Diferencia entre Apache Nifi y Apache Spark
Hasta mucho tiempo, cuando había que realizar un trabajo pesado, la gente dependía de los caballos para tirar de cargas pesadas, mantener la velocidad o cualquier otra cosa en el medio. Sin embargo, no todos los caballos eran aptos para cada tarea. Igual es el caso con la tecnología hoy. Con la llegada de las nuevas tecnologías cada día, se vuelve extremadamente importante conocer sus aplicaciones reales. Dos de estas tecnologías son Apache Nifi y Apache Spark y vamos a estudiar sobre ellas en esta publicación.
Apache Spark es un marco de código abierto de computación en clúster que tiene como objetivo proporcionar una interfaz para programar un conjunto completo de clústeres con tolerancia a fallos implícita y paralelismo de datos. Utiliza los RDD (conjuntos de datos distribuidos resilientes) y procesa los datos en forma de flujos discretos que se utilizan para fines analíticos.
Apache Nifi (que es la forma abreviada de NiagaraFiles) es otro proyecto de software que tiene como objetivo automatizar el flujo de datos entre sistemas de software. El diseño se basa en un modelo de programación basado en flujo que proporciona características que incluyen la capacidad de operar con clústeres. Es un sistema fácil de usar, confiable y potente para procesar y distribuir datos. Admite gráficos dirigidos escalables para enrutamiento de datos, mediación del sistema y lógica de transformación. Discutamos las comparaciones de ambos temas.
Comparación cabeza a cabeza entre Apache Nifi vs Apache Spark (Infografía)
A continuación se muestran las 9 principales comparaciones entre Apache Nifi y Apache Spark
Diferencias clave entre Apache Nifi vs Apache Spark
Las diferencias entre Apache Nifi y Apache Spark se explican en los puntos presentados a continuación:
- Apache Nifi es una herramienta de ingestión de datos que se utiliza para ofrecer un sistema fácil de usar, potente y confiable para que el procesamiento y la distribución de datos a través de los recursos sea fácil, mientras que Apache Spark es una tecnología de computación en clúster extremadamente rápida que está diseñada para un cálculo más rápido por haciendo uso eficiente de consultas interactivas, en la gestión de memoria y en las capacidades de procesamiento de flujo.
- Apache Nifi funciona en modo independiente y en modo clúster, mientras que Apache Spark funciona bien en modo local o independiente, Mesos, Yarn y otros tipos de modos de clúster de grandes datos.
- Las características de Apache Nifi incluyen entrega garantizada de datos, almacenamiento en búfer de datos eficiente, colas priorizadas, QoS específico de flujo, procedencia de datos, recuperación de búfer en rollo, comando y control visual, plantillas de flujo, seguridad, capacidades de transmisión en paralelo, mientras que las características de apache spark incluyen Lightning fast capacidad de procesamiento de velocidad, informática multilingüe, en memoria, utilización eficiente de sistemas de hardware básico, análisis avanzado, capacidad de integración eficiente.
- Apache Nifi permite una mejor legibilidad y una comprensión general del sistema al proporcionar capacidades de visualización y funciones de arrastrar y soltar. El flujo de datos se puede administrar y controlar fácilmente utilizando técnicas y procesos convencionales, mientras que en el caso de Apache Spark para ver este tipo de visualizaciones se necesita un sistema de gestión de clúster como Ambari. Apache Spark en sí mismo no proporciona capacidades de visualización y solo es bueno en lo que respecta a la programación. Es, con mucho, un sistema muy conveniente y estable para procesar grandes cantidades de datos.
- La limitación con Apache Nifi está relacionada con cuál es su ventaja. La única función de arrastrar y soltar proporciona una limitación de no poder escalar y proporcionar robustez cuando se trata de integrarlo con otros componentes y herramientas, mientras que en el caso de Apache Spark, la limitación principal viene junto con el uso de un amplio hardware comercial y su administración. se convierte en una tarea tediosa a veces. La otra limitación reportada viene junto con sus capacidades de transmisión relacionadas con la transmisión discreta y la transmisión en ventana o por lotes, donde la transformación de RDD en marcos de datos y conjuntos de datos proporciona una causa de inestabilidad en ocasiones.
Tabla comparativa de Apache Nifi vs Apache Spark
| Bases de comparación | Apache Nifi | Apache Spark |
| Lo que se proporciona | Proporciona una interfaz gráfica de usuario como un formato para la configuración del sistema y el monitoreo de flujos de datos. | El marco de procesamiento de datos a gran escala se proporciona con una latencia aproximadamente cero a costa del hardware de productos básicos barato. |
| Caracteristicas |
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| Componentes arquitectonicos |
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| Casos de uso |
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| Problemas de implementación | Si no se utilizó la versión más reciente de Java, se observan problemas de configuración y compatibilidad | Se requiere una disposición de clúster bien definida para tener un entorno administrado como una configuración incorrecta |
| Problemas de escalabilidad y estabilidad | En general, no se informan problemas relacionados con la escalabilidad y la estabilidad. | Lograr la estabilidad es difícil ya que una chispa siempre depende del flujo de la corriente. |
| Beneficios proporcionados | Permite una gran visualización de los flujos de datos a las organizaciones y, por lo tanto, aumenta la comprensión de todo el proceso del sistema de principio a fin | Un marco muy conveniente y estable cuando se trata de big data. La eficiencia aumenta automáticamente cuando se ejecutan las tareas relacionadas con el procesamiento por lotes y por flujo. |
| Soluciones anteriores utilizadas | Apache Flume podría usarse bien en lo que respecta a la ingestión de datos. El único inconveniente con Flume es la falta de visualizaciones gráficas y el procesamiento del sistema de extremo a extremo | Otras soluciones consideradas anteriormente fueron Pig, Hive y Storm. El uso de Apache Spark proporciona la flexibilidad de utilizar todas las funciones en una sola herramienta. |
| Limitaciones | Principalmente, la limitación está relacionada con la tasa de indexación de procedencia, que se convierte en el cuello de botella cuando se trata del procesamiento general de grandes datos. | La limitación para Spark viene en términos de estabilidad en términos de API, ya que la transición de RDD a marcos de datos a conjuntos de datos a menudo se convierte en una tarea complicada. |
Conclusión: Apache Nifi vs Apache Spark
Para concluir la publicación, se puede decir que Apache Spark es un caballo de guerra pesado, mientras que Apache Nifi es un caballo de carreras ágil. Ambos tienen sus propios beneficios y limitaciones para ser utilizados en sus respectivas áreas. Debe decidir la herramienta adecuada para su negocio. Estén atentos a nuestro blog para obtener más artículos relacionados con las nuevas tecnologías de big data.
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