Apache Storm vs Apache Spark

• Apache Storm is een taak-parallelle continue computationele engine. Het definieert zijn workflows in Directed Acyclic Graphs (DAG’s), topologieën genaamd. Deze topologieën worden uitgevoerd totdat ze door de gebruiker worden afgesloten of totdat ze een onherstelbare storing ondervinden. Apache Storm draait niet op Hadoop-clusters, maar gebruikt Zookeeper en zijn eigen minion worker om zijn processen te beheren. Apache Storm kan bestanden lezen en schrijven naar HDFS.
• Apache Storm integreert met de wachtrij- en databasetechnologieën die u al gebruikt. Een Storm topologie verbruikt gegevensstromen en verwerkt die stromen op willekeurig complexe manieren, herverdeling van de stromen tussen elke fase van de berekening zoals nodig is. Apache Storm is gebaseerd op tuples en streams. Een tuple is in principe wat je data is en hoe het is gestructureerd.
• Apache Spark framework bestaat uit Spark Core en een set van bibliotheken. Spark core voert onze job uit en beheert deze door een naadloze ervaring te bieden aan de eindgebruiker. Een gebruiker moet een opdracht indienen bij Spark core en Spark core zorgt voor de verdere verwerking, uitvoering en antwoord terug naar de gebruiker. We hebben Spark Core API in verschillende scripting talen zoals Scala, Python, Java, en R.
• In Apache Spark, kan de gebruiker Apache Storm gebruiken om ongestructureerde gegevens te transformeren als het stroomt in het gewenste formaat. Je moet een clustermanager en opslagsysteem naar keuze aansluiten.

1. Je kunt Apache YARN of Mesos kiezen voor de clustermanager voor Apache Spark.
2. U kunt Hadoop Distributed File System (HDFS), Google cloud storage, Amazon S3, Microsoft Azure kiezen als resource manager voor Apache Spark.

• Apache Spark is een data processing engine voor batch en streaming modi met SQL queries, Graph Processing, en Machine Learning.

Vergelijking van kop tot kop tussen Apache Storm en Apache Spark (infografiek)

Hieronder vindt u de top 15 van vergelijkingen tussen Data Science en Machine Learning

Key verschillen tussen Apache Storm en Apache Spark :

Hieronder vindt u een lijst met punten die de belangrijkste verschillen tussen Apache Storm en Apache Spark beschrijven:

• Apache Storm voert taakparallelle berekeningen uit, terwijl Apache Spark gegevensparallelle berekeningen uitvoert.
• Als een werkstation in Apache Storm uitvalt, wijst Nimbus de taak aan het andere station toe en worden alle tupels die naar het uitvallende station worden gestuurd, uitgetimed en dus automatisch opnieuw afgespeeld. In Apache Spark kan het systeem, als een werkstation uitvalt, opnieuw rekenen met de overgebleven kopie van de invoergegevens en kunnen gegevens verloren gaan als ze niet worden gerepliceerd.
• Apache Strom leveringsgarantie is afhankelijk van een veilige gegevensbron, terwijl in Apache Spark HDFS-gebackte gegevensbron veilig is.
• Apache Storm is een stream processing engine voor het verwerken van real-time streaming data, terwijl Apache Spark een general purpose computing engine is.

Features van Apache Storm:

1. Fouttolerantie – als worker threads sterven, of een node uitvalt, worden de workers automatisch herstart
2. Kalibaarheid – Zeer schaalbaar, Storm kan de prestaties op peil houden, zelfs onder toenemende belasting door het lineair toevoegen van resources waar doorvoersnelheden van zelfs een miljoen 100 byte berichten per seconde per node kunnen worden bereikt
3. Latency – Storm voert data refresh en end-to-end delivery respons uit in seconden of minuten, afhankelijk van het probleem. Het heeft een zeer lage latency.
4. Gebruiksgemak bij het implementeren en bedienen van het systeem.
5. Geïntegreerd met Hadoop om hogere verwerkingscapaciteiten te benutten
6. Gemakkelijk te implementeren en kan worden geïntegreerd met elke programmeertaal
7. Apache Storm is open source, robuust en gebruikersvriendelijk. Het kan worden gebruikt in zowel kleine bedrijven als grote bedrijven
8. Maakt real-time stream processing op ongelooflijk snel omdat en het heeft een enorme kracht van de verwerking van de gegevens.
9. Apache Storm heeft operationele intelligentie.
10. Apache Storm biedt gegarandeerde verwerking van gegevens, zelfs als een van de aangesloten nodes in het cluster sterven of berichten verloren gaan

Features of Apache Spark:

1. Snelheid: Apache Spark helpt bij het uitvoeren van een toepassing in Hadoop cluster, tot 100 keer sneller in het geheugen, en 10 keer sneller bij het uitvoeren op schijf.
2. Real-Time Processing: Apache spark kan real-time streaming data verwerken.
3. Bruikbaarheid: Apache Spark heeft de mogelijkheid om meerdere talen te ondersteunen, zoals Java, Scala, Python en R
4. Lazy Evaluation: In Apache Spark zijn transformaties lui van aard. Het zal resultaten geven na het vormen van nieuwe RDD van de bestaande.
5. Integratie met Hadoop: Apache Spark kan onafhankelijk draaien en ook op Hadoop YARN Cluster Manager en zo kan het bestaande Hadoop-data lezen.
6. Fouttolerantie: Apache Spark biedt fouttolerantie met behulp van RDD-concept. Spark RDD’s zijn ontworpen om het falen van elke worker node in het cluster op te vangen.

Vergelijkingstabel tussen Apache Storm en Apache Spark

Ik bespreek de belangrijkste artefacten en maak een onderscheid tussen Apache Storm en Apache Spark.

	Apache Storm	Apache Spark
Stream Processing	Micro-batch processing	Batch Processing
Programmeertalen	Java, Clojure, Scala (Ondersteuning meerdere talen)	Java, Scala (Ondersteuning mindere talen)
Betrouwbaarheid	Ondersteunt precies één verwerkingsmodus. Kan ook in de andere modi worden gebruikt, zoals ten minste eenmaal verwerking en ten hoogste eenmaal verwerking	Ondersteunt alleen precies eenmaal verwerkingsmodus
Stream Sources	Spout	HDFS
Stream Primitives	Tuple, Partition	DStream
Lage latency	Apache Storm kan betere latency bieden met minder beperkingen	Apache Spark streaming hebben een hogere latency vergeleken met Apache Storm
Persistence	MapState	Per RDD
Messaging	ZeroMQ, Netty	Netty, Akka
Resource Management	Yarn, Mesos	Yarn, Meson
Fault Tolerance	In Apache Storm, als het proces faalt, zal het supervisor proces het automatisch herstarten aangezien het status management wordt afgehandeld via Zookeeper	In Apache Spark, wordt het herstarten van werkers afgehandeld via de resource manager die YARN, Mesos, of zijn standalone manager
State Management	Supported	Supported
Provisioning	Apache Ambari	Basis monitoring met Ganglia
Lage ontwikkelingskosten	In Apache Storm, kan dezelfde code niet worden gebruikt voor batchverwerking en stream-verwerking	In Apache Spark, kan dezelfde code worden gebruikt voor batchverwerking en streamverwerking
Throughput	10k records per node per seconde	100k records per node per seconde
Special	Distributed RPC	Unified processing (batch, SQL, etc.)

Conclusie

Apache Storm en Apache Spark zijn geweldige oplossingen die het streaming ingestie- en transformatieprobleem oplossen. Apache Storm en Apache Spark kunnen beide deel uitmaken van Hadoop-cluster voor het verwerken van gegevens. Apache Storm is een oplossing voor real-time stream processing. Maar Storm is erg complex voor ontwikkelaars om applicaties te ontwikkelen vanwege de beperkte middelen.

Apache Storm kan meestal worden gebruikt voor Stream verwerking. Maar de industrie heeft behoefte aan een gegeneraliseerde oplossing die alle soorten problemen kan oplossen. Bijvoorbeeld Batch verwerking, stroom verwerking interactieve verwerking en ook iteratieve verwerking. Dus, Apache Spark komt in de schijnwerpers, dat is een general-purpose computation engine. Dit is de reden waarom de vraag naar Apache Spark groter is in vergelijking met andere tools door IT-professionals. Apache Spark kan verschillende soorten problemen aan. Afgezien van dit Apache Spark is veel te gemakkelijk voor ontwikkelaars en kan heel goed integreren met Hadoop. Apache Spark geeft je de flexibiliteit om te werken in verschillende talen en omgevingen.

Aanbevolen artikelen

Dit is een gids voor Apache Storm vs Apache Spark geweest. Hier hebben we besproken Apache Storm vs Apache Spark head to head vergelijking, de belangrijkste verschillen, samen met infographics en vergelijking tabel. U kunt ook kijken naar de volgende artikelen om meer te leren –

1. Iaas vs Azure Pass – Verschillen die je moet weten
2. Apache Hadoop vs Apache Spark |Top 10 vergelijkingen die je moet weten!
3. 7 Geweldige Gids over Apache Spark (Gids)
4. Best 15 Dingen die je moet weten over MapReduce vs Spark
5. Hadoop vs Apache Spark – Interessante Dingen die je moet weten