Différence entre Apache Hadoop et Apache Storm
Le Big Data est devenu la technologie open source populaire ces derniers temps et chaque jour un nouveau cadre est ajouté à la pile Hadoop pour résoudre le problème complexe lié à l'énorme volume de données.
Pour effectuer l'analyse des données, Hadoop utilise un cadre de traitement comme Hadoop avec MapReduce pour le traitement par lots et Apache Storm pour le traitement des flux. Storm et Hadoop aident donc une organisation à choisir la bonne technologie dans la pile Hadoop. Voyons ce qu'est Apache Hadoop et Apache Storm.
Apache Hadoop:
Apache Hadoop est une infrastructure de traitement par lots open source utilisée pour traiter de grands ensembles de données à travers le cluster d'ordinateurs de base. Ce fut le premier framework de Big Data qui utilise HDFS (Hadoop Distributed File System) pour le stockage et le framework MapReduce pour le calcul. En raison de sa fonctionnalité d'évolutivité, de nouveaux nœuds peuvent être facilement ajoutés au système existant si la quantité de données augmente et en raison de sa nature de tolérance aux pannes, le système est susceptible de tomber en panne, de sorte que le système est disponible tout le temps, c'est-à-dire à haute disponibilité.
Apache Storm:
Apache Storm fournit des capacités de traitement de données en temps réel à la pile Hadoop et c'est également une source ouverte. Apache Storm peut gérer la très grande quantité de données et fournit des résultats avec une faible latence (presque en temps réel) .Apache Storm ne s'exécute pas sur le cluster Hadoop mais utilise Apache ZooKeeper pour coordonner les topologies présentes dans DAG (Directed Acyclic Graph).
Consultez la mention du site officiel ci-dessous pour savoir pourquoi utiliser Storm: http://storm.apache.org/
Comparaison directe entre Apache Hadoop et Apache Storm (infographie)
Voyons le Top 6 de la différence entre Apache Hadoop et Apache Storm dans un format détaillé dans le format tabulaire ci-dessous:
Différences clés entre Apache Hadoop et Apache Storm
| Apache Hadoop | Apache Storm |
| Traitement par lots distribués d'un grand volume et d'un ensemble de données non structuré. | Traitement distribué en temps réel de données ayant un grand volume et une grande vitesse. |
| Le framework est écrit en Java . | Storms est écrit en code Half Java et Half Clojure, mais une majorité de code / logique est écrite en Clojure. |
| Il s'agit d'un traitement de streaming dynamique . | Il s'agit d'un traitement de streaming sans état . |
| Il utilise la coordination Apache Zookeeper . | Il peut ou non utiliser Apache Zookeeper pour la coordination. |
| Les travaux MapR sont exécutés de manière séquentielle, mais ils sont terminés. | La topologie Storm s'exécute en continu jusqu'à l'arrêt du système. |
| Il a une latence élevée (calcul lent). | Il a une faible latence (calcul rapide). |
| L'architecture est basée sur une topologie de becs et boulons. | L'architecture se compose de HDFS et de MapReduce. |
| Les données sont continuellement diffusées et elles sont dynamiques. | Les données sont statiques et non volatiles (les données sont la persistance). |
| Il est facile à configurer, mais l'exploitation du cluster Hadoop est difficile. | Il est facile à configurer et à exploiter. |
| Cas d'utilisation: Twitter, Navisite, Wego etc. | Cas d'utilisation: Black Box Data, Search Engine Data etc. |
Tableau de comparaison Apache Hadoop vs Apache Storm
| Apache Hadoop | Apache Storm |
| Le cadre de traitement utilisé par Hadoop est un traitement par lots distribué qui utilise le moteur MapReduce pour le calcul qui suit un algorithme de carte, trier, mélanger et réduire. | Le framework de traitement utilisé par Storm est un traitement de données distribué en temps réel qui utilise des DAG dans un framework pour générer des topologies composées de Stream, Spouts et Bolts. |
| Vitesse: en raison du traitement par lots sur un grand volume de données, Hadoop prend plus de temps de calcul, ce qui signifie que la latence est plus longue, donc Hadoop est relativement lent. | Vitesse: en raison d'un traitement en temps quasi réel, Storm gère les données avec une latence très faible pour donner un résultat avec un délai minimum. |
| Facilité de développement: le framework Hadoop MapReduce est écrit en langage de programmation Java. Le développement de Hadoop est facilité par l'utilisation d'Apache Pig (Scripting Language) et d'Apache Hive (compatible SQL) par-dessus Hadoop. | Facilité de développement: Apache Storm est écrit en Clojure et utilise des DAG pour le modèle de traitement. Dans Storm Spouts and Bolts, faites la topologie et elle peut être écrite dans n'importe quelle langue. Chaque nœud dans DAG transforme les données pour continuer le processus. |
| Architecture: L'architecture de Hadoop se compose de HDFS pour le stockage de données et de MapReduce pour le calcul. | Architecture: L'architecture de Storm se compose d'un ruisseau, de becs et de boulons qui décrivent les étapes qui seront effectuées |
| Disponibilité des données: Hadoop utilise HDFS comme un stockage qui est un stockage persistant et fournit des données statiques pour le traitement. | Disponibilité des données: Storm peut s'intégrer au négociateur de ressources YARN de Hadoop pour utiliser le stockage et les données Hadoop qui sont dynamiques et diffusés en continu |
| Version actuelle: à partir de février 2018, la dernière version d'Apache Hadoop est 3.0.0 et elle est facile à configurer mais difficile à utiliser. | Version actuelle: à partir de février 2018, la dernière version d'Apache Storm est la 1.2.0 et elle est facile à configurer et à utiliser. |
En dehors des différences, il existe également des similitudes dans Hadoop et Storm, comme les deux sont des technologies Open Source avec une fonctionnalité évolutive et tolérante aux pannes utilisée dans le secteur de l'intelligence d'affaires et de l'analyse des mégadonnées dans les organisations.
Conclusion - Apache Hadoop vs Apache Storm
Apache Hadoop fournit un traitement par lots pour gérer de très grands ensembles de données avec une latence élevée et utilise du matériel de base qui le rend moins cher et prend également en charge d'autres cadres avec des technologies diverses. Mais pour le traitement en temps quasi réel avec une tempête de latence très faible, c'est la meilleure option qui peut être utilisée avec plusieurs langages de programmation. Par conséquent, selon le besoin d'organisation, nous pouvons utiliser Apache Storm ou Apache Hadoop pour le traitement en temps réel ou par lots.
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