5 Wichtigster Unterschied zwischen Apache Kafka und Flume

• Unterschied zwischen Apache Kafka und Flume

Unterschied zwischen Apache Kafka und Flume

Apache Kafka ist ein Open-Source-System zur Verarbeitung von Ingest-Daten in Echtzeit. Kafka ist das langlebige, skalierbare und fehlertolerante System für das öffentliche Abonnieren von Nachrichten. Die Publish-Subscribe-Architektur wurde ursprünglich von LinkedIn entwickelt, um die Einschränkungen bei der Stapelverarbeitung großer Datenmengen zu überwinden und Probleme bei Datenverlusten zu beheben. Die Architektur in Kafka trennt den Informationsanbieter vom Informationskonsumenten. Daher wissen die sendende Anwendung und die empfangende Anwendung für diese gesendeten und empfangenen Daten nichts voneinander.

Apache Kafka verarbeitet eingehende Datenströme unabhängig von ihrer Quelle und ihrem Ziel. Es handelt sich um eine verteilte Streaming-Plattform mit ähnlichen Funktionen wie ein Messaging-System für Unternehmen, die jedoch über einzigartige Funktionen mit einem hohen Grad an Raffinesse verfügt. Mit Kafka können Benutzer Informationen veröffentlichen und abonnieren, sobald sie auftreten. Benutzer können Datenströme fehlertolerant speichern. Unabhängig von der Anwendung oder dem Anwendungsfall kann Kafka mühelos umfangreiche Datenströme für die Analyse in Apache Hadoop für Unternehmen berücksichtigen. Kafka kann Streaming-Daten auch über eine Kombination von Apache HBase-, Apache Storm- und Apache Spark-Systemen rendern und in einer Vielzahl von Anwendungsbereichen verwendet werden.

Vereinfacht ausgedrückt besteht das Publish-Subscribe-System von Kafka aus Verlagen, Kafka-Clustern und Verbrauchern / Abonnenten. Vom Verlag veröffentlichte Daten werden als Protokolle gespeichert. Abonnenten können auch als Herausgeber fungieren und umgekehrt. Ein Abonnent fordert ein Abonnement an und Kafka leitet die Daten an den angeforderten Abonnenten weiter. In der Regel gibt es in einem Kafka-Cluster zahlreiche Verlage und Abonnenten zu verschiedenen Themen. Ebenso kann eine Anwendung sowohl als Herausgeber als auch als Abonnent fungieren. Eine für ein Thema veröffentlichte Nachricht kann mehrere interessierte Abonnenten haben. Das System verarbeitet Daten für jeden interessierten Teilnehmer. Einige der Anwendungsfälle, in denen Kafka weit verbreitet ist, sind:

• Verfolgen Sie Aktivitäten auf einer Website
• Stream-Verarbeitung
• Erfassen und Überwachen von Metriken
• Protokollaggregation

Apache Flume ist ein Tool, mit dem Datenströme aus verschiedenen Quellen in einem zentralen Datenspeicher wie HDFS (Hadoop Distributed File System) gesammelt, aggregiert und übertragen werden können. Flume ist ein äußerst zuverlässiger, konfigurierbarer und verwaltbarer Dienst für die verteilte Datenerfassung, mit dem Streaming-Daten von verschiedenen Webservern zu HDFS gesammelt werden können. Es ist auch ein Open-Source-Datenerfassungsdienst.

Apache Flume basiert auf Streaming-Datenflüssen und verfügt über eine flexible Architektur. Flume bietet einen äußerst fehlertoleranten, robusten und zuverlässigen Mechanismus für Failover und Wiederherstellung mit der Möglichkeit, Daten sowohl im Stapel- als auch im Stream-Modus zu erfassen. Die Funktionen von Flume werden von Unternehmen genutzt, um große Datenmengen zu verwalten und in HDFS zu landen. Beispielsweise umfassen Datenströme Anwendungsprotokolle, Sensoren und Maschinendaten sowie soziale Medien und so weiter. Diese in Hadoop gelandeten Daten können durch Ausführen interaktiver Abfragen in Apache Hive analysiert werden oder als Echtzeitdaten für Geschäfts-Dashboards in Apache HBase dienen. Einige der Funktionen umfassen,

• Sammeln Sie Daten aus mehreren Quellen und nehmen Sie sie effizient in HDFS auf
• Eine Vielzahl von Quell- und Zieltypen wird unterstützt
• Gerinne können einfach angepasst, zuverlässig, skalierbar und fehlertolerant werden
• Kann Daten in jedem zentralen Speicher speichern (z. B. HDFS, HBase)

Head to Head Vergleich zwischen Apache Kafka und Flume (Infografik)

Unten ist die Top 5 Vergleich zwischen Apache Kafka vs Flume

Hauptunterschiede zwischen Apache Kafka und Flume

Die Unterschiede zwischen Apache Kafka und Flume werden hier untersucht.

• Sowohl Apache Kafka- als auch Flume-Systeme bieten zuverlässige, skalierbare und leistungsstarke Funktionen für die problemlose Verarbeitung großer Datenmengen. Kafka ist jedoch ein allgemeineres System, in dem mehrere Verlage und Abonnenten mehrere Themen gemeinsam nutzen können. Im Gegensatz dazu ist Flume ein spezielles Tool zum Senden von Daten an HDFS.
• Kafka kann Datenströme für mehrere Anwendungen unterstützen, während Flume für Hadoop- und Big-Data-Analysen spezifisch ist.
• Kafka kann Daten in verteilten Systemen verarbeiten und überwachen, während Flume Daten von verteilten Systemen sammelt, um Daten in einem zentralen Datenspeicher abzulegen.
• Bei korrekter Konfiguration sind sowohl Apache Kafka als auch Flume mit Null-Datenverlust-Garantien äußerst zuverlässig. Kafka repliziert Daten im Cluster, während Flume keine Ereignisse repliziert. Wenn ein Flume-Agent abstürzt, geht der Zugriff auf diese Ereignisse im Kanal verloren, bis die Festplatte wiederhergestellt ist. Andererseits stellt Kafka Daten auch bei Ausfall eines einzelnen Punkts zur Verfügung.
• Kafka unterstützt zahlreiche Verlage und Abonnenten sowie mehrere Anwendungen. Andererseits unterstützt Flume eine Vielzahl von Quell- und Zieltypen, um Daten auf Hadoop zu landen.

Apache Kafka vs Flume Vergleichstabelle

Grundlage für den Vergleich	Apache Kafka	Gerinne
Bedeutung	· Kafka wird als Cluster ausgeführt und verarbeitet eingehende Datenströme mit hohem Datenvolumen in Echtzeit · Kafka besteht aus drei Hauptkomponenten: Herausgeber, Kafka-Cluster / -Manager und Abonnent. · Kafka speichert einen Datenstrom in verschiedenen Kategorien oder Themen. · Jeder Datensatz in Kafka wird als Protokolleintrag gespeichert, in dem sich der Empfänger (Abonnent) oder der Absender (Herausgeber) nicht gegenseitig kennen.	· Flume ist ein Tool zum Sammeln von Protokolldaten von verteilten Webservern. Die gesammelten Daten landen zur weiteren Analyse in HDFS · Flume ist ein äußerst zuverlässiges und konfigurierbares Tool. · Flume ist äußerst effizient und robust bei der Verarbeitung von Protokolldateien, sowohl bei der Stapelverarbeitung als auch bei der Echtzeitverarbeitung.
Konzept	· Kafka behandelt jede Themenpartition als einen geordneten Satz von Nachrichten · Basiert auf der Publish-Subscribe-Architektur und verfolgt keine Nachrichten, die von Abonnenten gelesen wurden, und wer der Herausgeber ist. · Kafka speichert alle Nachrichten oder Daten als Protokolle, in denen die Abonnenten für die Verfolgung des Speicherorts in jedem Protokoll verantwortlich sind. · Kafka kann eine große Anzahl von Verlagen und Abonnenten unterstützen und große Datenmengen speichern	· Flume kann Streaming-Daten aus mehreren Quellen zur Speicherung und Analyse in HBase oder Hadoop aufnehmen. · Gewährleistet eine garantierte Datenlieferung, da sowohl die Empfänger- als auch die Senderagenten die Transaktion aufrufen, um eine garantierte Semantik sicherzustellen · Es kann horizontal skaliert werden
Grundlage der Bildung	· Ein effizientes, fehlertolerantes und skalierbares Messagingsystem	· Flume ist ein Dienst oder ein Tool zum Erfassen von Daten in Hadoop
Anwendungsbereiche	· Überwachen Sie Daten von verteilten Anwendungen · Daten basierend auf ihren Interessen mehreren Abonnenten zur Verfügung stellen · Protokollaggregationsdienste	· Verarbeiten von Transaktionsprotokollen auf Anwendungsservern, Webservern usw. Zum Beispiel E-Commerce, Online-Einzelhandelsportale, soziale Medien usw.
Ansatz	· Kafka muss Echtzeit-Datenströme ohne Datenverlust effizient verarbeiten können · Die Datenlieferung muss auch bei Maschinenausfällen gewährleistet sein, daher ist dies das fehlertolerante System	· Sie müssen große Datenmengen entweder im Streaming- oder im Batch-Modus aus verschiedenen Quellen erfassen · Effizientes Arbeiten mit Protokollen

Fazit - Apache Kafka vs Flume

Zusammenfassend bieten Apache Kafka und Flume zuverlässige, verteilte und fehlertolerante Systeme zum Aggregieren und Sammeln großer Datenmengen aus mehreren Streams und Big-Data-Anwendungen. Sowohl Apache Kafka- als auch Flume-Systeme können skaliert und für unterschiedliche Computeranforderungen konfiguriert werden. Die Architektur von Kafka bietet Fehlertoleranz, Flume kann jedoch so eingestellt werden, dass ausfallsichere Vorgänge gewährleistet sind. Benutzer, die diese Systeme implementieren möchten, müssen zuerst den Anwendungsfall verstehen und entsprechend implementieren, um eine hohe Leistung zu gewährleisten und den vollen Nutzen zu erzielen.

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