अपाचे काफ्का और फ्लूम के बीच अंतर
अपाचे काफ्का रीयल-टाइम में इंजेस्ट डेटा को संसाधित करने के लिए एक खुला स्त्रोत सिस्टम है । काफ्का टिकाऊ, स्केलेबल और गलती-सहिष्णु सार्वजनिक सबस्क्राइब मैसेजिंग सिस्टम है। बड़े पैमाने पर बैच प्रोसेसिंग में सीमाओं को दूर करने और डेटा हानि के मुद्दों को हल करने के लिए प्रारंभिक रूप से लिंक्डइन द्वारा प्रकाशित-सब्सक्राइब आर्किटेक्चर विकसित किया गया था । काफ्का में वास्तुकला जानकारी के उपभोक्ता से जानकारी प्रदाता को अलग कर देगा। इसलिए, प्रेषण आवेदन और प्राप्त करने वाले आवेदन को भेजे गए और प्राप्त किए गए डेटा के लिए एक-दूसरे के बारे में कुछ भी नहीं पता होगा।
अपाचे काफ्का इनकमिंग डेटा स्ट्रीम को उनके स्रोत और उसके गंतव्य के बावजूद संसाधित करेगा। यह एंटरप्राइज़ मैसेजिंग सिस्टम की तरह क्षमताओं के साथ एक वितरित स्ट्रीमिंग प्लेटफ़ॉर्म है लेकिन इसमें उच्च स्तर के परिष्कार के साथ अद्वितीय क्षमताएं हैं। काफ्का के साथ, उपयोगकर्ता जब भी होते हैं, तब तक जानकारी प्रकाशित और सब्सक्राइब कर सकते हैं। यह उपयोगकर्ताओं को डेटा धाराओं को गलती-सहनशील तरीके से स्टोर करने की अनुमति देता है। आवेदन या उपयोग के मामले के बावजूद, कफका आसानी से एंटरप्राइज़ अपाचे हडोप में विश्लेषण के लिए भारी डेटा धाराओं को कारक बनाता है । कफका अपाचे एचबेस , अपाचे स्टॉर्म और अपाचे स्पार्क सिस्टम के संयोजन के माध्यम से स्ट्रीमिंग डेटा भी प्रस्तुत कर सकता है और विभिन्न प्रकार के एप्लिकेशन डोमेन में इसका उपयोग किया जा सकता है।
सरल शब्दों में, काफ्का की प्रकाशित-सदस्यता प्रणाली प्रकाशकों, काफ्का क्लस्टर और उपभोक्ताओं / ग्राहकों से बना है। प्रकाशक द्वारा प्रकाशित डेटा लॉग के रूप में संग्रहीत किया जाता है। ग्राहक प्रकाशकों के रूप में भी कार्य कर सकते हैं और इसके विपरीत। ग्राहक के लिए एक ग्राहक अनुरोध और कफका अनुरोधित ग्राहक को डेटा अग्रेषित करता है। आमतौर पर, कफका क्लस्टर पर विभिन्न विषयों पर कई प्रकाशक और ग्राहक हो सकते हैं। इसी तरह, एक आवेदन एक प्रकाशक और ग्राहक दोनों के रूप में कार्य कर सकता है। किसी विषय के लिए प्रकाशित एक संदेश में कई रुचि रखने वाले ग्राहक हो सकते हैं; सिस्टम हर इच्छुक ग्राहक के लिए डेटा संसाधित करता है। काफका व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले कुछ उपयोग मामलों में हैं:
- एक वेबसाइट पर गतिविधियों को ट्रैक करें
- स्ट्रीम प्रसंस्करण
- मेट्रिक्स एकत्र करना और निगरानी करना
- लॉग एकत्रीकरण
अपाचे फ्लूम एक ऐसा उपकरण है जिसका उपयोग विभिन्न स्रोतों से डाटा स्ट्रीम को इकट्ठा करने, एकत्रित करने और स्थानांतरित करने के लिए किया जाता है जैसे कि एचडीएफएस (हैडोप वितरित फ़ाइल सिस्टम)। फ्लूम अत्यधिक विश्वसनीय, विन्यास योग्य और प्रबंधनीय वितरित डेटा संग्रह सेवा है जो विभिन्न वेब सर्वरों से स्ट्रीमिंग डेटा एकत्र करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह एक खुला स्त्रोत डेटा संग्रह सेवा भी है।
अपाचे फ्लम स्ट्रीमिंग डेटा प्रवाह पर आधारित है और इसमें लचीली वास्तुकला है। फ्लम दोनों बैच और स्ट्रीम मोड में डेटा एकत्र करने की क्षमता के साथ विफलता और पुनर्प्राप्ति के लिए अत्यधिक गलती-सहिष्णु, मजबूत और विश्वसनीय तंत्र प्रदान करता है। एचडीएफएस में जमीन के लिए डेटा की उच्च मात्रा धाराओं का प्रबंधन करने के लिए उद्यमों द्वारा फ्लूम की क्षमताओं का लाभ उठाया जाता है। उदाहरण के लिए, डेटा स्ट्रीम में एप्लिकेशन लॉग, सेंसर और मशीन डेटा और सोशल मीडिया शामिल हैं, और इसी तरह। ये डेटा, जब हडोप में उतरे, अपाचे हाइव में इंटरैक्टिव प्रश्नों को चलाकर या अपाचे एचबेस में बिजनेस डैशबोर्ड के लिए रीयल-टाइम डेटा के रूप में कार्य करके विश्लेषण किया जा सकता है। कुछ सुविधाओं में शामिल हैं,
- कई स्रोतों से डेटा इकट्ठा करें, और कुशलता से एचडीएफएस में प्रवेश करें
- विभिन्न प्रकार के स्रोत और गंतव्य प्रकार समर्थित हैं
- फ्लूम आसानी से अनुकूलित, विश्वसनीय, स्केलेबल और गलती सहनशील हो सकता है
- किसी भी केंद्रीकृत स्टोर (जैसे।, एचडीएफएस, एचबीएएस) में डेटा स्टोर कर सकते हैं
अपाचे काफ्का बनाम फ्लूम (इन्फोग्राफिक्स) के बीच प्रमुख तुलना में प्रमुख
अपाचे काफ्का बनाम फ्लूम के बीच शीर्ष 5 तुलना नीचे है
अपाचे काफ्का बनाम फ्लूम के बीच महत्वपूर्ण अंतर
अपाचे काफ्का बनाम फ्लूम के बीच अंतर यहां खोजे गए हैं,
- दोनों, अपाचे काफ्का और फ्लूम सिस्टम आसानी से डेटा की बड़ी मात्रा को संभालने के लिए विश्वसनीय, मापनीय और उच्च प्रदर्शन प्रदान करते हैं।हालांकि, काफ्का एक सामान्य उद्देश्य प्रणाली है जहां कई प्रकाशक और ग्राहक कई विषयों को साझा कर सकते हैं। इसके विपरीत, फ्लूम में डेटा भेजने के लिए एक विशेष उद्देश्य के उपकरण है एचडीएफसी ।
- काफ्का कई अनुप्रयोगों के लिए डेटा स्ट्रीम का समर्थन कर सकता है, जबकि फ्लूम हडोप और बड़े डेटा विश्लेषण के लिए विशिष्ट है ।
- काफ्का वितरित सिस्टम में डेटा को संसाधित और निगरानी कर सकता है जबकि फ्लुम वितरित सिस्टम से डेटा को केंद्रीकृत डेटा स्टोर पर भूमि डेटा में एकत्रित करता है।
- सही ढंग से कॉन्फ़िगर किए जाने पर, अपाचे काफ्का और फ्लूम दोनों शून्य डेटा हानि गारंटी के साथ अत्यधिक विश्वसनीय हैं।काफ्का क्लस्टर में डेटा को दोहराता है, जबकि फ्लूम घटनाओं को दोहराना नहीं करता है। इसलिए, जब एक फ्लू एजेंट क्रैश हो जाता है, तब तक डिस्क में पुनर्प्राप्त होने तक चैनल में उन घटनाओं तक पहुंच खो जाती है, दूसरी ओर, कफका एकल बिंदु विफलता के मामले में भी डेटा उपलब्ध कराती है।
- काफ्का प्रकाशकों और ग्राहकों और कई अनुप्रयोगों के बड़े सेट का समर्थन करता है।दूसरी ओर, फ्लूम हडोप पर भूमि डेटा के लिए स्रोत और गंतव्य प्रकारों के एक बड़े समूह का समर्थन करता है।
अपाचे काफ्का बनाम फ्लूम तुलना तालिका
| तुलना के लिए आधार | अपाचे काफ्का | फ्लूम |
| अर्थ | · काफ्का क्लस्टर के रूप में चलता है और वास्तविक समय में आने वाली उच्च मात्रा डेटा धाराओं को संभालता है
· काफ्का में तीन मुख्य घटक, प्रकाशक, काफ्का क्लस्टर / प्रबंधक और ग्राहक हैं। · काफ्का विभिन्न श्रेणियों या विषयों में अभिलेखों की एक धारा संग्रहित करता है। · काफ्का में प्रत्येक रिकॉर्ड को लॉग एंट्री के रूप में संग्रहीत किया जाएगा जहां रिसीवर (ग्राहक) या प्रेषक (प्रकाशक) एक-दूसरे से अवगत नहीं होंगे। |
· · फ़्लूम वितरित वेब सर्वर से लॉग डेटा एकत्र करने के लिए एक उपकरण है। एकत्रित डेटा आगे विश्लेषण के लिए एचडीएफएस में उतरेगा
· · फ्लूम एक बेहद विश्वसनीय और विन्यास योग्य उपकरण है। · · बैच और रीयल-टाइम प्रसंस्करण दोनों में लॉग फ़ाइलों को प्रोसेस करने में फ्लूम अत्यधिक कुशल और मजबूत है।
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| संकल्पना | · काफ्का प्रत्येक विषय विभाजन को संदेशों के क्रमबद्ध सेट के रूप में मानेंगे
· · प्रकाशन-सदस्यता आर्किटेक्चर के आधार पर और ग्राहकों द्वारा पढ़े गए संदेशों को ट्रैक नहीं करता है और प्रकाशक कौन है। · काफ्का सभी संदेशों या डेटा को लॉग के रूप में बरकरार रखता है जहां प्रत्येक लॉग में स्थान को ट्रैक करने के लिए ग्राहक जिम्मेदार होते हैं। · काफ्का बड़ी संख्या में प्रकाशकों और ग्राहकों का समर्थन कर सकता है और बड़ी मात्रा में डेटा स्टोर कर सकता है |
· · फ्लैश एचबीएस या हैडोप में उपयोग के लिए भंडारण और विश्लेषण के लिए एकाधिक स्रोतों से डेटा स्ट्रीमिंग में ले सकता है।
· · गारंटीकृत डेटा डिलीवरी सुनिश्चित करता है क्योंकि रिसीवर और प्रेषक एजेंट गारंटीकृत अर्थशास्त्र सुनिश्चित करने के लिए लेनदेन को उजागर करते हैं · यह क्षैतिज पैमाने पर स्केल कर सकते हैं |
| गठन का आधार | · एक कुशल, गलती-सहनशील और मापनीय संदेश प्रणाली | · · फ्लड हडोप में डेटा एकत्र करने के लिए एक सेवा या उपकरण है |
| उपयेाग क्षेत्र | · वितरित अनुप्रयोगों से डेटा की निगरानी करें
· · अपने हितों के आधार पर कई ग्राहकों को डेटा उपलब्ध कराएं · लॉग एकत्रीकरण सेवाएं |
· · एप्लिकेशन सर्वर, वेब सर्वर इत्यादि में लेनदेन लॉग प्रक्रिया। उदाहरण के लिए, ई-कॉमर्स, ऑनलाइन खुदरा पोर्टल, सोशल मीडिया इत्यादि। |
| पहुंच | · काफ्का को डेटा हानि के बिना वास्तविक समय डेटा धाराओं को कुशलता से संसाधित करने की आवश्यकता है
· मशीन विफलताओं के दौरान भी डेटा वितरण सुनिश्चित करने की आवश्यकता है, इसलिए यह गलती सहनशील प्रणाली है |
· विभिन्न स्रोतों से स्ट्रीमिंग या बैच मोड में बड़े डेटा को इकट्ठा करने की आवश्यकता है
· लॉग के साथ काम करते समय कुशल |
निष्कर्ष – अपाचे काफ्का बनाम फ्लूम
संक्षेप में, अपाचे काफ्का और फ्लूम कई धाराओं और बड़े डेटा अनुप्रयोगों से डेटा की बड़ी मात्रा को एकत्रित करने और एकत्रित करने के लिए विश्वसनीय, वितरित और गलती-सहनशील प्रणालियों की पेशकश करता है। अपाचे काफ्का और फ्लूम सिस्टम दोनों को अलग कंप्यूटिंग आवश्यकताओं के अनुरूप स्केल और कॉन्फ़िगर किया जा सकता है। काफ्का का आर्किटेक्चर गलती सहनशीलता प्रदान करता है, लेकिन विफल-सुरक्षित संचालन सुनिश्चित करने के लिए फ्लूम को ट्यून किया जा सकता है। इन प्रणालियों को लागू करने की योजना बनाने वाले उपयोगकर्ताओं को पहले उपयोग के मामले को समझना चाहिए और उच्च प्रदर्शन सुनिश्चित करने और पूर्ण लाभ का एहसास करने के लिए उचित रूप से लागू करना चाहिए।
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