Apache Storm vs Apache Spark

Skillnaden mellan Apache Storm och Apache Spark

Apache Storm är ett skalbart, feltolerant och distribuerat system för beräkning i realtid med öppen källkod. Apache Storm är inriktat på strömbearbetning eller händelsebearbetning. Apache Storm implementerar en feltolerant metod för att utföra en beräkning eller pipelining av flera beräkningar på en händelse när den flödar in i ett system. Apache Spark är ett blixtsnabbt ramverk för klusterberäkningsteknik som utformats för snabb beräkning av storskalig databehandling. Apache Spark är en motor för distribuerad bearbetning, men den har ingen inbyggd klusterresurshanterare och inget distribuerat lagringssystem. Du måste koppla in en klusterhanterare och ett lagringssystem som du själv väljer.

Introducera mer om Apache Storm vs Apache Spark :

• Apache Storm är en uppgifts-parallell kontinuerlig beräkningsmotor. Den definierar sina arbetsflöden i riktade acykliska grafer (Directed Acyclic Graphs, DAG) som kallas topologier. Dessa topologier körs tills användaren stänger av dem eller tills de stöter på ett fel som inte kan återställas. Apache Storm körs inte på Hadoop-kluster utan använder Zookeeper och sin egen minion worker för att hantera sina processer. Apache Storm kan läsa och skriva filer till HDFS.
• Apache Storm integreras med den kö- och databasteknik du redan använder. En Storm-topologi konsumerar dataströmmar och bearbetar dessa strömmar på godtyckligt komplexa sätt, genom att omfördela strömmarna mellan varje steg i beräkningen efter behov. Apache Storm bygger på tupler och strömmar. En tupel är i princip vad dina data är och hur de är strukturerade.
• Apache Spark-ramverket består av Spark Core och en uppsättning bibliotek. Spark core utför och hanterar vårt jobb genom att ge slutanvändaren en sömlös upplevelse. En användare måste skicka in ett jobb till Spark core och Spark core tar hand om den fortsatta bearbetningen, utförandet och svarar tillbaka till användaren. Vi har Spark Core API i olika skriptspråk som Scala, Python, Java och R.
• I Apache Spark kan användaren använda Apache Storm för att omvandla ostrukturerade data när de flödar till önskat format. Du måste koppla in en klusterhanterare och ett lagringssystem som du väljer.

1. Du kan välja Apache YARN eller Mesos som klusterhanterare för Apache Spark.
2. Du kan välja Hadoop Distributed File System (HDFS), Google cloud storage, Amazon S3, Microsoft Azure som resurshanterare för Apache Spark.

• Apache Spark är en databehandlingsmotor för batch- och strömningslägen med SQL-frågor, grafbehandling och maskininlärning.

Huvud till huvud jämförelse mellan Apache Storm och Apache Spark (Infografik)

Nedan följer en topp 15 jämförelse mellan datavetenskap och maskininlärning

Nyckelskillnader mellan Apache Storm och Apache Spark :

Nedan följer en lista med punkter som beskriver de viktigaste skillnaderna mellan Apache Storm och Apache Spark:

• Apache Storm utför parallella beräkningar av uppgifter medan Apache Spark utför parallella beräkningar av data.
• Om en arbetarnod misslyckas i Apache Storm tilldelar Nimbus uppgiften till den andra noden och alla tupler som skickas till den misslyckade noden kommer att ta ut sin tid och därmed spelas upp på nytt automatiskt, medan om en arbetarnod misslyckas i Apache Spark kan systemet göra en ny beräkning med hjälp av den överblivna kopian av indatadata, och data kan gå förlorade om data inte replikeras.
• Apache Stroms leveransgaranti är beroende av en säker datakälla, medan en HDFS-backad datakälla i Apache Spark är säker.
• Apache Storm är en strömbehandlingsmotor för behandling av strömmande data i realtid, medan Apache Spark är en dator för allmänna ändamål.

Funktioner hos Apache Storm:

1. Felttolerans – om arbetstrådar dör eller en nod går ner startas arbetarna automatiskt om
2. Skalbarhet – Storm är mycket skalbar och kan hålla prestandan uppe även vid ökande belastning genom att lägga till resurser linjärt, vilket innebär att man kan uppnå en genomströmningshastighet på till och med en miljon meddelanden på 100 byte per sekund per nod
3. Latency – Storm uppdaterar data och svarar för leverans från början till slut på några sekunder eller minuter beroende på problemet. Den har mycket låg latenstid.
4. Användarvänlighet vid installation och drift av systemet.
5. Integrerat med Hadoop för att utnyttja högre genomströmning
6. Lätt att implementera och kan integreras med vilket programmeringsspråk som helst
7. Apache Storm är öppen källkod, robust och användarvänlig. Den kan användas i små företag såväl som i stora företag
8. Gör det möjligt att bearbeta strömmar i realtid otroligt snabbt eftersom den har en enorm kraft att bearbeta data.
9. Apache Storm har operativ intelligens.
10. Apache Storm ger garanterad databearbetning även om någon av de anslutna noderna i klustret dör eller om meddelanden går förlorade

Funktioner hos Apache Spark:

1. Hastighet: Apache Spark hjälper till att köra ett program i Hadoop-kluster, upp till 100 gånger snabbare i minne och 10 gånger snabbare när det körs på disk.
2. Realtidsbehandling: Apache Spark hjälper till att köra ett program i Hadoop-kluster, upp till 100 gånger snabbare i minne och 10 gånger snabbare när det körs på disk: Apache Spark kan hantera strömmande data i realtid.
3. Användbarhet: Apache Spark har möjlighet att stödja flera språk som Java, Scala, Python och R
4. Lättsam utvärdering: I Apache Spark är transformationer lata till sin natur. Den ger resultat efter att ha bildat en ny RDD från den befintliga.
5. Integration med Hadoop: Apache Spark kan köras självständigt och även på Hadoop YARN Cluster Manager och kan därmed läsa befintliga Hadoop-data.
6. Feltolerans: Apache Spark erbjuder feltolerans med hjälp av RDD-konceptet. Spark RDDs är utformade för att hantera fel på en arbetarnod i klustret.

Apache Storm och Apache Spark Jämförelsetabell

Jag diskuterar viktiga artefakter och särskiljer Apache Storm och Apache Spark.

	Apache Storm	Apache Spark
Stream Processing	Micro-batch processing	Batch Processing
Programmeringsspråk	Java, Clojure, Scala (stöd för flera språk)	Java, Scala (stöd för mindre språk)
Pålitlighet	Stöder exakt ett behandlingsläge. Kan användas i andra lägen som minst en gångs behandling och högst en gångs behandling också	Stöder endast exakt en gångs behandling
Stream Sources	Spout	HDFS
Stream Primitives	Tuple, Partition	DStream
Låg latenstid	Apache Storm kan ge bättre latenstid med färre begränsningar	Apache Spark streaming har högre latenstid jämfört med Apache Storm
Persistens	MapState	Per RDD
Messaging	ZeroMQ, Netty	Netty, Akka
Resurshantering	Yarn, Mesos	Yarn, Meson
Felttolerans	I Apache Storm, om processen misslyckas, kommer den övervakande processen att starta om den automatiskt eftersom statushantering hanteras via Zookeeper	I Apache Spark hanteras omstart av arbetare via resurshanteraren som kan vara YARN, Mesos, eller dess fristående manager
State Management	Supported	Supported
Provisioning	Apache Ambari	Grundläggande övervakning med Ganglia
Låg utvecklingskostnad	I Apache Storm, samma kod kan inte användas för batchbehandling och strömbehandling	I Apache Spark, samma kod kan användas för batchbehandling och strömbehandling
Gångsflöde	10k poster per nod per sekund	100k poster per nod per sekund
Speciellt	Distributed RPC	Enhetlig behandling (batch, SQL, osv.).)

Slutsats

Apache Storm och Apache Spark är utmärkta lösningar som löser problemet med streamingintag och omvandling. Apache Storm och Apache Spark kan båda vara en del av Hadoopklustret för behandling av data. Apache Storm är en lösning för strömbehandling i realtid. Men Storm är mycket komplex för utvecklare att utveckla applikationer på grund av begränsade resurser.

Apache Storm kan oftast användas för strömbehandling. Men branschen behöver en generaliserad lösning som kan lösa alla typer av problem. Till exempel batchbehandling, streambehandling interaktiv behandling samt iterativ behandling. Så Apache Spark kommer in i rampljuset, som är en allmängiltig beräkningsmotor. Detta är anledningen till att efterfrågan på Apache Spark är större jämfört med andra verktyg bland IT-proffs. Apache Spark kan hantera olika typer av problem. Dessutom är Apache Spark alldeles för lätt för utvecklare och kan integreras mycket väl med Hadoop. Apache Spark ger dig flexibiliteten att arbeta i olika språk och miljöer.

Rekommenderade artiklar

Detta har varit en guide till Apache Storm vs Apache Spark. Här har vi diskuterat Apache Storm vs Apache Spark huvud till huvud jämförelse, viktiga skillnader tillsammans med infografik och jämförelsetabell. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer –

1. Iaas vs Azure Pass – Differences You Must Know
2. Apache Hadoop vs Apache Spark |Top 10 Comparisons You Must Know!
3. 7 fantastiska guider om Apache Spark (Guide)
4. Bästa 15 saker du behöver veta om MapReduce vs Spark
5. Hadoop vs Apache Spark – intressanta saker du behöver veta