Apache Storm vs Apache Spark

Az Apache Storm és az Apache Spark közötti különbség

Apache Storm egy nyílt forráskódú, skálázható, hibatűrő és elosztott valós idejű számítási rendszer. Az Apache Storm a folyamfeldolgozásra vagy eseményfeldolgozásra összpontosít. Az Apache Storm hibatűrő módszert valósít meg egy számítás elvégzésére vagy több számítás pipelinezésére egy eseményen, ahogy az a rendszerbe áramlik. Az Apache Spark egy villámgyors és fürtszámítási technológiai keretrendszer, amelyet nagyméretű adatfeldolgozás gyors számításaira terveztek. Az Apache Spark egy elosztott feldolgozómotor, de nem rendelkezik beépített klaszter erőforrás-kezelővel és elosztott tárolórendszerrel. Az Ön által választott fürtkezelőt és tárolórendszert kell csatlakoztatnia.

Bővebben az Apache Storm vs Apache Spark :

• Az Apache Storm egy feladatpárhuzamos folyamatos számítási motor. Munkafolyamatait irányított aciklikus gráfokban (DAG-ok), úgynevezett topológiákban definiálja. Ezek a topológiák a felhasználó általi leállításig vagy helyreállíthatatlan hiba bekövetkezéséig futnak. Az Apache Storm nem Hadoop-klasztereken fut, hanem a Zookeeper és a saját minion worker segítségével kezeli a folyamatait. Az Apache Storm képes fájlokat olvasni és írni a HDFS-be.
• Az Apache Storm integrálódik a már használt várakozási és adatbázis-technológiákkal. A Storm topológia adatfolyamokat fogyaszt, és ezeket a folyamokat tetszőlegesen összetett módon dolgozza fel, a folyamokat a számítás egyes szakaszai között szükség szerint újra felosztva. Az Apache Storm a tupleteken és a streameken alapul. A tuple alapvetően azt jelenti, hogy az adatai milyenek és hogyan vannak strukturálva.
• Az Apache Spark keretrendszer a Spark Core és a könyvtárak készletéből áll. A Spark mag végrehajtja és kezeli a munkánkat, zökkenőmentes élményt nyújtva a végfelhasználónak. A felhasználónak el kell küldenie egy feladatot a Spark core-hoz, és a Spark core gondoskodik a további feldolgozásról, a végrehajtásról és a felhasználónak adott válaszról. Spark Core API-val rendelkezünk különböző szkriptnyelveken, például Scala, Python, Java és R.
• Az Apache Sparkban a felhasználó az Apache Stormot használhatja a strukturálatlan adatok áramlás közbeni átalakítására a kívánt formátumba. A felhasználónak be kell csatlakoztatnia egy általa választott fürtkezelőt és tárolórendszert.

1. Az Apache Spark fürtkezelőjéhez választhat Apache YARN vagy Mesos fürtkezelőt.
2. A Hadoop Distributed File System (HDFS), Google cloud storage, Amazon S3, Microsoft Azure erőforrás-kezelőt választhat az Apache Spark számára.

• Az Apache Spark egy adatfeldolgozó motor kötegelt és streaming módokhoz, amely SQL-lekérdezéseket, gráffeldolgozást és gépi tanulást tartalmaz.

Az Apache Storm és az Apache Spark fej-fej mellett összehasonlítása (Infografika)

Az alábbiakban az adattudomány és a gépi tanulás közötti 15 legfontosabb összehasonlítás

Az Apache Storm és az Apache Spark közötti legfontosabb különbségek :

Az alábbi felsorolásban az Apache Storm és az Apache Spark közötti legfontosabb különbségeket ismertetjük:

• Az Apache Storm feladatpárhuzamos számításokat végez, míg az Apache Spark adatpárhuzamos számításokat.
• Ha az Apache Stormban a munkás csomópont meghibásodik, a Nimbus a másik csomóponthoz rendeli a munkás feladatát, és a meghibásodott csomópontra küldött összes tuplet időzítve lesz, és így automatikusan újrajátszásra kerül, míg az Apache Sparkban, ha a munkás csomópont meghibásodik, akkor a rendszer a bemeneti adatok megmaradt példányából újra tud számolni, és az adatok elveszhetnek, ha az adatok nincsenek replikálva.
• Apache Strom szállítási garanciája a biztonságos adatforrástól függ, míg az Apache Sparkban a HDFS támogatott adatforrás biztonságos.
• Apache Storm egy stream-feldolgozó motor valós idejű streaming adatok feldolgozására, míg az Apache Spark egy általános célú számítási motor.

Az Apache Storm jellemzői:

1. Hibatűrés – ha a munkásszálak meghalnak, vagy egy csomópont leáll, a munkások automatikusan újraindulnak
2. Kiegyenlíthetőség – A Storm nagymértékben skálázható, az erőforrások lineáris hozzáadásával még növekvő terhelés mellett is képes fenntartani a teljesítményt, ahol akár egymillió 100 byte-os üzenet másodpercenkénti átviteli sebessége is elérhető csomópontonként
3. Késleltetés – A Storm az adatfrissítést és a végponttól végpontig tartó kézbesítési választ a problémától függően másodpercek vagy percek alatt végzi. Nagyon alacsony késleltetéssel rendelkezik.
4. Egyszerű használat a rendszer telepítése és üzemeltetése során.
5. A Hadoop-pal integrálva a nagyobb átviteli teljesítmény kihasználása érdekében
6. Egyszerűen implementálható és bármilyen programozási nyelvvel integrálható
7. Apache Storm nyílt forráskódú, robusztus és felhasználóbarát. Kis cégeknél és nagyvállalatoknál egyaránt hasznosítható
8. Elképzelhetetlenül gyors valós idejű stream-feldolgozást tesz lehetővé, mert és hatalmas teljesítménye van az adatok feldolgozásában.
9. Az Apache Storm operatív intelligenciával rendelkezik.
10. Az Apache Storm garantált adatfeldolgozást biztosít még akkor is, ha a fürt bármelyik csatlakoztatott csomópontja meghal vagy az üzenetek elvesznek

Az Apache Spark jellemzői:

1. Sebesség: Az Apache Spark segít egy alkalmazás futtatásában a Hadoop fürtben, akár 100-szor gyorsabban memóriában, és 10-szer gyorsabban, ha lemezen fut.
2. Valós idejű feldolgozás: Az Apache Spark képes valós idejű streaming adatok kezelésére.
3. Használhatóság:
4. Lusta kiértékelés: Az Apache Spark több nyelvet is támogat, mint például a Java, Scala, Python és R
5. Lusta kiértékelés: Az Apache Sparkban az átalakítások lusta jellegűek. A meglévő RDD-ből való új RDD kialakítása után ad eredményt.
6. Integráció a Hadoop-pal: Az Apache Spark önállóan és a Hadoop YARN klaszterkezelőn is futtatható, így képes a meglévő Hadoop-adatok olvasására.
7. Hibatűrés: Az Apache Spark hibatűrést biztosít az RDD koncepció segítségével. A Spark RDD-ket úgy tervezték, hogy kezelni tudják a fürt bármelyik munkás csomópontjának meghibásodását.

Apache Storm és Apache Spark összehasonlító táblázat

Az Apache Storm és az Apache Spark főbb műtárgyait és megkülönböztetését tárgyalom.

	Apache Storm	Apache Spark
Stream Processing	Micro-batch processing	Batch Processing
Programozási nyelvek	Java, Clojure, Scala (több nyelv támogatása)	Java, Scala (kisebb nyelvek támogatása)
megbízhatóság	Támogatja a pontosan egyszeri feldolgozási módot. Használható a többi módban is, mint a legalább egyszeri feldolgozás és legfeljebb egyszeri feldolgozás módban	Támogatja csak a pontosan egyszeri feldolgozás módot
Stream Sources	Spout	HDFS
Stream Primitives	Tuple, Partíció	DStream
Alacsony késleltetés	Apache Storm jobb késleltetést biztosíthat kevesebb korlátozással	Apache Spark streaming. nagyobb késleltetéssel rendelkeznek az Apache Stormmal összehasonlítva
Persistence	MapState	Per RDD
Messaging	ZeroMQ, Netty	Netty, Akka
Resource Management	Yarn, Mesos	Yarn, Meson
Fault Tolerance	Apache Stormban, ha a folyamat meghibásodik, a felügyelő folyamat automatikusan újraindítja, mivel az állapotkezelést a Zookeeper kezeli	Az Apache Sparkban a munkások újraindítását az erőforrás-kezelőn keresztül kezeli, ami lehet YARN, Mesos, vagy az önálló menedzsere
State Management	Supported	Supported
Provisioning	Apache Ambari	Egyszerű felügyelet a Ganglia használatával
alacsony fejlesztési költség	Apache Stormban, ugyanazt a kódot nem lehet használni a kötegelt feldolgozáshoz és a stream feldolgozáshoz	Az Apache Sparkban, ugyanaz a kód használható kötegelt feldolgozásra és stream feldolgozásra
Átlépési teljesítmény	10k rekordok csomópontonként másodpercenként	100k rekordok csomópontonként másodpercenként
Special	Distributed RPC	Egységesített feldolgozás (batch, SQL, etc.)

Következtetés

Apache Storm és az Apache Spark nagyszerű megoldások, amelyek megoldják a streaming bevitel és átalakítás problémáját. Az Apache Storm és az Apache Spark egyaránt része lehet a Hadoop fürtnek az adatok feldolgozásához. Az Apache Storm a valós idejű adatfolyam-feldolgozás megoldása. A Storm azonban nagyon bonyolult a fejlesztők számára az alkalmazások fejlesztése a korlátozott erőforrások miatt.

Apache Storm leginkább folyamfeldolgozásra használható. Az iparágnak azonban olyan általánosított megoldásra van szüksége, amely minden problématípust meg tud oldani. Például Batch feldolgozás, stream feldolgozás interaktív feldolgozás, valamint iteratív feldolgozás. Így kerül reflektorfénybe az Apache Spark, amely egy általános célú számítási motor. Ez az oka annak, hogy az Apache Spark iránti kereslet nagyobb az IT-szakemberek más eszközökkel való összehasonlításában. Az Apache Spark különböző típusú problémákat képes kezelni. Ettől eltekintve az Apache Spark túlságosan egyszerű a fejlesztők számára, és nagyon jól integrálható a Hadooppal. Az Apache Spark rugalmasságot biztosít a különböző nyelveken és környezetekben való munkavégzéshez.

Javasolt cikkek

Ez volt az Apache Storm vs Apache Spark útmutató. Itt tárgyaltuk az Apache Storm vs Apache Spark fej-fej mellett összehasonlítást, a legfontosabb különbségeket infografikákkal és összehasonlító táblázattal együtt. A következő cikkeket is megnézheti, ha többet szeretne megtudni –

1. Iaas vs Azure Pass – Különbségek, amiket tudnia kell
2. Apache Hadoop vs Apache Spark |Top 10 összehasonlítás, amit tudnia kell!
3. 7 elképesztő útmutató az Apache Sparkról (útmutató)
4. A legjobb 15 dolog, amit a MapReduce vs Sparkról tudni kell
5. Hadoop vs Apache Spark – Érdekes dolgok, amiket tudnod kell