Apache Storm vs Apache Spark

Diferença entre Apache Storm e Apache Spark

Apache Storm é um sistema de computação em tempo real de código aberto, escalável, tolerante a falhas e distribuído. O Apache Storm é focado no processamento de streaming ou processamento de eventos. Apache Storm implementa um método tolerante a falhas para realizar um cálculo ou pipelining de múltiplos cálculos em um evento enquanto ele flui para um sistema. O Apache Spark é uma estrutura de tecnologia de computação em cluster e de rápida velocidade, projetada para computação rápida em processamento de dados em larga escala. Apache Spark é um mecanismo de processamento distribuído, mas não vem com gerenciador de recursos de cluster e sistema de armazenamento distribuído embutido. Você tem que conectar um gerenciador de cluster e sistema de armazenamento de sua escolha.

Introduzir mais sobre Apache Storm vs Apache Spark :

• Apache Storm é um mecanismo computacional contínuo tarefa-paralela. Ele define seus fluxos de trabalho em gráficos acíclicos direcionados (DAG’s) chamados topologias. Estas topologias funcionam até serem desligadas pelo usuário ou encontrarem uma falha irrecuperável. O Apache Storm não roda em clusters Hadoop, mas utiliza o Zookeeper e seu próprio mineiro para gerenciar seus processos. Apache Storm pode ler e escrever arquivos em HDFS.
• Apache Storm integra-se com as tecnologias de fila e banco de dados que você já usa. Uma topologia Storm consome fluxos de dados e processa esses fluxos de maneiras arbitrariamente complexas, repartindo os fluxos entre cada estágio do cálculo, no entanto necessário. O Apache Storm é baseado em tufos e fluxos. Um tuple é basicamente o que seus dados são e como são estruturados.
• A estrutura do Apache Spark consiste de Spark Core e Conjunto de bibliotecas. O Spark Core executa e gerencia nosso trabalho fornecendo uma experiência perfeita para o usuário final. Um usuário tem que submeter um trabalho ao Spark core e o Spark core cuida do processamento, execução e resposta de volta ao usuário. Nós temos Spark Core API em diferentes linguagens de script como Scala, Python, Java, e R.
• No Apache Spark, o usuário pode usar o Apache Storm para transformar dados não estruturados à medida que eles fluem para o formato desejado. Você tem que conectar um gerenciador de cluster e um sistema de armazenamento de sua escolha.

1. Você pode escolher Apache YARN ou Mesos para o gerenciador de cluster do Apache Spark.
2. Pode escolher Hadoop Distributed File System (HDFS), Google cloud storage, Amazon S3, Microsoft Azure para o gerenciador de recursos para Apache Spark.

• Apache Spark é um mecanismo de processamento de dados para modos batch e streaming com consultas SQL, Processamento Gráfico e Aprendizagem de Máquina.

Head to Head Comparison Between Apache Storm and Apache Spark (Infographics)

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Key Differences Between Apache Storm and Apache Spark :

Below são as listas de pontos, descreva as principais diferenças entre Apache Storm e Apache Spark:

• Apache Storm executa cálculos em paralelo tarefa-paralelo enquanto Apache Spark executa cálculos em paralelo dados.
• Se o nó worker falhar no Apache Storm, a Nimbus atribui a tarefa worker ao outro nó e todos os tuples enviados para o nó que falhou serão timed out e, portanto, reproduzidos automaticamente enquanto No Apache Spark, se o nó worker falhar, então o sistema pode recalcular a partir de uma cópia restante dos dados de entrada e os dados podem se perder se os dados não forem replicados.
• A garantia de entrega do Apache Strom depende de uma fonte de dados segura enquanto que no Apache Spark HDFS a fonte de dados com suporte de dados é segura.
• Apache Storm é um mecanismo de processamento de streaming para processar dados de streaming em tempo real enquanto que no Apache Spark é um mecanismo de computação de propósito geral.

Faatures of Apache Storm:

1. Tolerância padrão – onde se as roscas dos trabalhadores morrem, ou um nó cai, os trabalhadores são automaticamente reiniciados
2. Scalabilidade – Altamente escalável, Storm pode manter o desempenho mesmo sob carga crescente adicionando recursos linearmente onde taxas de transmissão de até um milhão de mensagens de 100 bytes por segundo por nó podem ser alcançadas
3. Latência – Storm executa atualização de dados e resposta de entrega de ponta a ponta em segundos ou minutos depende do problema. Ele tem latência muito baixa.
4. Fácil de usar na implantação e operação do sistema.
5. Integrado com o Hadoop para aproveitar maiores rendimentos
6. Fácil de implementar e pode ser integrado com qualquer linguagem de programação
7. Apache Storm é de código aberto, robusto e fácil de usar. Pode ser utilizado tanto em pequenas empresas como em grandes corporações
8. Permite o processamento do fluxo em tempo real de forma incrivelmente rápida porque e tem um enorme poder de processamento de dados.
9. Apache Storm tem inteligência operacional.
10. Apache Storm fornece processamento de dados garantido mesmo que qualquer um dos nós conectados no dado ou mensagens do cluster seja perdido

Faatures of Apache Spark:

1. Speed: Apache Spark ajuda a executar uma aplicação em cluster Hadoop, até 100 vezes mais rápido na memória, e 10 vezes mais rápido quando executado em disco.
2. Processamento em Tempo Real: Apache Spark pode lidar com streaming de dados em tempo real.
3. Usabilidade: Apache Spark tem a capacidade de suportar várias linguagens como Java, Scala, Python e R
4. Avaliação preguiçosa: No Apache Spark, as transformações são de natureza preguiçosa. Ele dará resultados após a formação de um novo RDD a partir do existente.
5. Integração com o Hadoop: Apache Spark pode rodar independentemente e também no Hadoop YARN Cluster Manager e assim ele pode ler dados existentes do Hadoop.
6. Tolerância a Falhas: O Apache Spark fornece tolerância a falhas usando o conceito RDD. RDD Spark são projetados para lidar com a falha de qualquer nó de trabalhador no cluster.

Apache Storm and Apache Spark Comparison Table

Estou discutindo artefatos principais e fazendo a distinção entre Apache Storm e Apache Spark.

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	Apache Storm	Apache Spark
Processamento em fluxo	Processamento em micro-lotes	Processamento em lote
Linguagens de programação	Java, Clojure, Scala (Suporte a múltiplos idiomas)	Java, Scala (Suporte a menos idiomas)
Reliabilidade	Suporta exatamente uma vez o modo de processamento. Pode ser usado nos outros modos como pelo menos uma vez processando e no máximo uma vez também no modo de processamento	Suporta somente uma vez exatamente no modo de processamento
Fontes de fluxo	Spout	HDFS
Principais de fluxo	Tuple, Partição	Streamream
Baixa latência	Tormenta Apache pode proporcionar melhor latência com menos restrições	Fluxo Apache Spark têm maior latência comparando Apache Storm
Persistência	MapState	Por RDD
Mensagem	ZeroMQ, Netty	Netty, Akka
Gestão de Recursos	Fios, Mesos	Fios, Mesos
Tolerância de Falha	Na Apache Storm, se o processo falhar, o processo de supervisão irá reiniciá-lo automaticamente à medida que a gestão do estado é tratada através do Zookeeper	No Apache Spark, ele trata de reiniciar os trabalhadores através do gestor de recursos que pode ser YARN, Mesos, ou o seu gestor autónomo
Gestão do Estado	Suportado	Suportado
Provisionamento	Apache Ambari	Monitoramento básico usando Ganglia
Baixo Custo de Desenvolvimento	No Apache Storm, o mesmo código não pode ser usado para processamento em lote e processamento de fluxo contínuo	No Apache Spark, o mesmo código pode ser usado para processamento em lote e processamento em fluxo
Passo de processamento	10k registros por nó por segundo	100k registros por nó por segundo
Especial	RPC distribuído	Processamento unificado (lote, SQL, etc.))

Conclusão

Apache Storm e Apache Spark são grandes soluções que resolvem o problema de ingestão e transformação do fluxo. Apache Storm e Apache Spark ambos podem ser parte do cluster Hadoop para processamento de dados. O Apache Storm é uma solução para o processamento de streaming em tempo real. Mas Storm é muito complexo para desenvolvedores desenvolverem aplicações por causa dos recursos limitados.

Apache Storm pode ser usado principalmente para processamento de Streams. Mas a indústria precisa de uma solução generalizada que possa resolver todos os tipos de problemas. Por exemplo Processamento em lote, processamento de fluxo interativo, bem como processamento iterativo. Assim, o Apache Spark vem à tona, que é um mecanismo de computação de propósito geral. Esta é a razão pela qual a demanda do Apache Spark é mais comparativa com outras ferramentas de profissionais de TI. O Apache Spark pode lidar com diferentes tipos de problemas. Além disso, o Apache Spark é muito fácil para desenvolvedores e pode se integrar muito bem com o Hadoop. Apache Spark lhe dá a flexibilidade para trabalhar em diferentes linguagens e ambientes.

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