Unterschiede zwischen Kafka vs Spark
Unternehmen wachsen kontinuierlich mit riesigen Datenmengen. Sie versuchen, Hadoop für so große Datenmengen anstelle von herkömmlichem RDBMS zu verwenden. Gleichzeitig wollen sie eine schnelle Verarbeitung und Ausgabe in Echtzeit. Hadoop ist eine Open-Source-Plattform, auf der wir für verschiedene Arten von Tools wie Python und Scala mehrere Sprachen verwenden können. Für die Echtzeitverarbeitung in Hadoop können wir Kafka und Spark verwenden. Dies ist ein kleiner Artikel, in dem ich versuche zu erklären, wie Kafka vs Spark funktionieren wird.
Kafka
Kafka ist eine von Apache entwickelte Open-Source-Plattform für die Stream-Verarbeitung. Es ist ein Vermittler zwischen Quelle und Ziel für einen Echtzeit-Streaming-Prozess, bei dem wir die Daten für einen bestimmten Zeitraum beibehalten können. Kafka ist ein verteiltes Nachrichtensystem. Wo wir diese beständigen Daten für den Echtzeitprozess verwenden können. Es wird als Dienst auf einem oder mehreren Servern ausgeführt. Der Kafka speichert Datenströme in Kategorien, die als Themen bezeichnet werden. Jeder Stream-Datensatz besteht aus Schlüssel, Wert und Zeitstempel.
So starten Sie Kafka Server
>bin/Kafka-server-start.sh config/server.properties
Im Folgenden finden Sie die Hauptkomponente von Kafka
Quelle: Dies wird ausgelöst, wenn ein neuer CDC (Change Data Capture) oder eine neue Einfügung an der Quelle erfolgt. Dazu müssen wir eine Schlüsselspalte definieren, um die Änderung zu identifizieren.
Broker: Der für das Speichern von Daten verantwortlich ist. Jeder Broker hat keine Partition.
Thema: Es kategorisiert die Daten. Themen in Kafka werden immer von mehreren Verbrauchern abonniert, die die darauf geschriebenen Daten abonnieren.
So erstellen Sie ein Thema
> bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test
Und um die Themenliste zu sehen
> bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181
Partition: Die Themen werden für die parallele Verarbeitung weiter in Partitionen unterteilt.
Produzent: Der Produzent ist für die Veröffentlichung der Daten verantwortlich. Die Daten werden zu den Themen ihrer Wahl verschoben. Der Produzent wählt, welcher Datensatz welcher Partition innerhalb des Themas zugewiesen werden soll.
Kafka hat befohlen, eine Nachricht zu einem Thema zu erstellen.
> bin/Kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test
Hallo, guten Morgen.
Dies ist eine Testnachricht.
Verbraucher: Verbraucher konsumieren Daten aus Themen. Ein Verbraucher ist ein Label mit seiner Verbrauchergruppe. Wenn zum selben Thema mehrere Verbraucher aus verschiedenen Verbrauchergruppen gehören, wurde jede Kopie an jede Verbrauchergruppe gesendet.
Sie können mit mehreren Quellen sinken, um die Daten beizubehalten. Kafka hat befohlen, Nachrichten zu einem Thema zu konsumieren.
> bin/Kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic test --from-beginning
Hallo, guten Morgen.
Dies ist eine Testnachricht.
Gerinne : Wir können Gerinne von Kafka Sink verwenden. Sobald eine CDC-Datei (Change Data Capture) oder eine neue Einfügedatei den Datensatz auslöst und die Daten an das Kafka-Thema weiterleitet. Dafür müssen wir den Kanal einstellen.
Wie bei Kafka Sink können wir HDFS, JDBC-Quelle und Senke verwenden.
Kafka bietet einen besseren Durchsatz und Funktionen wie integrierte Partitionierung, Replikation und Fehlertoleranz. Dies macht es zur besten Lösung für umfangreiche Nachrichten- oder Stream-Verarbeitungsanwendungen
Funke
Apache Spark ist ein Open-Source-Cluster-Computing-Framework. Die Spark-Codebasis wurde ursprünglich an der University of California, Berkeleys Amp Lab, entwickelt und später an die Apache Software Foundation gespendet. Spark bietet eine Schnittstelle zur Programmierung ganzer Cluster mit impliziter Datenparallelität und Fehlertoleranz.
Bei der Einführung von Hadoop war Map-Reduce die Basisausführungsengine für jede Jobaufgabe. Bei der Ausführung von Map-Reduce (Lesen - Schreiben) ist ein Vorgang auf einer tatsächlichen Festplatte aufgetreten. Dies ist der Grund für den höheren Zeit- und Platzbedarf zum Zeitpunkt der Ausführung.
Apache Spark ist eine Open-Source-Plattform. Verbessert die Ausführungsqualität als der Map-Reduce-Prozess. Es ist eine offene Plattform, auf der Sie verschiedene Programmiersprachen wie Java, Python, Scala und R verwenden können. Spark bietet eine In-Memory-Ausführung, die 100-mal schneller ist als MapReduce. Dies verwendet die RDD-Definition. RDD ist ein robuster verteilter Datensatz, mit dem Sie Daten transparent im Speicher speichern und nur bei Bedarf auf der Festplatte speichern können. Hier ist die Zeit abgelaufen, um auf Daten aus dem Speicher anstatt von der Festplatte zuzugreifen.
Spark ist die Plattform, auf der wir die Daten in Data Frame speichern und verarbeiten können. Anwendungsentwickler, Data Scientist und Data Analyst können mit dem Spark die große Datenmenge innerhalb kürzester Zeit verarbeiten. Wir können eine Funktion wie die interaktive, iterative Analyse von Daten in Spark verwenden.
Spark-Streaming ist eine weitere Funktion, mit der wir die Daten in Echtzeit verarbeiten können. Die Bankdomäne muss die Echtzeit-Transaktion verfolgen, um dem Kunden das beste Angebot zu machen und verdächtige Transaktionen zu verfolgen. Spark-Streaming ist in der jüngeren Hadoop-Generation am beliebtesten. Spark ist eine leicht zu entwickelnde API, mit der Entwickler schnell an Streaming-Projekten arbeiten können. Spark-Streaming stellt verlorene Daten problemlos wieder her und ist in der Lage, genau dann zu liefern, wenn die Architektur vorhanden ist. Und ohne zusätzlichen Programmieraufwand können wir gleichzeitig an Echtzeit-Spark-Streaming und historischen Chargendaten arbeiten (Lambda-Architektur).
Beim Spark-Streaming können mehrere Tools wie ein Flume, Kafka, RDBMS als Quelle oder Senke verwendet werden.
Oder wir können direkt von RDBMS zu Spark streamen.
Wir können einen Funken über HDFS oder ohne HDFS machen. Deshalb reden alle über den Ersatz von Hadoop. HDFS ist ein Basisdateisystem für Hadoop. Wir können HDFS als Quelle oder Ziel verwenden.
Verwenden von Spark SQL Verwenden Sie grundlegende SQL-Abfragen, um die Daten zu verarbeiten. Dieser Funke bietet Datenwissenschaftlern bessere Funktionen wie Mlib (Machine Learning Library), um Vorhersagen zu treffen.
Head to Head Vergleich zwischen Kafka und Spark (Infografik)
Unten ist die Top 5 Vergleich zwischen Kafka vs Spark
Der Hauptunterschied zwischen Kafka und Spark
Lassen Sie uns einige der Hauptunterschiede zwischen Kafka und Spark diskutieren:
- Kafka ist ein Nachrichtenbroker. Spark ist die Open-Source-Plattform.
- Kafka hat Produzent, Verbraucher, Thema, um mit Daten zu arbeiten. Wo Spark die Plattform bereitstellt, ziehen Sie die Daten, halten Sie sie fest, verarbeiten Sie sie und übertragen Sie sie von der Quelle zum Ziel.
- Kafka bietet Echtzeit-Streaming, Fenster-Prozess. Wobei Spark sowohl Echtzeit-Streams als auch Batch-Prozesse zulässt.
- In Kafka können wir keine Transformation durchführen. Wo In Spark führen wir ETL durch
- Kafka unterstützt keine Programmiersprache zur Transformation der Daten. Wobei spark mehrere Programmiersprachen und Bibliotheken unterstützt.
- So wird Kafka für das Echtzeit-Streaming als Kanal oder Vermittler zwischen Quelle und Ziel verwendet. Wo Spark für einen Echtzeit-Stream, Batch-Prozess und ETL auch verwendet.
Eigenschaften von Kafka vs Spark
Es gibt einige wichtige Funktionen:
- Datenfluss : Kafka vs Spark bieten Echtzeit-Daten-Streaming von der Quelle zum Ziel. Kafka einfach die Daten zum Thema fließen lassen, Spark ist prozeduraler Datenfluss.
- Datenverarbeitung: Wir können keine Transformation für Daten durchführen, während Spark die Daten transformieren kann.
- Daten persistent: Kafka persistent Daten für einige Zeit wie in der Konfiguration definiert. Wir müssen einen Datenrahmen oder ein Datensatzobjekt verwenden, um die Daten beizubehalten.
- ETL-Transformation: Mit Spark können wir ETL durchführen, wenn Kafka kein ETL anbietet.
- Speicherverwaltung: Spark verwendet RDD zum verteilten Speichern von Daten (dh Cache, lokaler Speicher), wobei Kafka Daten in Topic, dh in einem Pufferspeicher, speichert.
Vergleichstabelle zwischen Kafka und Spark
Unten ist der höchste Vergleich zwischen Kafka vs Spark:
| Funktionskriterien | Apache Spark | Kafka |
| Geschwindigkeit | 100 mal schneller als Hadoop | Anständige Geschwindigkeit |
| wird bearbeitet | Echtzeit- und Stapelverarbeitung | Nur Echtzeit- / Fensterverarbeitung |
| Schwierigkeit | Einfach zu erlernen durch übergeordnete Module | Einfach zu konfigurieren |
| Wiederherstellung | Ermöglicht die Wiederherstellung von Partitionen mithilfe von Cache und RDD | Fehlertolerant / Replikation |
| Interaktivität | Hat interaktive Modi | Nein Interaktiver Modus / Daten verbrauchen |
Fazit
Wir können Kafka als Nachrichtenbroker verwenden. Es kann die Daten für einen bestimmten Zeitraum beibehalten. Mit Kafka können wir Fensteroperationen in Echtzeit ausführen. In Kafka können wir jedoch keine ETL-Transformation durchführen. Mit Spark können wir Daten im Datenobjekt beibehalten und End-to-End-ETL-Transformationen durchführen.
Daher ist es die beste Lösung, wenn wir Kafka als Echtzeit-Streaming-Plattform für Spark verwenden.
Empfohlener Artikel
Dies war ein Leitfaden für den Hauptunterschied zwischen Kafka und Spark. Hier diskutieren wir auch die wichtigsten Unterschiede zwischen Kafka und Spark mit Infografiken und Vergleichstabelle. Weitere Informationen finden Sie auch in den folgenden Artikeln. Sie können sich auch die folgenden Artikel ansehen, um mehr zu erfahren -
- Unterschied zwischen Apache Kafka und Flume
- Apache Storm gegen Kafka
- Apache Hadoop gegen Apache Spark
- Google Cloud gegen AWS
- Kafka vs Kinesis | Top 5 Unterschiede