Diferença entre Apache Kafka e Flume

O Apache Kafka é um sistema de código aberto para processamento de dados de ingestão em tempo real. Kafka é o sistema de mensagens de assinatura pública durável, escalável e tolerante a falhas. A arquitetura de publicação e assinatura foi desenvolvida inicialmente pelo LinkedIn para superar as limitações no processamento em lote de grandes dados e resolver problemas de perda de dados. A arquitetura em Kafka desassociará o provedor de informações do consumidor de informações. Portanto, o aplicativo de envio e o aplicativo de recebimento não saberão nada um do outro para os dados enviados e recebidos.

O Apache Kafka processará os fluxos de dados recebidos, independentemente de sua origem e destino. É uma plataforma de streaming distribuído com recursos semelhantes a um sistema de mensagens corporativas, mas possui recursos exclusivos com altos níveis de sofisticação. Com o Kafka, os usuários podem publicar e assinar informações como e quando elas ocorrem. Ele permite que os usuários armazenem fluxos de dados de maneira tolerante a falhas. Independentemente do aplicativo ou caso de uso, o Kafka fatoriza facilmente grandes fluxos de dados para análise no Apache Hadoop corporativo. O Kafka também pode renderizar dados de streaming por meio de uma combinação dos sistemas Apache HBase, Apache Storm e Apache Spark e pode ser usado em vários domínios de aplicativos.

Em termos simplistas, o sistema de publicação-assinatura do Kafka é composto por editores, cluster Kafka e consumidores / assinantes. Os dados publicados pelo editor são armazenados como logs. Os assinantes também podem atuar como editores e vice-versa. Um assinante solicita uma assinatura e Kafka encaminha os dados para o assinante solicitado. Normalmente, pode haver vários editores e assinantes sobre diferentes tópicos em um cluster Kafka. Da mesma forma, um aplicativo pode atuar como editor e assinante. Uma mensagem publicada para um tópico pode ter vários assinantes interessados; o sistema processa dados para cada assinante interessado. Alguns dos casos de uso em que o Kafka é amplamente usado são:

  • Acompanhar atividades em um site
  • Processamento de fluxo
  • Coletando e monitorando métricas
  • Agregação de log

O Apache Flume é uma ferramenta usada para coletar, agregar e transferir fluxos de dados de diferentes fontes para um armazenamento de dados centralizado, como o HDFS (Hadoop Distributed File System). O Flume é um serviço de coleta de dados distribuído altamente confiável, configurável e gerenciável, projetado para reunir dados de streaming de diferentes servidores da Web para o HDFS. É também um serviço de coleta de dados de código aberto.

O Apache Flume é baseado em fluxos de dados de streaming e possui uma arquitetura flexível. O Flume oferece mecanismo altamente tolerante a falhas, robusto e confiável para failover e recuperação, com a capacidade de coletar dados nos modos batch e stream. Os recursos do Flume são aproveitados pelas empresas para gerenciar fluxos de dados de alto volume para pousar no HDFS. Por exemplo, os fluxos de dados incluem logs de aplicativos, sensores e dados da máquina e mídias sociais, e assim por diante. Esses dados, quando desembarcados no Hadoop, podem ser analisados ​​executando consultas interativas no Apache Hive ou servem como dados em tempo real para painéis de negócios no Apache HBase. Alguns dos recursos incluem,

  • Reúna dados de várias fontes e efetue uma entrada eficiente no HDFS
  • Uma variedade de tipos de origem e destino são suportados
  • O Flume pode ser facilmente personalizado, confiável, escalável e tolerante a falhas
  • Pode armazenar dados em qualquer armazenamento centralizado (por exemplo, HDFS, HBase)

Comparação cara a cara entre Apache Kafka vs Flume (Infográficos)

Abaixo está a comparação top 5 entre Apache Kafka e Flume

Principais diferenças entre Apache Kafka e Flume

As diferenças entre Apache Kafka e Flume são exploradas aqui,

  • Os sistemas Apache Kafka e Flume oferecem confiabilidade, escalabilidade e alto desempenho para lidar com grandes volumes de dados com facilidade. No entanto, o Kafka é um sistema de uso mais geral, no qual vários editores e assinantes podem compartilhar vários tópicos. Ao contrário, o Flume é uma ferramenta de finalidade especial para enviar dados para o HDFS.
  • O Kafka pode suportar fluxos de dados para vários aplicativos, enquanto o Flume é específico para análise do Hadoop e big data.
  • O Kafka pode processar e monitorar dados em sistemas distribuídos, enquanto o Flume coleta dados de sistemas distribuídos para aterrar dados em um armazenamento de dados centralizado.
  • Quando configurados corretamente, o Apache Kafka e o Flume são altamente confiáveis, com zero garantia de perda de dados. Kafka replica dados no cluster, enquanto o Flume não replica eventos. Portanto, quando um agente do Flume trava, o acesso a esses eventos no canal é perdido até que o disco seja recuperado, por outro lado, o Kafka disponibiliza os dados mesmo em caso de falha de ponto único.
  • O Kafka suporta grandes conjuntos de editores e assinantes e vários aplicativos. Por outro lado, o Flume suporta um grande conjunto de tipos de origem e destino para aterrar dados no Hadoop.

Tabela de comparação Apache Kafka vs Flume

Base para ComparaçãoApache KafkaFlume
Significado
  • · Kafka é executado como um cluster e lida com fluxos de dados de alto volume em tempo real
  • · O Kafka possui três componentes principais, o editor, o cluster / gerente Kafka e o assinante.
  • · Kafka armazena um fluxo de registros em diferentes categorias ou tópicos.
  • · Cada registro no Kafka será armazenado como uma entrada de log em que o destinatário (assinante) ou o remetente (editor) não terão conhecimento um do outro.
  • O Flume é uma ferramenta para coletar dados de log de servidores da Web distribuídos. Os dados coletados serão direcionados ao HDFS para análise posterior
  • O Flume é uma ferramenta altamente confiável e configurável.
  • · O Flume é altamente eficiente e robusto no processamento de arquivos de log, tanto em lote quanto em tempo real.
Conceito
  • · Kafka tratará cada partição de tópico como um conjunto ordenado de mensagens
  • · Com base na arquitetura de publicação-assinatura e não rastreia as mensagens lidas pelos assinantes e quem é o editor.
  • · Kafka retém todas as mensagens ou dados como logs, onde os assinantes são responsáveis ​​por rastrear o local em cada log.
  • · Kafka pode suportar um grande número de publicadores e assinantes e armazenar grandes quantidades de dados
  • · O Flume pode receber dados de streaming de várias fontes para armazenamento e análise para uso no HBase ou Hadoop.
  • · Garante a entrega garantida de dados, porque o agente receptor e o remetente evocam a transação para garantir semântica garantida
  • · Pode ser dimensionado horizontalmente
Base de formação
  • · Um sistema de mensagens eficiente, tolerante a falhas e escalável
  • · Flume é um serviço ou ferramenta para coletar dados no Hadoop
Áreas de aplicação
  • · Monitorar dados de aplicativos distribuídos
  • · Disponibilizar dados para vários assinantes com base em seus interesses
  • · Serviços de agregação de log
  • · Processar logs de transações em servidores de aplicativos, servidores web, etc. Por exemplo, comércio eletrônico, portais de varejo on-line, mídias sociais, etc.
Abordagem
  • · O Kafka é necessário para processar eficientemente fluxos de dados em tempo real sem perda de dados
  • · Necessidade de garantir a entrega de dados mesmo durante falhas da máquina, portanto, é o sistema tolerante a falhas
  • · Necessidade de reunir big data no fluxo ou no modo de lote de diferentes fontes
  • · Eficiente ao trabalhar com logs

Conclusão - Apache Kafka vs Flume

Em resumo, o Apache Kafka e o Flume oferecem sistemas confiáveis, distribuídos e tolerantes a falhas para agregar e coletar grandes volumes de dados de vários fluxos e aplicativos de big data. Os sistemas Apache Kafka e Flume podem ser dimensionados e configurados para atender às diferentes necessidades de computação. A arquitetura de Kafka fornece tolerância a falhas, mas o Flume pode ser ajustado para garantir operações à prova de falhas. Os usuários que planejam implementar esses sistemas devem primeiro entender o caso de uso e implementar adequadamente para garantir alto desempenho e obter todos os benefícios.

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Categoria:

Big Data