Apache Storm vs Kafka - 9 meilleures différences que vous devez savoir

• Différence entre Apache Storm et Kafka

Différence entre Apache Storm et Kafka

Apache Kafka utilise pour gérer une grande quantité de données en une fraction de secondes. Il s'agit d'un courtier de messages distribué qui s'appuie sur des sujets et des partitions. Apache Storm est une infrastructure distribuée tolérante aux pannes pour le calcul et le traitement en temps réel des flux de données. Il prend les données de diverses sources de données telles que HBase, Kafka, Cassandra et de nombreuses autres applications et traite les données en temps réel. Il a été écrit en Clojure et Java.

Étudions plus en détail Apache Storm vs Apache Kafka :

Figure 1, schéma de traitement de flux de base d'Apache Storm

Dans la figure 1, le traitement de flux de base est effectué. Spout et Bolt sont deux composants principaux d'Apache Storm et tous deux font partie de Storm Topology qui prend le flux de données des sources de données pour le traiter.

Topologie : La topologie des tempêtes est la combinaison du bec et du boulon. C'est la même chose que la carte et réduit dans Hadoop.

Flux: le flux peut être considéré comme un pipeline de données, ce sont les données réelles que nous avons reçues d'une source de données.

Spout: Spout reçoit des données de différentes sources de données telles que les API. Il reçoit en continu les données des sources de données et les envoie à Bolt pour traitement.

Bolt: il s'agit d'unités de traitement logiques qui prennent les données de Spout et effectuent des opérations logiques telles que l'agrégation, le filtrage, la jonction et l'interaction avec les sources de données et les bases de données.

Apache Kafka fournit un streaming de données en temps réel. Il prend les données de différents sites Web tels que Facebook, Twitter et les API et transmet les données à n'importe quelle application de traitement différente (Apache Storm) dans un environnement Hadoop.

Figure 2, Architecture et composants d'Apache Kafka.

Kafka stocke les messages / données qu'il a reçus de différentes sources de données appelées « Producteur ». Une fois qu'il reçoit les données, il a partitionné les messages via « Partition » dans différents « Sujet ».

Le cluster Kafka est une combinaison de sujets et de partitions. Les partitions indexent et stockent les messages. Le consommateur prend les messages des partitions et interroge les messages. Apache Kafka peut être utilisé avec Apache HBase, Apache Spark et Apache Storm.

Les API suivantes gèrent toutes les données de messagerie (publication et abonnement) dans le cluster Kafka.

1) API du producteur: elle autorise l'application à publier le flux d'enregistrements.

2) API grand public: cette API est utilisée pour s'abonner aux rubriques.

3) API de flux: ce flux fournit le résultat après la conversion du flux d'entrée en flux de sortie.

4) API du connecteur: elle relie les rubriques aux applications existantes.

Apache Kafka est principalement utilisé pour le suivi de l'activité du site Web, les métriques, l'agrégation de journaux, la recherche d'événements et d'autres captures de flux de données en direct. Il est bon pour le streaming qui obtient de manière fiable des données entre des applications ou des systèmes

Comparaison directe entre Apache Storm et Kafka (Infographie)

Voici les 9 principales différences entre Apache Storm et Kafka

Différences clés entre Apache Storm et Kafka

1) Apache Storm assure une sécurité complète des données tandis qu'à Kafka, la perte de données n'est pas garantie, mais elle est très faible, comme Netflix a atteint 0, 01% de perte de données pour 7 millions de transactions de messages par jour.

2) Kafka peut stocker ses données sur un système de fichiers local tandis qu'Apache Storm n'est qu'un framework de traitement de données.

3) Storm fonctionne sur un système de messagerie en temps réel tandis que Kafka stockait les messages entrants avant le traitement.

4) Apache Kafka est utilisé pour traiter les données en temps réel tandis que Storm est utilisé pour transformer les données.

5) Kafka obtient ses données de la source réelle de données tandis que Storm extrait les données de Kafka lui-même pour d'autres processus.

6) Kafka est une application pour transférer des données d'application en temps réel d'une application source à une autre tandis que Storm est une unité d'agrégation et de calcul.

7) Kafka est une unité de streaming en temps réel tandis que Storm travaille sur le flux extrait de Kafka.

8) Il est obligatoire d'avoir Apache Zookeeper pendant la configuration de l'autre côté de Kafka Storm n'est pas dépendant de Zookeeper.

9) Kafka fonctionne comme une canalisation d'eau qui stocke et transmet les données tandis que Storm prend les données de ces pipelines et les traite plus loin.

10) Kafka est une excellente source de données pour Storm tandis que Storm peut être utilisé pour traiter les données stockées dans Kafka.

11) Apache Storm a une fonction intégrée pour redémarrer automatiquement ses démons tandis que Kafka est tolérant aux pannes en raison de Zookeeper.

Comparaison Apache Storm vs Kafka Tableau de comparaison

Points de comparaison	Orage	Kafka
Inventeur	Twitter	LinkedIn
Type	Traitement des messages en temps réel	Système de messagerie distribué
La source de données	Kafka et tout système de base de données	FB, Twitter etc…
Utilisation principale	Traitement de flux	Courtier de messages
Stockage de données	Ne stocke pas ses données. Les données sont transférées du flux d'entrée au flux de sortie	Système de fichiers comme EXT4 ou XFS
Traitement de flux	Traitement de micro-lots	Traitement en petits lots
Dépendance	Ne dépend d'aucune application externe	Dépendant du gardien de zoo
Latence	Latence en millisecondes	Dépend de la source de données généralement inférieure à 1 à 2 secondes.
Support linguistique	Il prend en charge toutes les langues	Kafka fonctionne avec tout mais fonctionne mieux avec le langage Java uniquement

Conclusion - Apache Storm vs Kafka

Apache Storm et Kafka sont tous deux indépendants et ont un objectif différent dans l'environnement de cluster Hadoop.

Apache Storm et Kafka sont tous deux indépendants l'un de l'autre, mais il est recommandé d'utiliser Storm avec Kafka car Kafka peut répliquer les données dans Storm en cas de chute de paquet et l'authentifier avant de l'envoyer à Storm.

Le rôle de Kafka est de fonctionner comme un middleware, il prend les données de diverses sources, puis Storms traite les messages rapidement. Le comptage et la séparation des votes en ligne est l'exemple en temps réel d'Apache Storm.

Apache Storm et Kafka ont tous deux une grande capacité dans le streaming de données en temps réel et des systèmes très capables pour effectuer des analyses en temps réel.

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