Diferencia entre Apache Hadoop y Apache Storm
Big Data se ha convertido en la popular tecnología de código abierto en los últimos tiempos y cada día se agrega un nuevo marco a la pila de Hadoop para resolver el complejo problema relacionado con el gran volumen de datos.
Para realizar el análisis de los datos, Hadoop utiliza un marco de procesamiento como Hadoop con MapReduce para el procesamiento por lotes y Apache storm para el procesamiento de flujo, por lo tanto, storm y Hadoop ayudan a una organización a elegir la tecnología adecuada de la pila de Hadoop. Veamos qué es Apache Hadoop y Apache Storm.
Apache Hadoop:
Apache Hadoop es un marco de procesamiento por lotes de código abierto que se utiliza para procesar grandes conjuntos de datos en el grupo de computadoras de consumo. Fue el primer marco de big data que utiliza HDFS (Hadoop Distributed File System) para almacenamiento y MapReduce framework para computación. Debido a su función de escalabilidad, los nuevos nodos se pueden agregar fácilmente al sistema existente si aumenta la cantidad de datos y debido a su naturaleza de tolerancia a fallas, el sistema es propenso a fallas para que el sistema esté disponible todo el tiempo, es decir, alta disponibilidad.
Tormenta de Apache:
La tormenta Apache proporciona capacidades de procesamiento de datos en tiempo real para la pila Hadoop y también es de código abierto. La tormenta Apache puede manejar la gran cantidad de datos y ofrece resultados con baja latencia (casi en tiempo real). La tormenta Apache no se ejecuta en el clúster Hadoop, sino que utiliza Apache ZooKeeper para coordinar las topologías presentes en DAG (Gráfico Acíclico Dirigido).
Consulte el sitio web oficial que se menciona a continuación para saber por qué usar Storm: http://storm.apache.org/
Comparación cabeza a cabeza entre Apache Hadoop y Apache Storm (Infografía)
Echemos un vistazo a Top 6 la diferencia entre Apache Hadoop vs Apache Storm en formato detallado en el siguiente formato tabular:
Diferencias clave entre Apache Hadoop y Apache Storm
| Apache Hadoop | Tormenta de Apache |
| Procesamiento por lotes distribuido de gran volumen y dataset no estructurado. | Procesamiento distribuido en tiempo real de datos que tienen un gran volumen y alta velocidad. |
| Framework está escrito en Java . | Storms está escrito en código Half Java y Half Clojure, pero la mayoría del código / lógica está escrito en Clojure. |
| Es un procesamiento de transmisión con estado . | Es un procesamiento de transmisión sin estado . |
| Utiliza la coordinación de Apache Zookeeper . | Puede o no usar Apache Zookeeper para la coordinación. |
| Los trabajos de MapR se ejecutan de forma secuencial y aún se completan. | La topología de tormenta se ejecuta continuamente hasta que se apaga el sistema. |
| Tiene alta latencia (computación lenta). | Tiene baja latencia (computación rápida). |
| La arquitectura se basa en una topología de boquillas y tornillos. | La arquitectura consiste en HDFS y MapReduce. |
| Los datos se transmiten continuamente y son dinámicos. | Los datos son estáticos y no volátiles (los datos son persistencia). |
| Es fácil de configurar, pero operar el clúster Hadoop es difícil. | Es fácil de configurar y operar cluster de tormenta también es fácil. |
| Casos de uso: Twitter, Navisite, Wego, etc. | Casos de uso: datos de cuadro negro, datos de motor de búsqueda, etc. |
Tabla comparativa de Apache Hadoop vs Apache Storm
| Apache Hadoop | Tormenta de Apache |
| El marco de procesamiento utilizado por Hadoop es un procesamiento por lotes distribuido que utiliza el motor MapReduce para el cálculo que sigue un algoritmo de mapa, clasificación, barajado y reducción. | El marco de procesamiento utilizado por Storm es un procesamiento de datos distribuido en tiempo real que utiliza DAG en un marco para generar topologías que se componen de Stream, Spouts y Bolts. |
| Velocidad: debido al procesamiento por lotes en un gran volumen de datos, Hadoop tarda más tiempo de cálculo, lo que significa que la latencia es más, por lo tanto, Hadoop es relativamente lento. | Velocidad: debido al procesamiento casi en tiempo real, Storm maneja los datos con una latencia muy baja para obtener un resultado con un retraso mínimo. |
| Facilidad de desarrollo: el marco Hadoop MapReduce está escrito en lenguaje de programación Java. El desarrollo de Hadoop se hace más fácil mediante el uso de Apache pig (Scripting Language) y Apache Hive (compatible con SQL) en la parte superior de Hadoop. | Facilidad de desarrollo: Apache Storm está escrito en Clojure. Utiliza DAG para procesar el modelo. En Storm Spouts and Bolts hacemos topología y se puede escribir en cualquier idioma. Cada nodo en DAG transforma los datos para continuar el proceso. |
| Arquitectura: La arquitectura de Hadoop consiste en HDFS para almacenamiento de datos y MapReduce para computación. | Arquitectura: La arquitectura de la tormenta consta de chorros, chorros y tornillos que describen los pasos que se realizarán. |
| Disponibilidad de datos: Hadoop usa HDFS como un almacenamiento que es un almacenamiento persistente y proporciona datos estáticos para el procesamiento. | Disponibilidad de datos: Storm puede integrarse con el negociador de recursos YARN de Hadoop para usar el almacenamiento y los datos de Hadoop que son dinámicos y se transmiten continuamente |
| Versión actual: a partir de febrero de 2018, la última versión de Apache Hadoop es 3.0.0 y es fácil de configurar pero difícil de operar. | Versión actual: a partir de febrero de 2018, la última versión de Apache storm es 1.2.0 y es fácil de configurar y operar. |
Además de las diferencias, hay algunas similitudes también disponibles en Hadoop y Storm, como ambas son tecnologías de código abierto con una función escalable y tolerante a fallas utilizada en inteligencia empresarial y el sector de análisis de big data en las organizaciones.
Conclusión: Apache Hadoop vs Apache Storm
Apache Hadoop proporciona procesamiento por lotes para manejar conjuntos de datos muy grandes con alta latencia y utiliza hardware básico que lo hace menos costoso y también admite otros marcos con tecnología diversa. Pero para el procesamiento casi en tiempo real con tormenta de muy baja latencia es la mejor opción que se puede usar con múltiples lenguajes de programación. Por lo tanto, según la necesidad de organización, podemos usar la tormenta Apache o Apache Hadoop para el procesamiento en tiempo real o por lotes.
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