Différences entre Kafka et Spark
Les organisations se développent en permanence avec d'énormes données. Ils essaient d'utiliser Hadoop pour ces énormes données au lieu du SGBDR traditionnel. En même temps, ils veulent un traitement rapide et une sortie en temps réel. Hadoop est une plate-forme open source où nous pouvons utiliser plusieurs langues pour différents types d'outils tels que Python, Scala. Pour le traitement en temps réel dans Hadoop, nous pouvons utiliser Kafka et Spark. Ceci est un petit article où j'essaie d'expliquer comment Kafka vs Spark fonctionnera.
Kafka
Kafka est une plate-forme de traitement de flux open source développée par Apache. C'est un médiateur entre la source et la destination pour un processus de streaming en temps réel où nous pouvons conserver les données pendant une période de temps spécifique. Kafka est un système de messagerie distribué. Où nous pouvons utiliser ces données persistantes pour le processus en temps réel. Il s'exécute en tant que service sur un ou plusieurs serveurs. Le Kafka stocke le flux d'enregistrements dans des catégories appelées sujets. Chaque enregistrement de flux comprend une clé, une valeur et un horodatage.
Pour démarrer Kafka Server
>bin/Kafka-server-start.sh config/server.properties
Voici la principale composante de Kafka
Source: Cela se déclenchera lorsqu'un nouveau CDC (Change Data Capture) ou une nouvelle insertion se produit à la source. Pour cela, nous devons définir une colonne clé pour identifier le changement.
Courtier: qui est responsable de la conservation des données. Chaque courtier ne détient pas de partition.
Sujet: il catégorise les données. Les sujets de Kafka sont toujours souscrits par plusieurs consommateurs qui souscrivent aux données qui y sont écrites.
Pour créer un sujet
> bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test
Et pour voir la liste des sujets
> bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181
Partition: les sujets sont divisés en partitions pour un traitement parallèle.
Producteur: le producteur est responsable de la publication des données. Il poussera les données vers les sujets de leur choix. Le producteur choisira quel enregistrement affecter à quelle partition dans le sujet.
Kafka a ordonné de produire un message sur un sujet.
> bin/Kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test
Salut bonne matinée.
Ceci est un message test.
Consommateur: les consommateurs consommeront des données sur des sujets. Un consommateur sera un label avec son groupe de consommateurs. Si le même sujet a plusieurs consommateurs de différents groupes de consommateurs, chaque copie a été envoyée à chaque groupe de consommateurs.
Vous pouvez couler avec plusieurs sources pour conserver les données. Kafka a ordonné de consommer des messages sur un sujet.
> bin/Kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic test --from-beginning
Salut bonne matinée.
Ceci est un message test.
Canal: Nous pouvons utiliser le canal Kafka Sink. Dans lequel, dès qu'un CDC (Change Data Capture) ou un nouveau canal d'insertion déclenchera l'enregistrement et poussera les données vers le sujet Kafka. Pour cela, nous devons définir le canal.
Comme pour le canal Kafka Sink, nous pouvons avoir HDFS, une source JDBC et un récepteur.
Kafka a un meilleur débit et dispose de fonctionnalités telles que le partitionnement intégré, la réplication et la tolérance aux pannes, ce qui en fait la meilleure solution pour les applications de traitement de messages ou de flux à grande échelle
Étincelle
Apache Spark est un framework d'informatique en grappes open source. Développé à l'origine à l'Université de Californie, Amp Lab de Berkeley, la base de code Spark a ensuite été donnée à la Apache Software Foundation. Spark fournit une interface pour programmer des clusters entiers avec un parallélisme de données implicite et une tolérance aux pannes.
Lorsque Hadoop a été introduit, Map-Reduce était le moteur d'exécution de base pour toutes les tâches. Dans le processus d'exécution Map-Reduce (lecture - écriture) s'est produit sur un disque dur réel. C'est la raison de la consommation de plus de temps et d'espace au moment de l'exécution.
Apache Spark est une plateforme open source. Améliore la qualité d'exécution que le processus Map-Reduce. C'est une plateforme ouverte où vous pouvez utiliser plusieurs langages de programme comme Java, Python, Scala, R. Spark fournit une exécution en mémoire 100 fois plus rapide que MapReduce. Cela utilise la définition RDD. RDD est un ensemble de données distribuées robuste qui vous permet de stocker des données en mémoire de manière transparente et de les conserver sur disque uniquement si nécessaire. C'est à ce moment que le temps d'accéder aux données de la mémoire au lieu du disque est écoulé.
Spark est la plate-forme où nous pouvons stocker les données dans Data Frame et les traiter. Le développeur d'applications, Data Scientist, Data Analyst peut utiliser Spark pour traiter l'énorme quantité de données en un minimum de temps. Nous pouvons utiliser une fonctionnalité comme l'analyse interactive et itérative des données dans Spark.
Le streaming Spark est une autre fonctionnalité où nous pouvons traiter les données en temps réel. Le domaine bancaire doit suivre la transaction en temps réel pour offrir la meilleure offre au client, en surveillant les transactions suspectes. Le streaming Spark est le plus populaire dans la jeune génération Hadoop. Spark est une API légère et facile à développer qui aidera un développeur à travailler rapidement sur des projets de streaming. Le streaming Spark récupérera facilement les données perdues et sera en mesure de livrer exactement une fois l'architecture en place. Et sans efforts de codage supplémentaires, nous pouvons travailler simultanément sur le streaming spark en temps réel et les données de lots historiques (Lambda Architecture).
Dans le streaming Spark, nous pouvons utiliser plusieurs outils comme un canal, Kafka, RDBMS comme source ou puits.
Ou nous pouvons directement diffuser du SGBDR vers Spark.
Nous pouvons lancer une étincelle au-dessus de HDFS ou sans HDFS. C'est pourquoi tout le monde parle de son remplacement de Hadoop. HDFS est un système de fichiers de base pour Hadoop. Nous pouvons utiliser HDFS comme destination source ou cible.
À l'aide de Spark SQL, utilisez des requêtes SQL de base pour traiter les données. Cette étincelle offre de meilleures fonctionnalités comme Mlib (Machine Learning Library) pour un data scientist aux prédictions.
Face à face comparaison entre Kafka vs Spark (Infographie)
Ci-dessous est la comparaison du Top 5 entre Kafka vs Spark
Différence clé entre Kafka et Spark
Laissez-nous discuter de certaines des principales différences entre Kafka vs Spark:
- Kafka est un courtier de messages. Spark est la plate-forme open source.
- Kafka a producteur, consommateur, sujet pour travailler avec les données. Là où Spark fournit une plate-forme, extrayez les données, conservez-les, traitez et poussez de la source vers la cible.
- Kafka fournit un streaming, un processus de fenêtre en temps réel. Où Spark permet à la fois le flux en temps réel et le traitement par lots.
- À Kafka, nous ne pouvons pas effectuer de transformation. Où dans Spark nous effectuons ETL
- Kafka ne prend en charge aucun langage de programmation pour transformer les données. Où spark prend en charge plusieurs langages de programmation et bibliothèques.
- Kafka est donc utilisé pour le streaming en temps réel en tant que canal ou médiateur entre la source et la cible. Là où Spark utilise pour un flux en temps réel, un traitement par lots et ETL également.
Caractéristiques de Kafka vs Spark
Il y a quelques fonctionnalités clés:
- Flux de données: Kafka vs Spark fournit un flux de données en temps réel de la source à la cible. Kafka vient de transférer les données vers le sujet, Spark est un flux de données procédural.
- Traitement des données: Nous ne pouvons effectuer aucune transformation sur les données dans lesquelles Spark nous pouvons transformer les données.
- Données persistantes: Kafka conserve les données jusqu'à un certain temps, comme défini dans la configuration. Nous devons utiliser un bloc de données ou un objet d'ensemble de données pour conserver les données.
- Transformation ETL: En utilisant Spark, nous pouvons effectuer ETL, où Kafka ne fournit pas ETL.
- Gestion de la mémoire: Spark utilise RDD pour stocker les données de manière distribuée (c'est-à-dire cache, espace local) où Kafka stocke les données dans le sujet, c'est-à-dire dans une mémoire tampon.
Tableau de comparaison entre Kafka et Spark
Voici la comparaison la plus élevée entre Kafka et Spark:
| Critères de fonctionnalité | Apache Spark | Kafka |
| La vitesse | 100 fois plus rapide que Hadoop | Vitesse décente |
| En traitement | Traitement en temps réel et par lots | Traitement en temps réel / fenêtre uniquement |
| Difficulté | Facile à apprendre grâce aux modules de haut niveau | Facile à configurer |
| Récupération | Permet la récupération des partitions à l'aide du cache et du RDD | Tolérant aux pannes / réplication |
| L'interactivité | Dispose de modes interactifs | Pas de mode interactif / consommer les données |
Conclusion
Nous pouvons utiliser Kafka comme courtier de messages. Il peut conserver les données pendant une période de temps particulière. En utilisant Kafka, nous pouvons effectuer des opérations de fenêtre en temps réel. Mais nous ne pouvons pas effectuer de transformation ETL dans Kafka.En utilisant Spark, nous pouvons conserver les données dans l'objet de données et effectuer des transformations ETL de bout en bout.
C'est donc la meilleure solution si nous utilisons Kafka comme plate-forme de streaming en temps réel pour Spark.
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