Diferença entre o Apache Hadoop e o Apache Storm
O Big Data tornou-se a popular tecnologia de código aberto nos últimos tempos e todos os dias uma nova estrutura é adicionada à pilha do Hadoop para resolver o problema complexo relacionado ao grande volume de dados.
Para executar a análise dos dados, o Hadoop usa a estrutura de processamento como o Hadoop com MapReduce para processamento em lote e o Apache storm para processamento de fluxo. Portanto, o storm e o Hadoop ajudam uma organização a escolher a tecnologia correta na pilha do Hadoop. Vamos examinar o que é o Apache Hadoop e o Apache Storm.
Apache Hadoop:
O Apache Hadoop é uma estrutura de processamento em lote de código aberto usada para processar grandes conjuntos de dados no cluster de computadores comuns. Foi a primeira estrutura de big data que usa o HDFS (Hadoop Distributed File System) para armazenamento e a estrutura MapReduce para computação. Devido ao seu recurso de escalabilidade, novos nós podem ser facilmente adicionados ao sistema existente se a quantidade de dados aumentar e, devido à sua natureza de tolerância a falhas, o sistema está propenso a falhas, para que o sistema esteja disponível o tempo todo, ou seja, alta disponibilidade.
Tempestade Apache:
O Apache storm fornece recursos de processamento de dados em tempo real para a pilha do Hadoop e também é um código aberto. O Apache storm pode manipular uma quantidade muito grande de dados e fornece resultados com baixa latência (quase em tempo real). O Apache storm não é executado no cluster Hadoop, mas usa o Apache ZooKeeper para coordenar as topologias presentes no DAG (Directed Acyclic Graph).
Confira a menção oficial no site abaixo para saber por que usar o Storm: http://storm.apache.org/
Comparação cara a cara entre Apache Hadoop x Apache Storm (Infográficos)
Vamos verificar no Top 6 a diferença entre o Apache Hadoop e o Apache Storm no formato detalhado no formato tabular abaixo:
Principais diferenças entre Apache Hadoop e Apache Storm
| Apache Hadoop | Apache Storm |
| Processamento em lote distribuído de grande volume e conjunto de dados não estruturado. | Processamento distribuído em tempo real de dados com um grande volume e alta velocidade. |
| Framework é escrito em Java . | O Storms é escrito no código Half Java e Half Clojure, mas a maioria do código / lógica é escrita no Clojure. |
| É um processamento de streaming estável . | É um processamento de streaming sem estado . |
| Ele usa a coordenação do Apache Zookeeper . | Pode ou não usar o Apache Zookeeper para coordenação. |
| Os trabalhos do MapR são executados de maneira sequencial, ainda que sejam concluídos. | A topologia do Storm é executada continuamente até o encerramento do sistema. |
| Possui alta latência (computação lenta). | Possui baixa latência (computação rápida). |
| A arquitetura é baseada em uma topologia de bicos e parafusos. | A arquitetura consiste em HDFS e MapReduce. |
| Os dados são transmitidos continuamente e são dinâmicos. | Os dados são estáticos e não voláteis (dados são persistência). |
| É fácil de configurar, mas a operação do cluster Hadoop é difícil. | É fácil de configurar e operar o cluster de tempestade também é fácil. |
| Casos de uso: Twitter, Navisite, Wego etc. | Casos de uso: dados da caixa preta, dados do mecanismo de pesquisa etc. |
Tabela de comparação Apache Hadoop vs Apache Storm
| Apache Hadoop | Apache Storm |
| A estrutura de processamento usada pelo Hadoop é um processamento em lote distribuído que usa o mecanismo MapReduce para computação que segue um algoritmo de mapeamento, classificação, reprodução aleatória e redução. | A estrutura de processamento usada pelo Storm é um processamento de dados distribuído em tempo real, que usa DAGs em uma estrutura para gerar topologias compostas de Stream, Spouts e Bolts. |
| Velocidade: devido ao processamento em lote de um grande volume de dados, o Hadoop demora mais tempo de computação, o que significa que a latência é maior, portanto o Hadoop é relativamente lento. | Velocidade: devido ao processamento quase em tempo real, o Storm manipula dados com latência muito baixa para fornecer um resultado com atraso mínimo. |
| Facilidade de desenvolvimento: A estrutura do Hadoop MapReduce é escrita na linguagem de programação Java. O desenvolvimento do Hadoop é facilitado pelo uso do porco Apache (linguagem de script) e do Apache Hive (compatível com SQL) na parte superior do Hadoop. | Facilidade de Desenvolvimento: O Apache Storm é escrito em Clojure, usa DAGs para o modelo de processamento. No Storm Spouts and Bolts, faça a topologia e ela pode ser escrita em qualquer idioma. Cada nó no DAG transforma dados para continuar o processo. |
| Arquitetura: a arquitetura do Hadoop consiste em HDFS para armazenamento de dados e MapReduce for Computation. | Arquitetura: A Arquitetura do Storm consiste em fluxo, bicos e parafusos, descrevendo as etapas que serão executadas |
| Disponibilidade de dados: O Hadoop usa o HDFS como um armazenamento persistente e fornece dados estáticos para processamento. | Disponibilidade de dados: O Storm pode integrar-se ao negociador de recursos YARN do Hadoop para usar o armazenamento e os dados do Hadoop, que são dinâmicos e transmitidos continuamente |
| Versão atual: a partir de fevereiro de 2018, a versão mais recente do Apache Hadoop é 3.0.0 e é fácil de configurar, mas difícil de operar. | Versão atual: a partir de fevereiro de 2018, a versão mais recente do Apache storm é a 1.2.0 e é fácil de configurar e operar. |
Além das diferenças, existem algumas semelhanças também disponíveis no Hadoop e Storm, como as tecnologias Open Source com um recurso escalável e tolerante a falhas usado no setor de business intelligence e análise de big data nas organizações.
Conclusão - Apache Hadoop vs Apache Storm
O Apache Hadoop fornece processamento em lote para lidar com conjuntos de dados muito grandes com alta latência e usa hardware comum, o que o torna menos caro e também suporta outras estruturas com tecnologia diversificada. Mas para processamento quase em tempo real com tempestade de latência muito baixa é a melhor opção que pode ser usada com várias linguagens de programação. Portanto, conforme a necessidade da organização, podemos usar o Apache storm ou o Apache Hadoop para processamento em tempo real ou em lote.
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