Diferença entre Apache Storm e Kafka
O Apache Kafka usa para manipular uma grande quantidade de dados na fração de segundos. É um intermediário de mensagens distribuídas que se baseia em tópicos e partições. O Apache Storm é uma estrutura distribuída, tolerante a falhas, para computação em tempo real e processamento de fluxos de dados. Ele pega os dados de várias fontes de dados como HBase, Kafka, Cassandra e muitos outros aplicativos e processa os dados em tempo real. Foi escrito em Clojure e Java.
Vamos estudar mais sobre o Apache Storm vs Apache Kafka em detalhes:
Figura 1, diagrama básico de processamento de fluxo do Apache Storm
Na Figura 1, o processamento básico de fluxo é realizado. Spout e Bolt são dois componentes principais do Apache Storm e ambos fazem parte da Topologia do Storm, que leva o fluxo de dados das fontes de dados para processá-lo.
Topologia : a topologia Storm é a combinação de bico e parafuso. É o mesmo que o mapa e reduz no Hadoop.
Fluxo: O fluxo pode ser considerado como pipeline de dados; são os dados reais que recebemos de uma fonte de dados.
Bico: o bico recebe dados de fontes de dados diferentes, como APIs. Ele recebe continuamente dados de fontes de dados e os envia à Bolt para processamento.
Parafuso: são as unidades de processamento lógico que extraem dados do Spout e executam operações lógicas como agregação, filtragem, associação e interação com fontes de dados e bancos de dados.
O Apache Kafka fornece streaming de dados em tempo real. Ele pega os dados de sites diferentes, como Facebook, Twitter e APIs, e passa os dados para qualquer aplicativo de processamento diferente (Apache Storm) em um ambiente Hadoop.
Figura 2, arquitetura e componentes do Apache Kafka.
A Kafka armazena mensagens / dados que recebeu de diferentes fontes de dados, denominadas " Produtor ". Depois de receber os dados, particionou as mensagens através de " Partição " em diferentes " Tópico ".
O Kafka Cluster é uma combinação de tópicos e partições. As partições indexam e armazenam as mensagens. O consumidor pega as mensagens das partições e consulta as mensagens. O Apache Kafka pode ser usado junto com o Apache HBase, Apache Spark e Apache Storm.
A seguir, estão as APIs que manipulam todos os dados do sistema de mensagens (publicação e assinatura) no Kafka Cluster.
1) API do produtor: fornece permissão ao aplicativo para publicar o fluxo de registros.
2) API do consumidor: esta API está sendo usada para assinar os tópicos.
3) API de fluxo: esse fluxo fornece o resultado após a conversão do fluxo de entrada no fluxo de saída.
4) API do conector: vincula os tópicos aos aplicativos existentes.
O principal uso do Apache Kafka é para rastreamento de atividades do site, métricas, agregação de logs, fornecimento de eventos e outras capturas de fluxo de dados ao vivo. É bom para streaming que obtém dados de forma confiável entre aplicativos ou sistemas
Comparação cara a cara entre Apache Storm x Kafka (Infográficos)
Abaixo está as 9 principais diferenças entre Apache Storm e Kafka
Principais diferenças entre Apache Storm e Kafka
1) O Apache Storm garante a segurança total dos dados enquanto em Kafka a perda de dados não é garantida, mas é muito baixa, pois a Netflix alcançou 0, 01% da perda de dados para 7 milhões de transações de mensagens por dia.
2) Kafka pode armazenar seus dados no sistema de arquivos local, enquanto o Apache Storm é apenas uma estrutura de processamento de dados.
3) O Storm trabalha em um sistema de mensagens em tempo real enquanto o Kafka costumava armazenar as mensagens recebidas antes do processamento.
4) O Apache Kafka é usado para processar os dados em tempo real enquanto o Storm está sendo usado para transformar os dados.
5) Kafka obtém seus dados da fonte real de dados, enquanto o Storm extrai os dados do próprio Kafka para outros processos.
6) Kafka é um aplicativo para transferir dados de aplicativos em tempo real do aplicativo de origem para outro, enquanto o Storm é uma unidade de agregação e computação.
7) Kafka é uma unidade de streaming em tempo real, enquanto o Storm trabalha no fluxo extraído de Kafka.
8) É obrigatório ter o Apache Zookeeper durante a instalação do outro lado do Kafka, o Storm não depende do Zookeeper.
9) Kafka funciona como um oleoduto que armazena e encaminha os dados, enquanto o Storm pega os dados desses oleodutos e os processa ainda mais.
10) Kafka é uma excelente fonte de dados para o Storm, enquanto o Storm pode ser usado para processar dados armazenados no Kafka.
11) O Apache Storm possui um recurso embutido para reiniciar automaticamente seus daemons, enquanto o Kafka é tolerante a falhas devido ao Zookeeper.
Tabela de comparação Apache Storm vs Kafka
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Pontos de Comparação | Tempestade | Kafka |
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Inventor |
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Tipo |
Processamento de mensagens em tempo real |
Sistema de Mensagens Distribuídas |
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Fonte de dados |
Kafka e qualquer sistema de banco de dados |
FB, Twitter etc … |
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Uso primário |
Processamento de Stream |
Message Broker |
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Armazenamento de dados |
Não armazena seus dados. Os dados são transferidos do fluxo de entrada para o fluxo de saída |
Sistema de arquivos como EXT4 ou XFS |
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Processamento de fluxo |
Processamento de micro-lote |
Processamento em lotes pequenos |
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Dependência |
Não depende de nenhum aplicativo externo |
Dependente do tratador |
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Latência |
Latência de milissegundos |
Depende da fonte de dados geralmente menos de 1-2 segundos. |
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Suporte de linguas |
Ele suporta todos os idiomas |
Kafka funciona com todos, mas funciona melhor apenas com a linguagem Java |
Conclusão - Apache Storm vs Kafka
O Apache Storm e o Kafka são independentes e têm um propósito diferente no ambiente de cluster do Hadoop.
O Apache Storm e o Kafka são independentes um do outro, no entanto, é recomendável usar o Storm com o Kafka, pois o Kafka pode replicar os dados para atacar em caso de queda de pacotes e também se autenticar antes de enviá-los ao Storm.
O papel de Kafka é trabalhar como middleware, pegar dados de várias fontes e, em seguida, o Storms processa as mensagens rapidamente. Contar e segregar votos online é o exemplo em tempo real do Apache Storm.
O Apache Storm e o Kafka estão tendo grande capacidade no fluxo de dados em tempo real e sistemas muito capazes para executar análises em tempo real.
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