Différence entre Apache Kafka et Flume

Apache Kafka est un système open source pour le traitement des données d'ingestion en temps réel. Kafka est le système de messagerie d'abonnement public durable, évolutif et tolérant aux pannes. L'architecture de publication-abonnement a été initialement développée par LinkedIn pour surmonter les limites du traitement par lots de données volumineuses et pour résoudre les problèmes de perte de données. L'architecture de Kafka dissociera le fournisseur d'informations du consommateur d'informations. Par conséquent, l'application d'envoi et l'application de réception ne sauront rien l'une de l'autre pour les données envoyées et reçues.

Apache Kafka traitera les flux de données entrants indépendamment de leur source et de leur destination. Il s'agit d'une plate-forme de diffusion en continu distribuée avec des capacités similaires à un système de messagerie d'entreprise, mais possède des capacités uniques avec des niveaux élevés de sophistication. Avec Kafka, les utilisateurs peuvent publier et s'abonner aux informations au fur et à mesure qu'elles se produisent. Il permet aux utilisateurs de stocker des flux de données d'une manière tolérante aux pannes. Quel que soit l'application ou le cas d'utilisation, Kafka factorise facilement des flux de données massifs pour l'analyse dans l'entreprise Apache Hadoop. Kafka peut également restituer des données en streaming via une combinaison de systèmes Apache HBase, Apache Storm et Apache Spark et peut être utilisé dans une variété de domaines d'application.

En termes simplistes, le système de publication-abonnement de Kafka est composé d'éditeurs, d'un cluster Kafka et de consommateurs / abonnés. Les données publiées par l'éditeur sont stockées sous forme de journaux. Les abonnés peuvent également agir en tant qu'éditeurs et vice-versa. Un abonné demande un abonnement et Kafka transmet les données à l'abonné demandé. En règle générale, il peut y avoir de nombreux éditeurs et abonnés sur différents sujets sur un cluster Kafka. De même, une application peut agir à la fois comme éditeur et abonné. Un message publié pour un sujet peut avoir plusieurs abonnés intéressés; le système traite les données de chaque abonné intéressé. Certains des cas d'utilisation où Kafka est largement utilisé sont:

  • Suivre les activités sur un site Web
  • Traitement de flux
  • Collecte et surveillance des métriques
  • Agrégation de journaux

Apache Flume est un outil qui est utilisé pour collecter, agréger et transférer des flux de données de différentes sources vers un magasin de données centralisé tel que HDFS (Hadoop Distributed File System). Flume est un service de collecte de données distribuées hautement fiable, configurable et gérable, conçu pour collecter des données en streaming de différents serveurs Web vers HDFS. Il s'agit également d'un service de collecte de données open source.

Apache Flume est basé sur des flux de données en streaming et possède une architecture flexible. Flume offre un mécanisme hautement tolérant aux pannes, robuste et fiable pour le basculement et la récupération avec la capacité de collecter des données en mode batch et en mode flux. Les capacités de Flume sont exploitées par les entreprises pour gérer des flux de données à volume élevé pour atterrir dans HDFS. Par exemple, les flux de données incluent les journaux d'application, les capteurs et les données machine et les médias sociaux, etc. Ces données, une fois débarquées dans Hadoop, peuvent être analysées en exécutant des requêtes interactives dans Apache Hive ou servir de données en temps réel pour les tableaux de bord d'entreprise dans Apache HBase. Certaines des fonctionnalités incluent,

  • Rassemblez les données de plusieurs sources et ingérez efficacement dans HDFS
  • Divers types de sources et de destinations sont pris en charge
  • Le canal peut être facilement personnalisé, fiable, évolutif et tolérant aux pannes
  • Peut stocker des données dans n'importe quel magasin centralisé (par exemple, HDFS, HBase)

Comparaison directe entre Apache Kafka et Flume (Infographie)

Ci-dessous, le top 5 des comparaisons entre Apache Kafka et Flume

Différences clés entre Apache Kafka et Flume

Les différences entre Apache Kafka et Flume sont explorées ici,

  • Les systèmes Apache Kafka et Flume offrent tous deux des solutions fiables, évolutives et hautes performances pour gérer facilement de gros volumes de données. Cependant, Kafka est un système à usage plus général où plusieurs éditeurs et abonnés peuvent partager plusieurs sujets. Au contraire, Flume est un outil spécialement conçu pour envoyer des données vers HDFS.
  • Kafka peut prendre en charge les flux de données pour plusieurs applications, tandis que Flume est spécifique à Hadoop et à l'analyse des mégadonnées.
  • Kafka peut traiter et surveiller les données dans des systèmes distribués tandis que Flume rassemble les données des systèmes distribués pour les stocker dans un magasin de données centralisé.
  • Lorsqu'ils sont correctement configurés, Apache Kafka et Flume sont très fiables avec aucune garantie de perte de données. Kafka réplique les données dans le cluster, tandis que Flume ne réplique pas les événements. Par conséquent, lorsqu'un agent Flume se bloque, l'accès à ces événements dans le canal est perdu jusqu'à ce que le disque soit récupéré.En revanche, Kafka rend les données disponibles même en cas de défaillance d'un point unique.
  • Kafka prend en charge de grands ensembles d'éditeurs et d'abonnés et plusieurs applications. D'autre part, Flume prend en charge un large éventail de types de sources et de destinations pour atterrir des données sur Hadoop.

Tableau de comparaison Apache Kafka vs Flume

Base de comparaisonApache KafkaBuse
Sens
  • · Kafka fonctionne comme un cluster et gère les flux de données entrants à haut volume en temps réel
  • · Kafka a trois composants principaux, l'éditeur, le cluster / gestionnaire Kafka et l'abonné.
  • · Kafka stocke un flux d'enregistrements dans différentes catégories ou sujets.
  • · Chaque enregistrement dans Kafka sera stocké en tant qu'entrée de journal où le destinataire (abonné) ou l'expéditeur (éditeur) ne seront pas au courant les uns des autres.
  • · Flume est un outil pour collecter des données de journal à partir de serveurs Web distribués. Les données recueillies arriveront dans HDFS pour une analyse plus approfondie
  • · Flume est un outil hautement fiable et configurable.
  • · Flume est hautement efficace et robuste dans le traitement des fichiers journaux, à la fois en traitement par lots et en temps réel.
Concept
  • · Kafka traitera chaque partition de sujet comme un ensemble ordonné de messages
  • · Basé sur une architecture publication-abonnement et ne suit pas les messages lus par les abonnés et qui est l'éditeur.
  • · Kafka conserve tous les messages ou données sous forme de journaux où les abonnés sont responsables de suivre l'emplacement dans chaque journal.
  • · Kafka peut prendre en charge un grand nombre d'éditeurs et d'abonnés et stocker de grandes quantités de données
  • · Flume peut recevoir des données en streaming provenant de plusieurs sources pour le stockage et l'analyse pour une utilisation dans HBase ou Hadoop.
  • · Assure la livraison garantie des données car les agents récepteurs et expéditeurs évoquent la transaction pour garantir une sémantique garantie
  • · Il peut évoluer horizontalement
Base de formation
  • · Un système de messagerie efficace, tolérant aux pannes et évolutif
  • · Flume est un service ou un outil de collecte de données dans Hadoop
Zone d'application
  • · Surveiller les données des applications distribuées
  • · Rendre les données accessibles à plusieurs abonnés en fonction de leurs intérêts
  • · Services d'agrégation de journaux
  • · Traiter les journaux de transactions dans les serveurs d'applications, les serveurs Web, etc. Par exemple, commerce électronique, portails de vente en ligne, médias sociaux, etc.
Approche
  • · Kafka est nécessaire pour traiter efficacement les flux de données en temps réel sans perte de données
  • · Besoin d'assurer la livraison des données même en cas de panne de la machine, c'est donc le système tolérant aux pannes
  • · Besoin de collecter des données volumineuses en streaming ou en mode batch à partir de différentes sources
  • · Efficace lorsque vous travaillez avec des journaux

Conclusion - Apache Kafka vs Flume

En résumé, Apache Kafka et Flume offrent des systèmes fiables, distribués et tolérants aux pannes pour agréger et collecter de gros volumes de données à partir de plusieurs flux et applications de Big Data. Les systèmes Apache Kafka et Flume peuvent être mis à l'échelle et configurés pour répondre à différents besoins informatiques. L'architecture de Kafka offre une tolérance aux pannes, mais Flume peut être réglé pour assurer des opérations de sécurité. Les utilisateurs qui envisagent d'implémenter ces systèmes doivent d'abord comprendre le cas d'utilisation et l'implémenter de manière appropriée pour garantir des performances élevées et tirer pleinement parti des avantages.

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Big Data