Diferencia entre la tormenta Apache y Kafka
Apache Kafka utiliza para manejar una gran cantidad de datos en la fracción de segundos. Es un agente de mensajes distribuido que se basa en temas y particiones. Apache Storm es un marco distribuido tolerante a fallas para el procesamiento en tiempo real de procesamiento y procesamiento de datos. Toma los datos de varias fuentes de datos como HBase, Kafka, Cassandra y muchas otras aplicaciones y procesa los datos en tiempo real. Ha sido escrito en Clojure y Java.
Estudiemos más sobre Apache Storm vs Apache Kafka en detalle:
Figura 1, Diagrama básico de procesamiento de flujo de Apache Storm
En la Figura 1, se lleva a cabo el procesamiento de flujo básico. Spout y Bolt son dos componentes principales de Apache Storm y ambos son parte de Storm Topology que toma el flujo de datos de las fuentes de datos para procesarlo.
Topología : la topología de tormenta es la combinación de Spout y Bolt. Es lo mismo que el Mapa y Reduce en Hadoop.
Stream: Stream puede considerarse como Data Pipeline, son los datos reales que recibimos de una fuente de datos.
Spout: Spout recibe datos de diferentes fuentes de datos, como las API. Continuamente recibe datos de fuentes de datos y los envía a Bolt para su procesamiento.
Perno: se trata de unidades de procesamiento lógicas que toman datos de Spout y realizan operaciones lógicas como agregación, filtrado, unión e interacción con fuentes de datos y bases de datos.
Apache Kafka proporciona transmisión de datos en tiempo real. Toma los datos de diferentes sitios web como Facebook, Twitter y API y los pasa a cualquier aplicación de procesamiento diferente (Apache Storm) en un entorno Hadoop.
Figura 2, Arquitectura y componentes de Apache Kafka.
Kafka almacena mensajes / datos que recibió de diferentes fuentes de datos llamados " Productor ". Una vez que recibe los datos, particiona los mensajes a través de " Partición " dentro de un " Tema " diferente.
Kafka Cluster es una combinación de temas y particiones. Las particiones indexan y almacenan los mensajes. El consumidor toma los mensajes de las particiones y consulta los mensajes. Apache Kafka se puede usar junto con Apache HBase, Apache Spark y Apache Storm.
Las siguientes son las API que manejan todos los datos de mensajería (publicación y suscripción) dentro de Kafka Cluster.
1) API del productor: proporciona permiso a la aplicación para publicar la secuencia de registros.
2) API de consumidor: esta API se está utilizando para suscribirse a los temas.
3) API de transmisión: esta transmisión proporciona el resultado después de convertir la transmisión de entrada en la transmisión de salida.
4) API de conector: enlaza los temas con las aplicaciones existentes.
El uso principal de Apache Kafka es para el seguimiento de la actividad del sitio web, las métricas, la agregación de registros, la búsqueda de eventos y la captura de otros flujos de datos en vivo. Es bueno para la transmisión que obtiene de manera confiable datos entre aplicaciones o sistemas
Comparación cabeza a cabeza entre Apache Storm vs Kafka (Infografía)
A continuación se muestran las 9 principales diferencias entre Apache Storm y Kafka
Diferencias clave entre Apache Storm vs Kafka
1) Apache Storm garantiza la seguridad total de los datos, mientras que en Kafka no se garantiza la pérdida de datos, pero es muy baja, ya que Netflix logró el 0, 01% de pérdida de datos por 7 millones de transacciones de mensajes por día.
2) Kafka puede almacenar sus datos en un sistema de archivos local, mientras que Apache Storm es solo un marco de procesamiento de datos.
3) Storm funciona en un sistema de mensajería en tiempo real, mientras que Kafka solía almacenar el mensaje entrante antes de procesarlo.
4) Apache Kafka se usa para procesar los datos en tiempo real mientras que Storm se usa para transformar los datos.
5) Kafka obtiene sus datos de la fuente real de datos, mientras que Storm extrae los datos de Kafka para otros procesos.
6) Kafka es una aplicación para transferir datos de aplicaciones en tiempo real de la aplicación fuente a otra, mientras que Storm es una unidad de agregación y cálculo.
7) Kafka es una unidad de transmisión en tiempo real, mientras que Storm trabaja en la transmisión extraída de Kafka.
8) Es obligatorio tener Apache Zookeeper mientras se configura Kafka al otro lado Storm no depende de Zookeeper.
9) Kafka funciona como una tubería de agua que almacena y reenvía los datos, mientras que Storm toma los datos de dichas tuberías y los procesa aún más.
10) Kafka es una gran fuente de datos para Storm, mientras que Storm se puede utilizar para procesar datos almacenados en Kafka.
11) Apache Storm tiene una función incorporada para reiniciar automáticamente sus demonios, mientras que Kafka es tolerante a fallas debido a Zookeeper.
Tabla comparativa de Apache Storm vs Kafka
|
Puntos de comparación | Tormenta | Kafka |
|
Inventor |
Gorjeo |
|
|
Tipo |
Procesamiento de mensajes en tiempo real |
Sistema de mensajería distribuida |
|
Fuente de datos |
Kafka y cualquier sistema de base de datos |
FB, Twitter, etc. |
|
Uso primario |
Procesamiento de flujo |
Agente de mensajes |
|
Almacenamiento de datos |
No almacena sus datos. Los datos se transfieren del flujo de entrada al flujo de salida |
Sistema de archivos como EXT4 o XFS |
|
Procesamiento de flujo |
Procesamiento de micro lotes |
Procesamiento de lotes pequeños |
|
Dependencia |
No depende de ninguna aplicación externa |
Dependiente del cuidador del zoológico |
|
Latencia |
Latencia de milisegundos |
Depende de la fuente de datos generalmente menos de 1-2 segundos. |
|
Ayuda de idioma |
Es compatible con todos los idiomas. |
Kafka funciona con todo pero funciona mejor solo con lenguaje Java |
Conclusión: Apache Storm vs Kafka
Apache Storm y Kafka son independientes y tienen un propósito diferente en el entorno de clúster de Hadoop.
Apache Storm y Kafka son independientes entre sí, sin embargo, se recomienda usar Storm con Kafka, ya que Kafka puede replicar los datos a la tormenta en caso de caída de paquetes, también se autentica antes de enviarlo a Storm.
El papel de Kafka es trabajar como middleware, toma datos de varias fuentes y luego Storms procesa los mensajes rápidamente. Contar y segregar los votos en línea es el ejemplo en tiempo real para Apache Storm.
Apache Storm y Kafka tienen una gran capacidad en la transmisión de datos en tiempo real y sistemas muy capaces para realizar análisis en tiempo real.
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