Apache Storm vs Apache Spark

Diferența dintre Apache Storm și Apache Spark

Apache Storm este un sistem de calcul în timp real cu sursă deschisă, scalabil, tolerant la erori și distribuit. Apache Storm este axat pe procesarea fluxurilor sau pe procesarea evenimentelor. Apache Storm implementează o metodă tolerantă la erori pentru efectuarea unui calcul sau a mai multor calcule în lanț asupra unui eveniment pe măsură ce acesta curge într-un sistem. Apache Spark este un cadru tehnologic de calcul fulgerător și de tip cluster, conceput pentru calculul rapid în cadrul procesării datelor pe scară largă. Apache Spark este un motor de procesare distribuită, dar nu vine cu un manager de resurse de cluster încorporat și cu un sistem de stocare distribuit. Trebuie să conectați un manager de cluster și un sistem de stocare la alegere.

Introducem mai multe despre Apache Storm vs Apache Spark :

• Apache Storm este un motor de calcul continuu task-paralel. Acesta își definește fluxurile de lucru în grafuri aciclice dirijate (DAG) numite topologii. Aceste topologii rulează până când sunt oprite de către utilizator sau până când întâmpină o defecțiune irecuperabilă. Apache Storm nu rulează pe clustere Hadoop, ci folosește Zookeeper și propriul minion worker pentru a-și gestiona procesele. Apache Storm poate citi și scrie fișiere în HDFS.
• Apache Storm se integrează cu tehnologiile de coadă și de baze de date pe care le utilizați deja. O topologie Storm consumă fluxuri de date și procesează aceste fluxuri în moduri arbitrar de complexe, repartizând fluxurile între fiecare etapă a calculului, după cum este necesar. Apache Storm se bazează pe tupluri și fluxuri. Un tuple este practic ceea ce reprezintă datele dumneavoastră și modul în care sunt structurate.
• Cadrul Apache Spark este format din Spark Core și un set de biblioteci. Spark core execută și gestionează munca noastră, oferind o experiență perfectă pentru utilizatorul final. Un utilizator trebuie să trimită o sarcină de lucru către Spark core, iar Spark core se ocupă de procesarea ulterioară, execuția și răspunsul înapoi către utilizator. Avem Spark Core API în diferite limbaje de scripting, cum ar fi Scala, Python, Java și R.
• În Apache Spark, utilizatorul poate folosi Apache Storm pentru a transforma datele nestructurate pe măsură ce acestea curg în formatul dorit. Trebuie să conectați un manager de clustere și un sistem de stocare la alegere.

1. Puteți alege Apache YARN sau Mesos pentru managerul de clustere pentru Apache Spark.
2. Puteți alege Hadoop Distributed File System (HDFS), Google cloud storage, Amazon S3, Microsoft Azure pentru managerul de resurse pentru Apache Spark.

• Apache Spark este un motor de procesare a datelor pentru modurile de procesare pe loturi și în flux, oferind interogări SQL, procesare grafică și învățare automată.

Comparație cap la cap între Apache Storm și Apache Spark (infografic)

Mai jos găsiți top 15 comparații între Data Science și Machine Learning

Diferențe cheie între Apache Storm și Apache Spark :

Descrieți mai jos listele de puncte, descrieți principalele diferențe dintre Apache Storm și Apache Spark:

• Apache Storm efectuează calcule paralele cu sarcinile, în timp ce Apache Spark efectuează calcule paralele cu datele.
• Dacă nodul lucrător eșuează în Apache Storm, Nimbus atribuie sarcina lucrătorilor celuilalt nod și toate tuplurile trimise la nodul eșuat vor fi cronometrate și, prin urmare, reluate automat, în timp ce în Apache Spark, dacă nodul lucrător eșuează, atunci sistemul poate reface calculele din copia rămasă a datelor de intrare, iar datele ar putea fi pierdute dacă datele nu sunt replicate.
• Garantarea livrării de către Apache Strom depinde de o sursă de date sigură, în timp ce în Apache Spark sursa de date susținută de HDFS este sigură.
• Apache Storm este un motor de procesare a fluxurilor pentru procesarea în timp real a datelor în flux, în timp ce Apache Spark este un motor de calcul de uz general.

Caracteristici ale Apache Storm:

1. Toleranță la erori – în cazul în care dacă firele de lucru mor sau dacă un nod se oprește, lucrătorii sunt reporniți automat
2. Scalabilitate – Foarte scalabil, Storm poate menține performanța chiar și în condiții de creștere a încărcăturii prin adăugarea de resurse în mod liniar, unde se pot obține viteze de procesare chiar și de un milion de mesaje de 100 de octeți pe secundă pe nod
3. Latență – Storm realizează reîmprospătarea datelor și un răspuns de livrare de la un capăt la altul în câteva secunde sau minute, în funcție de problemă. Are o latență foarte scăzută.

Ușor de utilizat în implementarea și operarea sistemului.

4. Integrat cu Hadoop pentru a exploata debite mai mari
5. Facil de implementat și poate fi integrat cu orice limbaj de programare
6. Apache Storm este open source, robust și ușor de utilizat. Poate fi utilizat atât în companii mici, cât și în corporații mari

Permite procesarea fluxurilor în timp real la o viteză incredibilă, deoarece și are o putere enormă de procesare a datelor.

7. Apache Storm are inteligență operațională.
8. Apache Storm oferă o procesare garantată a datelor chiar dacă oricare dintre nodurile conectate în cluster moare sau dacă mesajele sunt pierdute

Caracteristicile Apache Spark:

1. Viteză: Apache Spark ajută la rularea unei aplicații în clusterul Hadoop, de până la 100 de ori mai rapid în memorie și de 10 ori mai rapid atunci când rulează pe disc.
2. Procesare în timp real: Apache Spark poate gestiona fluxuri de date în timp real.
3. Utilizabilitate: Apache Spark are capacitatea de a suporta mai multe limbaje, cum ar fi Java, Scala, Python și R
4. Lazy Evaluation: În Apache Spark, transformările sunt de natură leneșă. Aceasta va oferi rezultate după ce formează un nou RDD din cel existent.
5. Integrare cu Hadoop: Apache Spark poate rula independent și, de asemenea, pe Hadoop YARN Cluster Manager și, astfel, poate citi datele Hadoop existente.
6. Toleranță la erori: Apache Spark oferă toleranță la erori folosind conceptul RDD. RDD-urile Spark sunt concepute pentru a face față eșecului oricărui nod lucrător din cluster.

Tabel de comparație între Apache Storm și Apache Spark

Discut despre artefactele majore și fac distincția între Apache Storm și Apache Spark.

.

	Apache Storm	Apache Spark
Procesare în flux	Procesare microbatch	Procesare pe loturi
Limbaje de programare	Java, Clojure, Scala (suport pentru mai multe limbi)	Java, Scala (suport pentru limbi mai puțin cunoscute)
Fiabilitate	Suportă exact un singur mod de procesare. Poate fi utilizat și în alte moduri, cum ar fi modul de procesare cel puțin o dată și cel mult o dată	Suportă doar modul de procesare exact o dată
Stream Sources	Spout	HDFS
Stream Primitives	Tuple, Partition	DStream
Latență redusă	Apache Storm poate oferi o latență mai bună cu mai puține restricții	Apache Spark streaming au o latență mai mare în comparație cu Apache Storm
Persistență	MapState	Pentru RDD
Mesagerie	ZeroMQ, Netty	Netty, Akka
Gestionarea resurselor	Yarn, Mesos	Yarn, Meson
Fault Tolerance	În Apache Storm, în cazul în care procesul eșuează, procesul supraveghetor îl va reporni automat, deoarece gestionarea stării este gestionată prin Zookeeper	În Apache Spark, acesta se ocupă de repornirea lucrătorilor prin intermediul managerului de resurse care poate fi YARN, Mesos, sau managerul său independent
Gestionarea stării	Suportat	Suportat
Provisionare	Apache Ambari	Monitorizare de bază folosind Ganglia
Costuri reduse de dezvoltare	În Apache Storm, același cod nu poate fi utilizat pentru procesare pe loturi și procesare în flux	În Apache Spark, același cod poate fi utilizat pentru procesare pe loturi și procesare în flux
Trasmitere	10k înregistrări pe nod pe secundă	100k înregistrări pe nod pe secundă
Special	RPC distribuit	Procesare unificată (batch, SQL, etc.)

Concluzie

Apache Storm și Apache Spark sunt soluții excelente care rezolvă problema ingestiei și transformării fluxurilor. Atât Apache Storm, cât și Apache Spark pot face parte din clusterul Hadoop pentru prelucrarea datelor. Apache Storm este o soluție pentru procesarea fluxurilor în timp real. Dar Storm este foarte complexă pentru dezvoltatori pentru a dezvolta aplicații din cauza resurselor limitate.

Apache Storm poate fi utilizat în principal pentru procesarea fluxurilor. Dar industria are nevoie de o soluție generalizată care să poată rezolva toate tipurile de probleme. De exemplu, procesarea pe loturi, procesarea fluxurilor procesarea interactivă, precum și procesarea iterativă. Astfel, Apache Spark iese în evidență, fiind un motor de calcul cu scop general. Acesta este motivul pentru care cererea de Apache Spark este mai mare în comparație cu alte instrumente de către profesioniștii IT. Apache Spark poate gestiona diferite tipuri de probleme. În afară de aceasta, Apache Spark este mult prea ușor pentru dezvoltatori și se poate integra foarte bine cu Hadoop. Apache Spark vă oferă flexibilitatea de a lucra în diferite limbaje și medii.

Articole recomandate

Acesta a fost un ghid despre Apache Storm vs Apache Spark. Aici am discutat despre comparația față în față Apache Storm vs Apache Spark, diferențele cheie împreună cu infografice și tabel comparativ. Puteți, de asemenea, să vă uitați la următoarele articole pentru a afla mai multe –

1. Iaas vs Azure Pass – Diferențe pe care trebuie să le cunoașteți
2. Apache Hadoop vs Apache Spark |Top 10 comparații pe care trebuie să le știți!
3. 7 Ghiduri uimitoare despre despre Apache Spark (Ghid)
4. Cele mai bune 15 lucruri pe care trebuie să le știți despre MapReduce vs Spark
5. Hadoop vs Apache Spark – Lucruri interesante pe care trebuie să le știți