5 diferencia más importante entre Apache Kafka vs Flume

• Diferencia entre Apache Kafka y Flume

Diferencia entre Apache Kafka y Flume

Apache Kafka es un sistema de código abierto para procesar datos de ingestas en tiempo real. Kafka es el sistema de mensajería de suscripción pública duradero, escalable y tolerante a fallas. La arquitectura de publicación-suscripción fue desarrollada inicialmente por LinkedIn para superar las limitaciones en el procesamiento por lotes de datos grandes y para resolver problemas de pérdida de datos. La arquitectura en Kafka disociará al proveedor de información del consumidor de información. Por lo tanto, la aplicación de envío y la aplicación de recepción no sabrán nada acerca de los datos enviados y recibidos.

Apache Kafka procesará los flujos de datos entrantes independientemente de su origen y su destino. Es una plataforma de transmisión distribuida con capacidades similares a un sistema de mensajería empresarial, pero tiene capacidades únicas con altos niveles de sofisticación. Con Kafka, los usuarios pueden publicar y suscribirse a la información a medida que ocurren. Permite a los usuarios almacenar flujos de datos de manera tolerante a fallas. Independientemente de la aplicación o el caso de uso, Kafka factoriza fácilmente flujos de datos masivos para su análisis en la empresa Apache Hadoop. Kafka también puede procesar datos de transmisión a través de una combinación de los sistemas Apache HBase, Apache Storm y Apache Spark y puede usarse en una variedad de dominios de aplicación.

En términos simplistas, el sistema de publicación-suscripción de Kafka está formado por editores, clúster de Kafka y consumidores / suscriptores. Los datos publicados por el editor se almacenan como registros. Los suscriptores también pueden actuar como editores y viceversa. Un suscriptor solicita una suscripción y Kafka reenvía los datos al suscriptor solicitado. Por lo general, puede haber numerosos editores y suscriptores sobre diferentes temas en un clúster de Kafka. Del mismo modo, una aplicación puede actuar como editor y suscriptor. Un mensaje publicado para un tema puede tener múltiples suscriptores interesados; el sistema procesa datos para cada suscriptor interesado. Algunos de los casos de uso donde Kafka es ampliamente utilizado son:

• Seguimiento de actividades en un sitio web
• Procesamiento de flujo
• Recolección y monitoreo de métricas
• Agregación de registro

Apache Flume es una herramienta que se utiliza para recopilar, agregar y transferir flujos de datos de diferentes fuentes a un almacén de datos centralizado como HDFS (Sistema de archivos distribuidos Hadoop). Flume es un servicio de recopilación de datos distribuidos altamente confiable, configurable y manejable que está diseñado para recopilar datos de transmisión de diferentes servidores web a HDFS. También es un servicio de recolección de datos de código abierto.

Apache Flume se basa en la transmisión de flujos de datos y tiene una arquitectura flexible. Flume ofrece un mecanismo altamente tolerante a fallas, robusto y confiable para la recuperación de fallas y la recuperación con la capacidad de recopilar datos tanto en modo de lote como en modo de flujo. Las empresas aprovechan las capacidades de Flume para administrar flujos de datos de gran volumen para aterrizar en HDFS. Por ejemplo, los flujos de datos incluyen registros de aplicaciones, sensores y datos de máquinas y redes sociales, etc. Estos datos, cuando aterrizan en Hadoop, pueden analizarse ejecutando consultas interactivas en Apache Hive o servir como datos en tiempo real para paneles de negocios en Apache HBase. Algunas de las características incluyen,

• Recopile datos de múltiples fuentes e ingiera eficientemente en HDFS
• Se admite una variedad de tipos de origen y destino.
• El canal puede ser fácilmente personalizado, confiable, escalable y tolerante a fallas
• Puede almacenar datos en cualquier tienda centralizada (p. Ej., HDFS, HBase)

Comparación cabeza a cabeza entre Apache Kafka vs Flume (Infografía)

A continuación se muestra la comparación de los 5 principales entre Apache Kafka vs Flume

Diferencias clave entre Apache Kafka vs Flume

Las diferencias entre Apache Kafka vs Flume se exploran aquí,

• Ambos sistemas, Apache Kafka y Flume, proporcionan confiabilidad, escalabilidad y alto rendimiento para manejar grandes volúmenes de datos con facilidad. Sin embargo, Kafka es un sistema de propósito más general donde múltiples editores y suscriptores pueden compartir múltiples temas. Por el contrario, Flume es una herramienta de propósito especial para enviar datos a HDFS.
• Kafka puede soportar flujos de datos para múltiples aplicaciones, mientras que Flume es específico para Hadoop y el análisis de big data.
• Kafka puede procesar y monitorear datos en sistemas distribuidos, mientras que Flume recopila datos de sistemas distribuidos para aterrizar datos en un almacén de datos centralizado.
• Cuando se configura correctamente, tanto Apache Kafka como Flume son altamente confiables con cero garantías de pérdida de datos. Kafka replica datos en el clúster, mientras que Flume no replica eventos. Por lo tanto, cuando un agente Flume se bloquea, el acceso a esos eventos en el canal se pierde hasta que se recupera el disco, por otro lado, Kafka pone los datos a disposición incluso en caso de falla de un solo punto.
• Kafka admite grandes conjuntos de editores y suscriptores y múltiples aplicaciones. Por otro lado, Flume admite un gran conjunto de tipos de origen y destino para obtener datos en Hadoop.

Tabla de comparación de Apache Kafka vs Flume

Bases para la comparación	Apache Kafka	Canal artificial
Sentido	· Kafka se ejecuta como un clúster y maneja flujos de datos entrantes de alto volumen en tiempo real · Kafka tiene tres componentes principales: el editor, el clúster / administrador de Kafka y el suscriptor. · Kafka almacena una secuencia de registros en diferentes categorías o temas. · Cada registro en Kafka se almacenará como una entrada de registro donde el receptor (suscriptor) o el remitente (editor) no se conocerán entre sí.	· Flume es una herramienta para recopilar datos de registro de servidores web distribuidos. Los datos recopilados aterrizarán en HDFS para su posterior análisis. · Flume es una herramienta altamente confiable y configurable. · Flume es altamente eficiente y robusto en el procesamiento de archivos de registro, tanto en procesamiento por lotes como en tiempo real.
Concepto	· Kafka tratará cada partición de tema como un conjunto ordenado de mensajes · Basado en la arquitectura de publicación-suscripción y no rastrea los mensajes leídos por los suscriptores y quién es el editor. · Kafka retiene todos los mensajes o datos como registros donde los suscriptores son responsables de rastrear la ubicación en cada registro. · Kafka puede soportar una gran cantidad de editores y suscriptores y almacenar grandes cantidades de datos	· Flume puede recibir datos de múltiples fuentes para su almacenamiento y análisis para su uso en HBase o Hadoop. · Garantiza la entrega garantizada de datos porque tanto el receptor como los agentes emisores evocan la transacción para garantizar una semántica garantizada · Puede escalar horizontalmente
Bases de formacion	· Un sistema de mensajería eficiente, tolerante a fallas y escalable	· Flume es un servicio o herramienta para recopilar datos en Hadoop
Áreas de aplicación	· Monitorear datos de aplicaciones distribuidas · Poner los datos a disposición de múltiples suscriptores en función de sus intereses. · Servicios de agregación de registros	· Procesar registros de transacciones en servidores de aplicaciones, servidores web, etc. Por ejemplo, comercio electrónico, portales minoristas en línea, redes sociales, etc.
Acercarse	· Se requiere Kafka para procesar eficientemente flujos de datos en tiempo real sin pérdida de datos · Necesidad de garantizar la entrega de datos incluso durante fallas de la máquina, por lo tanto, es el sistema tolerante a fallas	· Necesidad de recopilar grandes datos ya sea en streaming o en modo por lotes de diferentes fuentes · Eficiente cuando se trabaja con registros

Conclusión - Apache Kafka vs Flume

En resumen, Apache Kafka y Flume ofrecen sistemas confiables, distribuidos y tolerantes a fallas para agregar y recopilar grandes volúmenes de datos de múltiples flujos y aplicaciones de big data. Los sistemas Apache Kafka y Flume se pueden escalar y configurar para adaptarse a diferentes necesidades informáticas. La arquitectura de Kafka proporciona tolerancia a fallas, pero Flume se puede ajustar para garantizar operaciones a prueba de fallas. Los usuarios que planean implementar estos sistemas primero deben comprender el caso de uso e implementarlo adecuadamente para garantizar un alto rendimiento y obtener todos los beneficios.

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