Unterschied zwischen Apache Hadoop und Apache Storm
Big Data hat sich in der letzten Zeit zur beliebten Open Source-Technologie entwickelt, und Hadoop Stack wird täglich um ein neues Framework erweitert, um das komplexe Problem im Zusammenhang mit dem riesigen Datenvolumen zu lösen.
Für die Analyse der Daten verwendet Hadoop ein Verarbeitungsframework wie Hadoop mit MapReduce für die Stapelverarbeitung und Apache Storm für die Stream-Verarbeitung. Daher hilft Storm und Hadoop einem Unternehmen, die richtige Technologie aus dem Hadoop-Stapel auszuwählen. Werfen wir einen Blick auf Apache Hadoop und Apache Storm.
Apache Hadoop:
Apache Hadoop ist ein Open-Source-Framework für die Stapelverarbeitung, mit dem große Datenmengen im Cluster von Standardcomputern verarbeitet werden. Es war das erste Big-Data-Framework, das HDFS (Hadoop Distributed File System) für die Speicherung und MapReduce-Framework für die Berechnung verwendet. Aufgrund seiner Skalierbarkeit können neue Knoten problemlos zu dem vorhandenen System hinzugefügt werden, wenn die Datenmenge zunimmt, und aufgrund seiner Fehlertoleranz ist das System störungsanfällig, sodass das System jederzeit verfügbar ist, dh hochverfügbar.
Apache Storm:
Apache Storm bietet Echtzeit-Datenverarbeitungsfunktionen für Hadoop Stack und ist auch Open Source. Apache Storm kann sehr große Datenmengen verarbeiten und liefert Ergebnisse mit geringer Latenz (nahezu in Echtzeit). Apache Storm wird nicht auf Hadoop-Clustern ausgeführt, sondern verwendet Apache ZooKeeper zum Koordinieren der in DAG (Directed Acyclic Graph) vorhandenen Topologien.
Auf der folgenden offiziellen Website erfahren Sie, warum Sie Storm verwenden sollten: http://storm.apache.org/
Kopf-an-Kopf-Vergleich zwischen Apache Hadoop und Apache Storm (Infografiken)
Schauen wir uns in den Top 6 den Unterschied zwischen Apache Hadoop und Apache Storm im Detailformat in der folgenden Tabelle an:
Hauptunterschiede zwischen Apache Hadoop und Apache Storm
| Apache Hadoop | Apache Storm |
| Verteilte Stapelverarbeitung von großvolumigen und unstrukturierten Daten. | Verteilte Echtzeitverarbeitung von Daten mit großem Volumen und hoher Geschwindigkeit. |
| Framework ist in Java geschrieben . | Storms ist in Halb-Java- und Halb-Clojure-Code geschrieben, ein Großteil des Codes / der Logik ist jedoch in Clojure geschrieben. |
| Es handelt sich um eine Stateful- Streaming-Verarbeitung. | Es handelt sich um eine zustandslose Streaming-Verarbeitung. |
| Es verwendet die Apache Zookeeper- Koordination. | Es kann Apache Zookeeper für die Koordination verwenden oder auch nicht. |
| MapR-Jobs werden nacheinander ausgeführt, bis sie abgeschlossen sind. | Die Storm-Topologie wird kontinuierlich ausgeführt, bis das System heruntergefahren wird. |
| Es hat eine hohe Latenz (langsame Berechnung). | Es hat eine niedrige Latenz (schnelle Berechnung). |
| Die Architektur basiert auf einer Topologie von Tüllen und Schrauben. | Architektur besteht aus HDFS und MapReduce. |
| Daten werden kontinuierlich gestreamt und sind dynamisch. | Daten sind statisch und nichtflüchtig (Daten sind Persistenz). |
| Die Einrichtung ist einfach, der Betrieb des Hadoop-Clusters ist jedoch schwierig. | Es ist einfach einzurichten und Storm Cluster zu betreiben. |
| Anwendungsfälle: Twitter, Navisite, Wego usw. | Anwendungsfälle: Black Box-Daten, Suchmaschinendaten usw. |
Apache Hadoop vs Apache Storm Vergleichstabelle
| Apache Hadoop | Apache Storm |
| Das von Hadoop verwendete Verarbeitungsframework ist eine verteilte Stapelverarbeitung, bei der die MapReduce-Engine für die Berechnung verwendet wird, die einem Map-, Sort-, Shuffle- und Reduktionsalgorithmus folgt. | Das von Storm verwendete Verarbeitungsframework ist eine verteilte Echtzeit-Datenverarbeitung, die DAGs in einem Framework verwendet, um Topologien zu generieren, die aus Stream, Spouts und Bolts bestehen. |
| Geschwindigkeit: Aufgrund der Stapelverarbeitung eines großen Datenvolumens benötigt Hadoop eine längere Rechenzeit, was bedeutet, dass die Latenzzeit höher ist und Hadoop daher relativ langsam ist. | Geschwindigkeit: Aufgrund der nahezu Echtzeitverarbeitung verarbeitet Storm Daten mit sehr geringer Latenz, um ein Ergebnis mit minimaler Verzögerung zu erzielen. |
| Einfache Entwicklung: Das Hadoop MapReduce-Framework ist in Java-Programmiersprache geschrieben. Die Entwicklung von Hadoop wird durch die Verwendung von Apache Pig (Skriptsprache) und Apache Hive (SQL-kompatibel) zusätzlich zu Hadoop erleichtert. | Entwicklungserleichterung: Apache Storm ist in Clojure geschrieben. Es verwendet DAGs für die Verarbeitung des Modells. In Storm machen Tüllen und Bolzen Topologie und es kann in jeder Sprache geschrieben werden. Jeder Knoten in der DAG wandelt Daten um, um den Prozess fortzusetzen. |
| Architektur: Die Architektur von Hadoop besteht aus HDFS für die Datenspeicherung und MapReduce für die Berechnung. | Architektur: Die Architektur des Sturms besteht aus Strom, Ausgüssen und Schrauben, die die auszuführenden Schritte beschreiben |
| Datenverfügbarkeit: Hadoop verwendet HDFS als dauerhaften Speicher und stellt statische Daten zur Verarbeitung bereit. | Datenverfügbarkeit: Storm kann mit YARN Resource Negotiator von Hadoop integriert werden, um Hadoop-Speicher und Daten zu verwenden, die dynamisch und kontinuierlich gestreamt werden |
| Aktuelle Version : Ab Februar 2018 ist die neueste Version von Apache Hadoop 3.0.0 und es ist einfach einzurichten, aber schwierig zu bedienen. | Aktuelle Version : Ab Februar 2018 ist die neueste Version von Apache Storm 1.2.0 und einfach einzurichten und zu betreiben. |
Abgesehen von Unterschieden gibt es auch in Hadoop und Storm einige Gemeinsamkeiten, wie z. B. Open Source-Technologien mit einer skalierbaren und fehlertoleranten Funktion, die in Unternehmen im Bereich Business Intelligence und Big Data Analytics eingesetzt wird.
Fazit - Apache Hadoop gegen Apache Storm
Apache Hadoop bietet Stapelverarbeitung für die Verarbeitung sehr großer Datenmengen mit hoher Latenz und verwendet Standardhardware, wodurch die Kosten gesenkt werden und andere Frameworks mit unterschiedlicher Technologie unterstützt werden. Aber für nahezu Echtzeitverarbeitung mit sehr geringer Latenz ist Storm die beste Option, die mit mehreren Programmiersprachen verwendet werden kann. Aus organisatorischen Gründen können wir Apache Storm oder Apache Hadoop für die Echtzeit- oder Stapelverarbeitung verwenden.
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