Différence entre Apache Nifi et Apache Spark
Jusqu'à longtemps, quand il y avait un gros travail à faire, les gens comptaient sur les chevaux pour tirer de lourdes charges, maintenir la vitesse ou quoi que ce soit entre les deux. Cependant, tous les chevaux n'étaient pas adaptés à chaque tâche. C'est la même chose avec la technologie aujourd'hui. Avec l'avènement de nouvelles technologies qui affluent chaque jour, il devient extrêmement important de connaître leurs applications réelles. Apache Nifi et Apache Spark sont deux de ces technologies et nous allons les étudier dans ce post.
Apache Spark est un framework open source de cluster computing qui vise à fournir une interface pour programmer un ensemble complet de clusters avec une tolérance aux pannes implicite et un parallélisme des données. Il utilise des RDD (Resilient Distributed Datasets) et traite les données sous forme de flux discrétisés qui sont ensuite utilisés à des fins analytiques.
Apache Nifi (qui est la forme abrégée de NiagaraFiles) est un autre projet logiciel qui vise à automatiser le flux de données entre les systèmes logiciels. La conception est basée sur un modèle de programmation basé sur les flux qui fournit des fonctionnalités telles que le fonctionnement avec des capacités de clusters. C'est un système facile à utiliser, fiable et puissant pour traiter et distribuer les données. Il prend en charge des graphiques dirigés évolutifs pour le routage des données, la médiation du système et la logique de transformation. Laissez-nous discuter des comparaisons des deux sujets.
Comparaison directe entre Apache Nifi et Apache Spark (Infographie)
Ci-dessous le top 9 de la comparaison entre Apache Nifi et Apache Spark
Différences clés entre Apache Nifi et Apache Spark
Les différences entre Apache Nifi et Apache Spark sont expliquées dans les points présentés ci-dessous:
- Apache Nifi est un outil d'ingestion de données qui est utilisé pour fournir un système facile à utiliser, puissant et fiable afin que le traitement et la distribution des données sur les ressources deviennent faciles tandis qu'Apache Spark est une technologie informatique en grappe extrêmement rapide conçue pour un calcul plus rapide par utiliser efficacement les requêtes interactives, dans la gestion de la mémoire et les capacités de traitement de flux.
- Apache Nifi fonctionne en mode autonome et en mode cluster, tandis qu'Apache Spark fonctionne bien en mode local ou autonome, Mesos, Yarn et d'autres types de modes de cluster Big Data.
- Les fonctionnalités d'Apache Nifi incluent la livraison garantie des données, la mise en mémoire tampon efficace des données, la mise en file d'attente prioritaire, la qualité de service spécifique au flux, la provenance des données, la récupération du tampon de rouleau, la commande et le contrôle visuels, les modèles de flux, la sécurité, les capacités de streaming parallèle tandis que les fonctionnalités d'Apache Spark incluent Lightning fast capacité de traitement rapide, multilingue, calcul en mémoire, utilisation efficace des systèmes matériels de base, analyse avancée, capacité d'intégration efficace.
- Apache Nifi permet une meilleure lisibilité et une compréhension globale du système en fournissant des capacités de visualisation et des fonctionnalités de glisser-déposer. Le flux de données peut être facilement géré et régi à l'aide de techniques et de processus conventionnels, alors que dans le cas d'Apache Spark, pour visualiser ces types de visualisations, un système de gestion de cluster comme Ambari est nécessaire. Apache Spark en lui-même ne fournit pas de capacités de visualisation et n'est bon qu'en ce qui concerne la programmation. C'est de loin un système très pratique et stable pour traiter d'énormes quantités de données.
- La limitation avec Apache Nifi est liée à quel est son avantage. La seule fonctionnalité de glisser-déposer offre une limitation de ne pas pouvoir évoluer et fournir une robustesse lorsqu'il s'agit de l'intégrer à d'autres composants et outils alors que dans le cas d'Apache Spark, la principale limitation s'accompagne de l'utilisation d'un matériel de base étendu et de leur gestion. devient parfois une tâche fastidieuse. L'autre limitation signalée vient avec ses capacités de streaming liées au flux discret et au flux fenêtré ou batch où la transformation des RDD en trame de données et ensembles de données fournit parfois une cause d'instabilité.
Tableau de comparaison Apache Nifi vs Apache Spark
| Base de comparaison | Apache Nifi | Apache Spark |
| Ce qui est fourni | Il fournit une interface utilisateur graphique comme un format pour la configuration du système et la surveillance des flux de données. | Le cadre de traitement des données à grande échelle est fourni avec une latence approximativement nulle au prix d'un matériel de base bon marché. |
| traits |
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| Composants architecturaux |
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| Cas d'utilisation |
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| Problèmes de déploiement | Si la version la plus récente de Java n'a pas été utilisée, des problèmes de configuration et de compatibilité sont constatés | Un arrangement de cluster bien défini est requis pour avoir un environnement géré comme une configuration incorrecte |
| Problèmes d'évolutivité et de stabilité | En règle générale, aucun problème n'est signalé concernant l'évolutivité et la stabilité | Il est difficile d'atteindre la stabilité, car une étincelle dépend toujours du débit du courant. |
| Avantages offerts | Il permet une grande visualisation des flux de données vers les organisations et augmente ainsi la compréhensibilité de l'ensemble du processus système de bout en bout | Un framework très pratique et stable en matière de big data. L'efficacité est automatiquement augmentée lorsque les tâches liées au traitement par lots et en flux sont exécutées. |
| Solutions antérieures utilisées | Apache Flume pourrait être bien utilisé en ce qui concerne l'ingestion de données. Le seul inconvénient de Flume est le manque de visualisations graphiques et le traitement système de bout en bout | Les autres solutions envisagées précédemment étaient Pig, Hive et Storm. L'utilisation d'Apache Spark offre la flexibilité d'utiliser toutes les fonctionnalités dans un seul outil lui-même. |
| Limites | La limitation est principalement liée au taux d'indexation de provenance qui devient le goulot d'étranglement lorsqu'il s'agit du traitement global de données volumineuses | La limitation pour Spark vient en termes de stabilité en termes d'API, car la transition des RDD aux trames de données en ensembles de données devient souvent une tâche compliquée. |
Conclusion - Apache Nifi vs Apache Spark
Pour conclure le post, on peut dire qu'Apache Spark est un cheval de bataille lourd alors qu'Apache Nifi est un cheval de course agile. Les deux ont leurs propres avantages et limites à utiliser dans leurs domaines respectifs. Vous devez décider du bon outil pour votre entreprise. Restez à l'écoute sur notre blog pour plus d'articles liés aux nouvelles technologies du big data.
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