Apache Storm vs Apache Spark

Différence entre Apache Storm et Apache Spark

Apache Storm est un système de calcul en temps réel open-source, évolutif, tolérant aux pannes et distribué. Apache Storm est axé sur le traitement des flux ou le traitement des événements. Apache Storm met en œuvre une méthode tolérante aux pannes pour effectuer un calcul ou pipeliner plusieurs calculs sur un événement à mesure qu’il entre dans un système. Apache Spark est un cadre technologique de calcul rapide et en grappe, conçu pour le calcul rapide sur le traitement de données à grande échelle. Apache Spark est un moteur de traitement distribué, mais il n’est pas livré avec un gestionnaire de ressources de cluster et un système de stockage distribué intégrés. Vous devez brancher un gestionnaire de cluster et un système de stockage de votre choix.

En savoir plus sur Apache Storm vs Apache Spark :

• Apache Storm est un moteur de calcul continu parallèle aux tâches. Il définit ses flux de travail dans des graphes acycliques dirigés (DAG) appelés topologies. Ces topologies fonctionnent jusqu’à ce qu’elles soient arrêtées par l’utilisateur ou qu’elles rencontrent une panne irrécupérable. Apache Storm ne fonctionne pas sur des clusters Hadoop mais utilise Zookeeper et son propre minion worker pour gérer ses processus. Apache Storm peut lire et écrire des fichiers sur HDFS.
• Apache Storm s’intègre aux technologies de files d’attente et de bases de données que vous utilisez déjà. Une topologie Storm consomme des flux de données et traite ces flux de manière arbitrairement complexe, en répartissant les flux entre chaque étape du calcul selon les besoins. Apache Storm est basé sur les tuples et les flux. Un tuple est essentiellement ce que sont vos données et comment elles sont structurées.
• Le cadre Apache Spark se compose de Spark Core et d’un ensemble de bibliothèques. Spark core exécute et gère notre travail en fournissant une expérience transparente à l’utilisateur final. Un utilisateur doit soumettre un travail à Spark core et Spark core se charge du traitement ultérieur, de l’exécution et de la réponse à l’utilisateur. Nous disposons de l’API Spark Core dans différents langages de script tels que Scala, Python, Java et R.
• Dans Apache Spark, l’utilisateur peut utiliser Apache Storm pour transformer les données non structurées au fur et à mesure de leur flux dans le format souhaité. Vous devez brancher un gestionnaire de cluster et le système de stockage de votre choix.

1. Vous pouvez choisir Apache YARN ou Mesos pour le gestionnaire de cluster pour Apache Spark.
2. Vous pouvez choisir Hadoop Distributed File System (HDFS), Google cloud storage, Amazon S3, Microsoft Azure pour le gestionnaire de ressources pour Apache Spark.

• Apache Spark est un moteur de traitement de données pour les modes batch et streaming comportant des requêtes SQL, le traitement de graphiques et l’apprentissage automatique.

Comparaison tête à tête entre Apache Storm et Apache Spark (Infographie)

Voici le top 15 de la comparaison entre la science des données et l’apprentissage automatique

Différences clés entre Apache Storm et Apache Spark :

Vous trouverez ci-dessous les listes de points, décrivez les différences clés entre Apache Storm et Apache Spark :

• Apache Storm effectue des calculs parallèles aux tâches alors qu’Apache Spark effectue des calculs parallèles aux données.
• Si le nœud ouvrier échoue dans Apache Storm, Nimbus assigne la tâche des travailleurs à l’autre nœud et tous les tuples envoyés au nœud défaillant seront temporisés et donc rejoués automatiquement alors que dans Apache Spark, si le nœud ouvrier échoue, alors le système peut recalculer à partir de la copie restante des données d’entrée et les données pourraient être perdues si les données ne sont pas répliquées.
• La garantie de livraison d’Apache Strom dépend d’une source de données sûre alors que dans Apache Spark la source de données sauvegardée par HDFS est sûre.
• Apache Storm est un moteur de traitement de flux en temps réel alors qu’Apache Spark est un moteur de calcul généraliste.

Caractéristiques d’Apache Storm :

1. Tolérance aux pannes – où si les threads des travailleurs meurent, ou si un nœud tombe en panne, les travailleurs sont automatiquement redémarrés
2. Scalabilité – Hautement évolutif, Storm peut maintenir les performances même sous une charge croissante en ajoutant des ressources de manière linéaire où des taux de débit de même un million de messages de 100 octets par seconde par nœud peuvent être atteints
3. Latence – Storm effectue le rafraîchissement des données et la réponse de livraison de bout en bout en quelques secondes ou minutes selon le problème. Il a une latence très faible.
4. Facilité d’utilisation dans le déploiement et l’exploitation du système.
5. Intégré avec Hadoop pour exploiter des débits plus élevés
6. Facile à mettre en œuvre et peut être intégré avec n’importe quel langage de programmation
7. Apache Storm est open source, robuste et convivial. Il pourrait être utilisé dans les petites entreprises ainsi que dans les grandes sociétés
8. Autorise le traitement de flux en temps réel à une vitesse incroyable parce qu’il a une énorme puissance de traitement des données.
9. Apache Storm a une intelligence opérationnelle.
10. Apache Storm fournit un traitement de données garanti même si l’un des nœuds connectés dans le cluster meurt ou si des messages sont perdus

Caractéristiques d’Apache Spark:

1. Vitesse : Apache Spark aide à exécuter une application dans un cluster Hadoop, jusqu’à 100 fois plus vite en mémoire, et 10 fois plus vite lorsqu’elle est exécutée sur disque.
2. Traitement en temps réel : Apache spark peut traiter des données en streaming en temps réel.
3. Facilité d’utilisation : Apache Spark a la capacité de prendre en charge plusieurs langages comme Java, Scala, Python et R
4. Évaluation paresseuse : Dans Apache Spark, les transformations sont paresseuses par nature. Il donnera des résultats après avoir formé un nouveau RDD à partir de celui existant.
5. Intégration avec Hadoop : Apache Spark peut fonctionner indépendamment et aussi sur Hadoop YARN Cluster Manager et ainsi il peut lire les données Hadoop existantes.
6. Tolérance aux pannes : Apache Spark offre une tolérance aux pannes en utilisant le concept de RDD. Les RDD de Spark sont conçus pour gérer la défaillance de tout nœud de travailleur dans le cluster.

Tableau de comparaison entre Apache Storm et Apache Spark

Je discute des principaux artefacts et je fais la distinction entre Apache Storm et Apache Spark.

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	Apache Storm	Apache Spark
Traitement en flux	Traitement micro-batch	Traitement batch
Langages de programmation	Java, Clojure, Scala (prise en charge de plusieurs langages)	Java, Scala (prise en charge de langages moins importants)
Fiabilité	Porte le mode de traitement exactement une fois. Peut être utilisé dans les autres modes comme le mode de traitement au moins une fois et le mode de traitement au plus une fois également	Porte uniquement le mode de traitement exactement une fois
Sources de flux	Spout	HDFS
Primitives de flux	Tuple, Partition	DStream
La faible latence	Apache Storm peut fournir une meilleure latence avec moins de restrictions	Apache Spark streaming. ont une latence plus élevée par rapport à Apache Storm
Persistance	MapState	Par RDD
Messagerie	ZeroMQ, Netty	Netty, Akka
Gestion des ressources	Yarn, Mesos	Yarn, Meson
Tolérance aux pannes	Dans Apache Storm, si le processus échoue, le processus superviseur le redémarre automatiquement car la gestion de l’état est gérée par Zookeeper	Dans Apache Spark, il gère le redémarrage des travailleurs via le gestionnaire de ressources qui peut être YARN, Mesos, ou son gestionnaire autonome
Gestion d’état	Supporté	Supporté
Provisionnement	Apache Ambari	Surveillance de base utilisant Ganglia
Faible coût de développement	Dans Apache Storm, le même code ne peut pas être utilisé pour le traitement par lots et le traitement en flux	Dans Apache Spark, le même code peut être utilisé pour le traitement par lots et le traitement en flux
Débit	10k enregistrements par nœud par seconde	100k enregistrements par nœud par seconde
Spécial	RPC distribué	Traitement unifié (par lots, SQL, etc.)

Conclusion

Apache Storm et Apache Spark sont d’excellentes solutions qui résolvent le problème d’ingestion et de transformation du streaming. Apache Storm et Apache Spark peuvent tous deux faire partie d’un cluster Hadoop pour le traitement des données. Apache Storm est une solution pour le traitement des flux en temps réel. Mais Storm est très complexe pour les développeurs pour développer des applications en raison des ressources limitées.

Apache Storm peut principalement être utilisé pour le traitement de flux. Mais l’industrie a besoin d’une solution généralisée qui peut résoudre tous les types de problèmes. Par exemple, le traitement par lots, le traitement en flux, le traitement interactif ainsi que le traitement itératif. C’est alors qu’apparaît Apache Spark, un moteur de calcul polyvalent. C’est la raison pour laquelle la demande d’Apache Spark est plus importante que celle d’autres outils par les professionnels de l’informatique. Apache Spark peut traiter différents types de problèmes. En outre, Apache Spark est beaucoup trop facile pour les développeurs et peut très bien s’intégrer à Hadoop. Apache Spark vous donne la flexibilité de travailler dans différents langages et environnements.

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