Flume vs. Kafka vs. Kinesis - 'n gedetailleerde gids vir Hadoop-innamingsinstrumente - NewGenApps - DeepTech, FinTech, Blockchain, Cloud, Mobile, Analytics
AWS, Big data, tegnologie tendense, tegnologie tendense, Uncategorized
Flume vs. Kafka vs. Kinesis - 'n gedetailleerde gids oor Hadoop-innamingsinstrumente
Aangesien die hoeveelheid data wat beskikbaar is vir stelsels om te ontleed by die dag toeneem, ontstaan ​​die behoefte aan nuwer vinniger maniere om al hierdie data in deurlopende strome vas te lê. Apache Hadoop is moontlik een van die mees gebruikte raamwerke vir verspreide berging en verwerking van Big Data datastelle. En met die hulp van verskeie inname gereedskap vir Hadoop, is dit nou moontlik om rou sensordata as binêre strome vas te vang.
Drie van die gewildste Hadoop inname-instrumente sluit Flume, Kafka en Kinesis in. Hierdie pos is daarop gemik om die voor- en nadele van die gebruik van elke instrument te bespreek – van aanvanklike vaslegging van data tot monitering en skaal.
Goed gelees: 10 Big Data Visualization Tools
Laat ons eers verstaan ​​wat 'n binêre stroom is voordat ons verder hierop ingaan. Die meeste data wat beskikbaar word - gebruikerslogboeke, logs van IoT toestelle, ens is strome teks gebeure wat deur een of ander gebruikeraksie gegenereer word. Hierdie data kan in stukke opgedeel word op grond van die gebeurtenis wat gebeur het - die gebruiker klik op 'n knoppie, 'n instellingverandering, ensovoorts. 'n Binêre datastroom is een waarin in plaas daarvan om die datastroom af te breek deur gebeure, word die data teen 'n spesifieke tempo in 'n deurlopende stroom ingesamel. Die betrokke inneemnutsgoed vang hierdie data vas en stoot dan die geserialiseerde data uit na Hadoop.
Nou, terug na die inname gereedskap. Beide Flume en Kafka word deur Apache gelewer, terwyl Kinesis 'n volledig bestuurde diens is wat deur Amazon gelewer word.
Flume bied baie vooraf geïmplementeerde bronne vir inname en laat ook toepaslike stroomimplementasies toe. Dit bied twee implementeringspatrone, Pollable source en Event-Driven source. Die keuse wat u kies, hang af van wat u gebruiksgeval die beste beskryf. Vir skaalbaarheid gee 'n Flume-bron boodskappe aan 'n kanaal oor. Verskeie kanale laat ook horisontale skaal toe.
Met Flume kan u ook verskeie versamelgashere instel vir voortgesette beskikbaarheid in geval van versuim van versamelaars.
Kafka word steeds gewild in die onderneming ruimte as die inname -instrument om te gebruik. 'N Stroom -koppelvlak op Kafka word 'n vervaardiger genoem. Kafka bied ook baie produsente -implementasies en laat u ook u eie koppelvlak implementeer. Met Kafka moet u die vermoë van u verbruiker bou om by die data aan te sluit - daar is geen standaardmonitering nie.
Skaalbaarheid op Kafka word bereik deur afskortings wat binne in die produsent ingestel is. Data word versprei oor nodusse in die groep. 'N Hoër deurset vereis meer aantal partisies. Die lastige deel hiervan kan wees om die regte partisieskema te kies. Oor die algemeen word metadata van die bron gebruik om die strome op 'n logiese manier te verdeel.
Die beste ding aan Kafka is veerkragtigheid via verspreide replika's. Hierdie replikas het geen invloed op die deurset nie. Kafka is ook 'n gewilde gunsteling onder die meeste ondernemings.
Kinesis is op baie maniere soortgelyk aan Kafka. Dit is 'n volledig bestuurde diens wat baie goed integreer met ander AWS-dienste. Dit maak dit maklik om inkomende inligting te skaal en te verwerk. In teenstelling met Flume en Kafka, bied Kinesis slegs voorbeeldimplementerings, daar is geen standaardprodusente beskikbaar nie.
Die een nadeel wat Kinesis bo Kafka het, is dat dit 'n wolkediens is. Dit stel 'n vertraging in as u met 'n plaaslike bron kommunikeer in vergelyking met die Kafka-implementering op die perseel.
So wat om te kies - Flume of Kafka of Kinesis:
Die finale keuse van die opname -instrument hang regtig af van u gebruiksgeval. As u 'n uiters fout-verdraagsame, selfgemaakte oplossing wil hê ontwikkelaars Kafka is beslis die beste manier om dit te ondersteun. Gebruik Kinesis of Flume as u iets buite die verpakking benodig. Kies weer verstandig, afhangende van hoe die data verbruik sal word. Kafka en Kinesis trek data, terwyl Flume dit uitstoot met iets wat data sink genoem word.
Daar is ook ander spelers soos:
Apache Storm - ook vir datastroom, maar word gewoonlik vir korter terme gebruik, miskien 'n byvoeging tot jou bestaande Hadoop omgewing
Chukwa (a Hadoop subprojek) - gewy aan grootskaalse loginsameling en ontleding. Dit is gebou op die top van HDFS en KaartVerminder en is hoogs skaalbaar. Dit sluit ook 'n kragtige moniteringshulpmiddel in
Stroomdata gee 'n besigheid die geleentheid om intyds te identifiseer besigheid waarde. Om die groot spelers te ken en watter een die beste vir jou gebruiksgeval werk, is 'n goeie in staat gestel vir jou om die regte argitektoniese besluite te neem.
Om die regte manier uit te vind om te hefboom Big Data is uitdagend vir organisasies van alle groottes. As jy hulp nodig het om te gebruik Big Data vir jou maatskappy kontak ons ​​dan gerus: