Apache Storm vs Apache Spark

• Apache Storm jest ciągłym silnikiem obliczeniowym typu task-parallel. Definiuje on swoje przepływy pracy w grafach skierowanych (Directed Acyclic Graphs – DAG’s) zwanych topologiami. Topologie te działają do momentu wyłączenia ich przez użytkownika lub napotkania nienaprawialnej awarii. Apache Storm nie działa na klastrach Hadoop, ale używa Zookeepera i własnego minion worker do zarządzania swoimi procesami. Apache Storm może czytać i zapisywać pliki do HDFS.
• Apache Storm integruje się z technologiami kolejkowania i baz danych, których już używasz. Topologia Storma konsumuje strumienie danych i przetwarza te strumienie w dowolnie złożony sposób, dzieląc strumienie pomiędzy poszczególne etapy obliczeń w zależności od potrzeb. Apache Storm oparty jest na tuplach i strumieniach. Tuple to w zasadzie to, czym są twoje dane i jak są zorganizowane.
• Szkielet Apache Spark składa się z rdzenia Spark i zestawu bibliotek. Rdzeń Sparka wykonuje i zarządza naszymi zadaniami, zapewniając bezproblemowe doświadczenie dla użytkownika końcowego. Użytkownik musi przesłać zadanie do rdzenia Spark, a rdzeń Spark zajmuje się dalszym przetwarzaniem, wykonywaniem i odpowiedzią z powrotem do użytkownika. Mamy Spark Core API w różnych językach skryptowych, takich jak Scala, Python, Java i R.
• W Apache Spark, użytkownik może użyć Apache Storm do przekształcenia nieustrukturyzowanych danych w pożądanym formacie. Musisz podłączyć menedżera klastra i system pamięci masowej według własnego wyboru.

1. Możesz wybrać Apache YARN lub Mesos dla menedżera klastra dla Apache Spark.
2. Możesz wybrać Hadoop Distributed File System (HDFS), Google cloud storage, Amazon S3, Microsoft Azure dla menedżera zasobów dla Apache Spark.

• Apache Spark jest silnikiem przetwarzania danych dla trybów wsadowych i strumieniowych wyposażonym w zapytania SQL, przetwarzanie grafów i uczenie maszynowe.

Porównanie Apache Storm i Apache Spark (Infografika)

Poniżej znajduje się 15 najlepszych porównań pomiędzy Data Science i Machine Learning

Kluczowe różnice pomiędzy Apache Storm i Apache Spark :

Poniżej znajduje się lista punktów, które opisują kluczowe różnice pomiędzy Apache Storm i Apache Spark:

• Apache Storm wykonuje obliczenia równoległe do zadań, podczas gdy Apache Spark wykonuje obliczenia równoległe do danych.
• Jeśli węzeł robotniczy ulegnie awarii w Apache Storm, Nimbus przypisuje zadanie robotnicze do innego węzła, a wszystkie krotki wysłane do uszkodzonego węzła zostaną odliczone w czasie i automatycznie odtworzone, podczas gdy w Apache Spark, jeśli węzeł robotniczy ulegnie awarii, system może ponownie wykonać obliczenia na podstawie pozostałej kopii danych wejściowych, a dane mogą zostać utracone, jeśli nie są replikowane.
• Gwarancja dostarczenia danych w Apache Strom zależy od bezpiecznego źródła danych, podczas gdy w Apache Spark źródło danych wspierane przez HDFS jest bezpieczne.
• Apache Storm jest silnikiem przetwarzania strumieniowego do przetwarzania danych strumieniowych w czasie rzeczywistym, podczas gdy Apache Spark jest silnikiem obliczeniowym ogólnego przeznaczenia.

Funkcje Apache Storm:

1. Odporność na błędy – gdzie jeśli wątki robotnicze umrą, lub węzeł ulegnie awarii, robotnicy są automatycznie restartowani
2. Skalowalność – Wysoce skalowalny, Storm może utrzymać wydajność nawet pod rosnącym obciążeniem poprzez liniowe dodawanie zasobów, gdzie można osiągnąć przepustowość nawet jednego miliona 100 bajtowych wiadomości na sekundę na węzeł
3. Łatwość – Storm wykonuje odświeżanie danych i odpowiedź end-to-end delivery w ciągu sekund lub minut w zależności od problemu. Ma bardzo niską latencję.
4. Łatwość użycia przy wdrażaniu i obsłudze systemu.
5. Integracja z Hadoop w celu uzyskania wyższej przepustowości
6. Łatwość implementacji i możliwość integracji z dowolnym językiem programowania
7. Apache Storm jest open source, solidny i przyjazny dla użytkownika. Może być wykorzystywany zarówno w małych firmach, jak i dużych korporacjach
8. Pozwala na przetwarzanie strumieniowe w czasie rzeczywistym z niewiarygodnie dużą prędkością, ponieważ posiada ogromną moc przetwarzania danych.
9. Apache Storm posiada inteligencję operacyjną.
10. Apache Storm zapewnia gwarantowane przetwarzanie danych, nawet jeśli którykolwiek z połączonych węzłów w klastrze umrze lub wiadomości zostaną utracone

Właściwości Apache Spark:

1. Szybkość: Apache Spark pomaga uruchomić aplikację w klastrze Hadoop, do 100 razy szybciej w pamięci i 10 razy szybciej, gdy działa na dysku.
2. Real-Time Processing: Apache spark może obsługiwać dane strumieniowe w czasie rzeczywistym.
3. Użyteczność: Apache Spark ma możliwość obsługi wielu języków, takich jak Java, Scala, Python i R
4. Lazy Evaluation: W Apache Spark, transformacje są leniwe w naturze. Daje to wyniki po utworzeniu nowego RDD z istniejącego.
5. Integracja z Hadoop: Apache Spark może działać niezależnie, a także na Hadoop YARN Cluster Manager, a zatem może odczytywać istniejące dane Hadoop.
6. Fault Tolerance: Apache Spark zapewnia odporność na błędy przy użyciu koncepcji RDD. Spark RDD są zaprojektowane do obsługi awarii dowolnego węzła robotniczego w klastrze.

Tabela porównawcza Apache Storm i Apache Spark

Przedyskutuję główne artefakty i rozróżnienie między Apache Storm i Apache Spark.

.

	Apache Storm	Apache Spark
Przetwarzanie strumieniowe	Przetwarzanie mikrowątkowe	Przetwarzanie wsadowe
Języki programowania	Java, Clojure, Scala (obsługa wielu języków)	Java, Scala (obsługa mniejszej liczby języków)
Reliability	Obsługuje dokładnie jeden tryb przetwarzania. Can be used in the other modes like at least once processing and at most once processing mode as well	Supports only exactly once processing mode
Stream Sources	Spout	HDFS
Stream Primitives	Tuple, Partition	DStream
Niska latencja	Apache Storm może zapewnić lepszą latencję przy mniejszej ilości ograniczeń	Strumieniowanie Apache Spark mają wyższą latencję porównując Apache Storm
Persistence	MapState	Per RDD
Messaging	ZeroMQ, Netty	Netty, Akka
Zarządzanie zasobami	Yarn, Mesos	Yarn, Meson
Fault Tolerance	W Apache Storm, jeśli proces ulegnie awarii, proces nadzorujący zrestartuje go automatycznie, ponieważ zarządzanie stanem jest obsługiwane przez Zookeeper	W Apache Spark, obsługuje ponowne uruchamianie pracowników przez menedżera zasobów, którym może być YARN, Mesos, lub jego samodzielnego menedżera
Zarządzanie stanem	Obsługiwane	Obsługiwane
Dostarczanie	Apache Ambari	Podstawowy monitoring przy użyciu Ganglia
Niski koszt rozwoju	W Apache Storm, ten sam kod nie może być użyty do przetwarzania wsadowego i przetwarzania strumieniowego	W Apache Spark, ten sam kod może być użyty do przetwarzania wsadowego i strumieniowego
Wydajność	10k rekordów na węzeł na sekundę	100k rekordów na węzeł na sekundę
Specjalne	Dystrybuowane RPC	Ujednolicone przetwarzanie (wsadowe, SQL, itp.)

Podsumowanie

Apache Storm i Apache Spark są świetnymi rozwiązaniami, które rozwiązują problem strumieniowego ingestion i transformacji. Apache Storm i Apache Spark mogą być częścią klastra Hadoop do przetwarzania danych. Apache Storm jest rozwiązaniem do przetwarzania strumieniowego w czasie rzeczywistym. Ale Storm jest bardzo skomplikowany dla programistów do tworzenia aplikacji z powodu ograniczonych zasobów.

Apache Storm może być głównie używany do przetwarzania strumieniowego. Ale przemysł potrzebuje uogólnionego rozwiązania, które może rozwiązać wszystkie rodzaje problemów. Na przykład przetwarzanie wsadowe, przetwarzanie strumieniowe, przetwarzanie interaktywne, jak również przetwarzanie iteracyjne. Tak więc, Apache Spark pojawia się w świetle reflektorów, który jest silnikiem obliczeniowym ogólnego przeznaczenia. To jest powód, dla którego zapotrzebowanie na Apache Spark jest większe w porównaniu z innymi narzędziami przez profesjonalistów IT. Apache Spark może obsługiwać różne rodzaje problemów. Poza tym Apache Spark jest zbyt łatwy w obsłudze dla programistów i może bardzo dobrze integrować się z Hadoop. Apache Spark daje elastyczność do pracy w różnych językach i środowiskach.

Zalecane artykuły

To był przewodnik po Apache Storm vs Apache Spark. Omówiliśmy tutaj porównanie Apache Storm vs Apache Spark, kluczowe różnice wraz z infografiką i tabelą porównawczą. Możesz również spojrzeć na następujące artykuły, aby dowiedzieć się więcej –

1. Iaas vs Azure Pass – Różnice, które musisz znać
2. Apache Hadoop vs Apache Spark |Top 10 porównań, które musisz znać!
3. 7 Niesamowity przewodnik po Apache Spark (Przewodnik)
4. Najlepsze 15 rzeczy, które musisz wiedzieć o MapReduce vs Spark
5. Hadoop vs Apache Spark – Interesujące rzeczy, które musisz wiedzieć