Diferença entre o Apache Storm e o Apache Spark
O Apache Storm é um sistema de computação em tempo real de código aberto, escalável, tolerante a falhas e distribuído. O Apache Storm está focado no processamento de fluxo ou processamento de eventos. O Apache Storm implementa um método tolerante a falhas para executar uma computação ou canalizar várias computações em um evento conforme ele flui para um sistema. O Apache Spark é uma estrutura de tecnologia de computação extremamente rápida e de cluster, projetada para computação rápida em processamento de dados em larga escala. O Apache Spark é um mecanismo de processamento distribuído, mas não vem com o gerenciador de recursos de cluster embutido e o sistema de armazenamento distribuído. Você precisa conectar um gerenciador de cluster e um sistema de armazenamento de sua escolha.
Apresentando mais sobre o Apache Storm vs Apache Spark:
- O Apache Storm é um mecanismo computacional contínuo paralelo a tarefas. Ele define seus fluxos de trabalho em gráficos acíclicos direcionados (DAGs) chamados topologias. Essas topologias são executadas até serem desligadas pelo usuário ou encontrar uma falha irrecuperável. O Apache Storm não é executado nos clusters do Hadoop, mas usa o Zookeeper e seu próprio minion worker para gerenciar seus processos. O Apache Storm pode ler e gravar arquivos no HDFS.
- O Apache Storm se integra às tecnologias de enfileiramento e banco de dados que você já usa. Uma topologia Storm consome fluxos de dados e processa esses fluxos de maneira arbitrariamente complexa, reparticionando os fluxos entre cada estágio da computação, conforme necessário. O Apache Storm é baseado em tuplas e fluxos. Uma tupla é basicamente o que são seus dados e como eles são estruturados.
- A estrutura do Apache Spark consiste no Spark Core e no conjunto de bibliotecas. O Spark Core executa e gerencia nosso trabalho, fornecendo uma experiência perfeita para o usuário final. Um usuário precisa enviar uma tarefa ao núcleo do Spark e o núcleo do Spark cuida de processamento, execução e resposta adicionais ao usuário. Temos a API do Spark Core em diferentes linguagens de script, como Scala, Python, Java e R.
- No Apache Spark, o usuário pode usar o Apache Storm para transformar dados não estruturados à medida que fluem para o formato desejado. Você precisa conectar um gerenciador de cluster e um sistema de armazenamento de sua escolha.
- Você pode escolher o Apache YARN ou o Mesos para o gerenciador de cluster do Apache Spark.
- Você pode escolher o Hadoop Distributed File System (HDFS), armazenamento em nuvem do Google, Amazon S3, Microsoft Azure para gerenciador de recursos do Apache Spark.
- O Apache Spark é um mecanismo de processamento de dados para modos de lote e streaming, com consultas SQL, processamento de gráficos e aprendizado de máquina.
Comparação cara a cara entre Apache Storm x Apache Spark (Infográficos):
Principais diferenças entre o Apache Storm e o Apache Spark:
Abaixo estão as listas de pontos, descrevem as principais diferenças entre o Apache Storm e o Apache Spark:
- O Apache Storm executa cálculos paralelos a tarefas, enquanto o Apache Spark executa cálculos paralelos a dados.
- Se o nó do trabalhador falhar no Apache Storm, o Nimbus atribui a tarefa do trabalhador ao outro nó e todas as tuplas enviadas ao nó com falha serão atingidas pelo tempo limite e, portanto, reproduzidas automaticamente enquanto no Apache Spark, se o nó do trabalhador falhar, o sistema poderá recalcular a partir de a cópia restante dos dados e dados de entrada pode se perder se os dados não forem replicados.
- A garantia de entrega do Apache Strom depende de uma fonte de dados segura, enquanto a fonte de dados suportada pelo Apache Spark HDFS é segura.
- O Apache Storm é um mecanismo de processamento de fluxo para processar dados de fluxo em tempo real, enquanto o Apache Spark é um mecanismo de computação de uso geral.
Recursos do Apache Storm:
- Tolerância a falhas - onde, se os encadeamentos do trabalhador morrem ou um nó fica inoperante, os trabalhadores são reiniciados automaticamente
- Escalabilidade - Altamente escalável, o Storm pode manter o desempenho, mesmo sob carga crescente, adicionando recursos linearmente onde taxas de taxa de transferência de até um milhão de mensagens de 100 bytes por segundo por nó podem ser alcançadas
- Latência - o Storm executa a atualização de dados e a resposta de entrega de ponta a ponta em segundos ou minutos depende do problema. Tem latência muito baixa.
- Facilidade de uso na implantação e operação do sistema.
- Integrado ao Hadoop para aproveitar maiores taxas de transferência
- Fácil de implementar e pode ser integrado a qualquer linguagem de programação
- O Apache Storm é de código aberto, robusto e fácil de usar. Pode ser utilizado em pequenas empresas e grandes corporações
- Permite o processamento de fluxo em tempo real incrivelmente rápido, porque tem um enorme poder de processar os dados.
- O Apache Storm possui inteligência operacional.
- O Apache Storm fornece processamento de dados garantido, mesmo se algum dos nós conectados no cluster morrer ou as mensagens forem perdidas
Recursos do Apache Spark:
- Velocidade: O Apache Spark ajuda a executar um aplicativo no cluster Hadoop, até 100 vezes mais rápido na memória e 10 vezes mais rápido ao executar no disco.
- Processamento em tempo real: o Apache spark pode manipular dados de streaming em tempo real.
- Usabilidade : O Apache Spark tem capacidade para suportar várias linguagens como Java, Scala, Python e R
- Avaliação Preguiçosa: No Apache Spark, as transformações são de natureza preguiçosa. Dará resultado após a formação de um novo RDD a partir do existente.
- Integração com o Hadoop: O Apache Spark pode executar de forma independente e também no Hadoop YARN Cluster Manager e, portanto, pode ler os dados existentes do Hadoop.
- Tolerância a falhas: O Apache Spark fornece tolerância a falhas usando o conceito RDD. Os RDDs do Spark foram projetados para lidar com a falha de qualquer nó do trabalhador no cluster.
Tabela de comparação Apache Storm vs Apache Spark
Estou discutindo os principais artefatos e distinguindo entre o Apache Storm e o Apache Spark.
| Apache Storm | Apache Spark | |
| Processamento de Stream | Processamento de micro-lote | Processamento em lote |
| Linguagens de programação | Java, Clojure, Scala (suporte a vários idiomas) | Java, Scala (suporte a idiomas menores) |
| Confiabilidade | Suporta exatamente uma vez o modo de processamento. Pode ser usado em outros modos, como pelo menos uma vez o processamento e, no máximo, o modo de processamento também | Suporta apenas exatamente uma vez o modo de processamento |
| Fontes de fluxo | Bico; esquichar | HDFS |
| Primitivas de fluxo | Tupla, Partição | DStream |
| Baixa latência | O Apache Storm pode fornecer uma melhor latência com menos restrições | O streaming do Apache Spark tem maior latência comparando o Apache Storm |
| Persistência | MapState | Por RDD |
| Mensagens | ZeroMQ, Netty | Netty, Akka |
| Gestão de recursos | Mesos Yarn | Meson Yarn |
| Tolerância ao erro | No Apache Storm, se o processo falhar, o processo do supervisor o reiniciará automaticamente à medida que o gerenciamento de estado for tratado pelo Zookeeper | No Apache Spark, ele lida com a reinicialização de trabalhadores por meio do gerenciador de recursos, que pode ser YARN, Mesos ou seu gerente independente |
| Gerenciamento de Estado | Suportado | Suportado |
| Provisioning | Apache Ambari | Monitoramento básico usando Ganglia |
| Baixo custo de desenvolvimento | No Apache Storm, o mesmo código não pode ser usado para processamento em lote e processamento em fluxo | No Apache Spark, o mesmo código pode ser usado para processamento em lote e processamento em fluxo |
| Taxa de transferência | 10k registros por nó por segundo | 100k registros por nó por segundo |
| Especial | RPC distribuído | Processamento unificado (lote, SQL, etc.) |
Conclusão - Apache Storm vs Apache Spark:
O Apache Storm e o Apache Spark são ótimas soluções que resolvem o problema de ingestão e transformação de streaming. O Apache Storm e o Apache Spark podem fazer parte do cluster Hadoop para processamento de dados. O Apache Storm é uma solução para processamento de fluxo em tempo real. Mas o Storm é muito complexo para os desenvolvedores desenvolverem aplicativos por causa de recursos limitados.
O Apache Storm pode ser usado principalmente para processamento de Stream. Mas a indústria precisa de uma solução generalizada que possa resolver todos os tipos de problemas. Por exemplo, processamento em lote, processamento interativo de processamento de fluxo e processamento iterativo. Portanto, o Apache Spark entra em evidência, que é um mecanismo de computação de uso geral. Esse é o motivo pelo qual a demanda do Apache Spark está mais comparando outras ferramentas dos profissionais de TI. O Apache Spark pode lidar com diferentes tipos de problemas. Além disso, o Apache Spark é muito fácil para os desenvolvedores e pode se integrar muito bem ao Hadoop. O Apache Spark oferece a flexibilidade de trabalhar em diferentes idiomas e ambientes.
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