenssi) – Storm suorittaa datan päivittämisen ja päästä päähän -lähetysvastauksen sekunneissa tai muutamissa minuuteissa, mikä on riippuvainen ongelmaan. Sen latenssi on erittäin alhainen.
4. Järjestelmän käyttöönoton ja käytön helppokäyttöisyys.
5. Integroitu Hadoopin kanssa suurempien läpäisykertoimien hyödyntämiseksi
6. Helppo toteuttaa, ja se voidaan integroida mihin tahansa ohjelmointikieleen
7. Apache Storm on avoimen lähdekoodin, vankka ja käyttäjäystävällinen. Sitä voidaan hyödyntää niin pienissä yrityksissä kuin suurissa yrityksissäkin
8. Mahdollistaa reaaliaikaisen stream-käsittelyn uskomattoman nopeasti, koska sillä on valtava teho käsitellä dataa.
9. Apache Stormilla on toimintaälykkyys.
10. Apache Storm tarjoaa taatun datankäsittelyn silloinkin, kun jokin klusterin yhdistetyistä solmuista kuolee tai viestejä katoaa

Apache Sparkin ominaisuudet:

1. Nopeus: Apache Spark auttaa suorittamaan sovelluksen Hadoop-klusterissa jopa 100 kertaa nopeammin muistissa ja 10 kertaa nopeammin levyllä suoritettuna.
2. Reaaliaikainen käsittely: Apache spark pystyy käsittelemään reaaliaikaista suoratoistodataa.
3. Käytettävyys: Apache Spark tukee useita kieliä, kuten Java, Scala, Python ja R
4. Lazy Evaluation: Apache Sparkissa muunnokset ovat luonteeltaan laiskoja. Se antaa tulokset sen jälkeen, kun olemassa olevasta RDD:stä on muodostettu uusi RDD.
5. Integrointi Hadoopin kanssa: Apache Spark voi toimia itsenäisesti ja myös Hadoop YARN Cluster Managerissa, joten se voi lukea olemassa olevia Hadoop-tietoja.
6. Vikasietoisuus: Apache Spark tarjoaa vikasietoisuutta RDD-konseptin avulla. Spark RDD:t on suunniteltu käsittelemään klusterin minkä tahansa työläissolmun vikaantumista.

Apache Stormin ja Apache Sparkin vertailutaulukko

Keskustelen Apache Stormin ja Apache Sparkin tärkeimmistä artefakteista ja niiden erottamisesta toisistaan.

	Apache Storm	Apache Spark
Virtakäsittely	Mikro-eräkäsittely	Sarjakäsittely
Ohjelmointikielet	Java, Clojure, Scala (tuki useille kielille)	Java, Scala (tuki vähemmille kielille)
Luotettavuus	Tukee täsmälleen yhtä käsittelytapaa. Voidaan käyttää myös muissa tiloissa, kuten vähintään kerran käsittelyssä ja enintään kerran käsittelyssä	Tukee vain täsmälleen kerran käsittelytilaa
Stream Sources	Spout	HDFS
Stream Primitives	Tuple, Partition	DStream
Low latency	Apache Storm voi tarjota paremman latenssin vähemmillä rajoituksilla	Apache Spark streaming. on suurempi latenssi verrattuna Apache Stormiin
Persistence	MapState	Per RDD
Messaging	ZeroMQ, Netty	Netty, Akka
Resurssienhallinta	Yarn, Mesos	Yarn, Meson
Viansiotoleranssi	Apache Stormissa, jos prosessi epäonnistuu, supervisor-prosessi käynnistää sen automaattisesti uudelleen, koska tilanhallinta hoidetaan Zookeeperin kautta	Apache Sparkissa se hoitaa työntekijöiden uudelleenkäynnistyksen resurssienhallinnan kautta, joka voi olla YARN, Mesos, tai sen itsenäinen manageri
Tilanhallinta	Tuettu	Tuettu
Provisioning	Apache Ambari	Perusvalvonta Ganglian avulla
Matalat kehityskustannukset	Apache Stormissa, samaa koodia ei voi käyttää erä- ja virtakäsittelyyn	Apache Sparkissa, samaa koodia voidaan käyttää eräkäsittelyyn ja virtakäsittelyyn
läpimenoteho	10k tietuetta solmua kohti sekunnissa	100k tietuetta solmua kohti sekunnissa
Erikois	Distributed RPC	Yhdistynyt prosessointi (eräkäsittelyn, SQL:n, jne.)

Johtopäätös

Apache Storm ja Apache Spark ovat loistavia ratkaisuja, jotka ratkaisevat streaming-ingestion ja -transformaation ongelman. Apache Storm ja Apache Spark voivat molemmat olla osa Hadoop-klusteria tietojen käsittelyä varten. Apache Storm on ratkaisu reaaliaikaiseen stream-käsittelyyn. Storm on kuitenkin hyvin monimutkainen kehittäjille sovellusten kehittämiseksi rajallisten resurssien vuoksi.

Apache Stormia voidaan käyttää enimmäkseen stream-käsittelyyn. Mutta teollisuus tarvitsee yleistetyn ratkaisun, jolla voidaan ratkaista kaikentyyppisiä ongelmia. Esimerkiksi Batch-käsittely, stream-käsittely interaktiivinen käsittely sekä iteratiivinen käsittely. Niinpä Apache Spark tulee valokeilaan, joka on yleiskäyttöinen laskentamoottori. Tästä syystä tietotekniikan ammattilaiset vertaavat Apache Sparkin kysyntää enemmän muihin työkaluihin. Apache Spark pystyy käsittelemään erityyppisiä ongelmia. Tämän lisäksi Apache Spark on liian helppo kehittäjille, ja se voidaan integroida erittäin hyvin Hadoopin kanssa. Apache Spark antaa joustavuutta työskennellä eri kielillä ja ympäristöissä.

Suositeltavat artikkelit

Tämä on ollut opas Apache Storm vs. Apache Spark. Täällä olemme käsitelleet Apache Storm vs Apache Spark head to head -vertailua, keskeisiä eroja sekä infografiikkaa ja vertailutaulukkoa. Voit tutustua myös seuraaviin artikkeleihin saadaksesi lisätietoja –

1. Iaas vs Azure Pass – Erot, jotka sinun on tiedettävä
2. Apache Hadoop vs Apache Spark |Top 10 vertailua, jotka sinun on tiedettävä!
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