Unterschied zwischen Apache Storm und Kafka

Mit Apache Kafka können große Datenmengen im Bruchteil von Sekunden verarbeitet werden. Es ist ein verteilter Nachrichtenbroker, der sich auf Themen und Partitionen stützt. Apache Storm ist ein fehlertolerantes, verteiltes Framework für die Berechnung und Verarbeitung von Datenströmen in Echtzeit. Es entnimmt die Daten aus verschiedenen Datenquellen wie HBase, Kafka, Cassandra und vielen anderen Anwendungen und verarbeitet sie in Echtzeit. Es wurde in Clojure und Java geschrieben.

Lasst uns mehr über Apache Storm und Apache Kafka im Detail lernen :

Abbildung 1 : Grundlegendes Stream-Verarbeitungsdiagramm von Apache Storm

In Abbildung 1 wird die grundlegende Stream-Verarbeitung ausgeführt. Spout und Bolt sind zwei Hauptkomponenten von Apache Storm und beide sind Teil der Storm- Topologie, die den Datenstrom aus Datenquellen zur Verarbeitung entnimmt.

Topologie : Die Sturmtopologie ist die Kombination aus Ausguss und Bolzen. Es ist dasselbe wie Map und Reduces in Hadoop.

Stream: Stream kann als Datenpipeline betrachtet werden. Hierbei handelt es sich um die tatsächlichen Daten, die wir von einer Datenquelle erhalten haben.

Ausguss: Der Ausguss empfängt Daten aus verschiedenen Datenquellen, z. B. APIs. Es empfängt kontinuierlich Daten aus Datenquellen und sendet sie zur Verarbeitung an Bolt.

Bolt: Es handelt sich um logische Verarbeitungseinheiten, die Daten aus Spout entnehmen und logische Operationen ausführen, z. B. Aggregieren, Filtern, Verknüpfen und Interagieren mit Datenquellen und Datenbanken.

Apache Kafka bietet Daten-Streaming in Echtzeit. Es übernimmt die Daten von verschiedenen Websites wie Facebook, Twitter und APIs und leitet sie an eine andere Verarbeitungsanwendung (Apache Storm) in einer Hadoop-Umgebung weiter.

Abbildung 2, Architektur und Komponenten von Apache Kafka.

Kafka speichert Nachrichten / Daten, die es von verschiedenen Datenquellen erhalten hat, und nennt sie „ Produzent “. Sobald es die Daten erhalten hat, hat es die Nachrichten durch " Partition " innerhalb eines anderen " Topic " partitioniert .

Kafka Cluster ist eine Kombination aus Themen und Partitionen. Die Partitionen indizieren und speichern die Nachrichten. Der Consumer nimmt die Nachrichten von Partitionen und fragt sie ab. Apache Kafka kann zusammen mit Apache HBase, Apache Spark und Apache Storm verwendet werden.

Im Folgenden sind die APIs aufgeführt, die alle Messaging-Daten (Veröffentlichen und Abonnieren) in Kafka Cluster verarbeiten.

1) Produzenten-API: Ermöglicht der Anwendung, den Datenstrom zu veröffentlichen.

2) Consumer-API: Diese API wird zum Abonnieren der Themen verwendet.

3) Stream-API: Dieser Stream liefert das Ergebnis, nachdem der Eingabestream in den Ausgabestream konvertiert wurde.

4) Connector-API: Hiermit werden die Themen mit vorhandenen Anwendungen verknüpft.

Die Hauptanwendung von Apache Kafka ist die Verfolgung von Website-Aktivitäten, Metriken, Protokollaggregation, Ereignisbeschaffung und andere Live-Datenstrom-Erfassung. Es ist gut für Streaming, das zuverlässig Daten zwischen Anwendungen oder Systemen abruft

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

Unten finden Sie die Top 9 Unterschiede zwischen Apache Storm und Kafka

Hauptunterschiede zwischen Apache Storm und Kafka

1) Apache Storm gewährleistet volle Datensicherheit, während bei Kafka Datenverlust nicht garantiert ist, aber es ist sehr niedrig, da Netflix 0, 01% des Datenverlusts für 7 Millionen Nachrichtentransaktionen pro Tag erzielt.

2) Kafka kann seine Daten im lokalen Dateisystem speichern, während Apache Storm nur ein Datenverarbeitungsframework ist.

3) Storm arbeitet mit einem Echtzeit-Nachrichtensystem, während Kafka eingehende Nachrichten vor der Verarbeitung speichert.

4) Apache Kafka wird zur Verarbeitung der Echtzeitdaten verwendet, während Storm zur Transformation der Daten verwendet wird.

5) Kafka bezieht seine Daten von der eigentlichen Datenquelle, während Storm die Daten für weitere Prozesse von Kafka selbst bezieht.

6) Kafka ist eine Anwendung zum Übertragen von Echtzeitanwendungsdaten von einer Quellanwendung zu einer anderen, während Storm eine Aggregations- und Recheneinheit ist.

7) Kafka ist eine Echtzeit-Streaming-Einheit, während Storm an dem Stream arbeitet, der von Kafka gezogen wurde.

8) Es ist obligatorisch, Apache Zookeeper zu haben, während die Kafka-Gegenseite eingerichtet wird. Storm ist nicht Zookeeper-abhängig.

9) Kafka arbeitet als Wasserleitung, die die Daten speichert und weiterleitet, während Storm die Daten aus solchen Leitungen entnimmt und weiterverarbeitet.

10) Kafka ist eine großartige Datenquelle für Storm, während Storm zur Verarbeitung von in Kafka gespeicherten Daten verwendet werden kann.

11) Apache Storm hat eine eingebaute Funktion zum automatischen Neustarten seiner Daemons, während Kafka aufgrund von Zookeeper fehlertolerant ist.

Apache Storm vs Kafka Vergleichstabelle

Vergleichspunkte

SturmKafka

Erfinder

Twitter

LinkedIn

Art

Echtzeit-Nachrichtenverarbeitung

Distributed Messaging System

Datenquelle

Kafka & jedes Datenbanksystem

FB, Twitter usw.

Hauptnutzen

Stream-Verarbeitung

Nachrichtenbroker

Datenspeicher

Speichert seine Daten nicht. Daten werden vom Eingabestream zum Ausgabestream übertragen

Dateisystem wie EXT4 oder XFS

Stream-Verarbeitung

Micro-Batch-Verarbeitung

Small-Batch-Verarbeitung

Abhängigkeit

Nicht abhängig von einer externen Anwendung

Tierpfleger abhängig

Latenz

Milliarden-Sekunden-Latenz

Abhängig von der Datenquelle im Allgemeinen weniger als 1-2 Sekunden.

Sprachunterstützung

Es unterstützt alle Sprachen

Kafka funktioniert mit allen, aber am besten nur mit Java

Fazit - Apache Storm gegen Kafka

Apache Storm und Kafka sind beide unabhängig und haben in der Hadoop-Clusterumgebung einen unterschiedlichen Zweck.

Apache Storm und Kafka sind beide unabhängig voneinander. Es wird jedoch empfohlen, Storm mit Kafka zu verwenden, da Kafka die zu stürmenden Daten im Falle eines Paketverlusts replizieren kann und diese auch authentifiziert, bevor sie an Storm gesendet werden.

Kafkas Aufgabe ist es, als Middleware zu fungieren, die Daten aus verschiedenen Quellen bezieht, und Storms dann die Nachrichten schnell verarbeitet. Das Zählen und Trennen von Online-Stimmen ist das Echtzeitbeispiel für Apache Storm.

Apache Storm und Kafka verfügen beide über hervorragende Funktionen für das Streaming von Daten in Echtzeit und über sehr leistungsfähige Systeme für die Durchführung von Echtzeitanalysen.

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