Apache Kafka và Apache Spark giống và khác nhau ở điểm nào

Apache Kafka phân tán nền tảng lưu trữ sự kiện để xử lý dữ liệu trực tiếp từ Kafka, điều này gây khó khăn cho việc tích hợp với các nguồn dữ liệu khác. Spark Streaming là một thư viện Spark riêng biệt, hỗ trợ triển khai cả các thuật toán lặp, truy cập tập dữ liệu nhiều lần trong một vòng lặp, và phân tích dữ liệu tương tác/khám phá , tức là truy vấn dữ liệu lặp đi lặp lại theo kiểu cơ sở dữ liệu.

Apache Kafka là gì?

Apache Kafka là một hệ thống truyền phát phân tán mã nguồn mở dành cho xử lý luồng dữ liệu, đường dẫn dữ liệu thời gian thực và tích hợp dữ liệu có khả năng mở rộng. Kafka đã nhanh chóng phát triển từ một hàng đợi tin nhắn thành một cơ sở hạ tầng truyền phát sự kiện hoàn chỉnh, có khả năng xử lý hơn 1 triệu tin nhắn mỗi giây, hoặc hàng tỷ tin nhắn mỗi ngày. Kafka sử dụng giao thức TCP nhị phân được thiết kế để đạt hiệu quả cao và dựa trên khái niệm "tập hợp tin nhắn" tự động nhóm các tin nhắn để giảm thời gian truyền tải qua mạng. Điều này dẫn đến các gói mạng lớn hơn, các thao tác đĩa tuần tự lớn hơn và các khối bộ nhớ liền kề, cho phép Kafka chuyển đổi luồng ghi tin nhắn ngẫu nhiên thành các thao tác ghi tuyến tính.

Apache Spark là gì?

Apache Spark chủ yếu được sử dụng cho các hệ thống xử lý phân tán cho các ứng dụng dữ liệu lớn . Nó sử dụng bộ nhớ đệm trong bộ nhớ và khả năng thực thi truy vấn được cải tiến để thực hiện các truy vấn phân tích nhanh chóng trên dữ liệu có kích thước bất kỳ. Spark cung cấp giao diện lập trình cụm bao gồm song song hóa dữ liệu ngầm định và khả năng chịu lỗi. Tại phòng thí nghiệm R&D của Đại học UC Berkeley, họ phát hiện ra rằng nó không hiệu quả đối với các tác vụ tính toán lặp đi lặp lại và tương tác.

Những điểm tương đồng giữa Apache Kafka và Spark

Khả năng mở rộng : Kafka là một công cụ truyền dữ liệu có khả năng mở rộng cao, có thể mở rộng theo chiều dọc và chiều ngang, đồng thời bạn cũng có thể tăng khả năng xử lý của Spark bằng cách thêm các node vào cụm. Đa dạng dữ liệu: Kafka và Spark cho phép bạn xây dựng các đường dẫn dữ liệu từ các ứng dụng doanh nghiệp, cơ sở dữ liệu và các nguồn dữ liệu truyền trực tuyến khác. Xử lý dữ liệu lớn: Kafka và Spark đều có thể áp dụng các đường dẫn dữ liệu phân tán trên nhiều máy chủ để phân tích lượng dữ liệu khổng lồ trong thời gian thực.

Sự khác biệt giữa Apache Kafka và Spark

Apache Kafka

Apache Kafka cung cấp một hệ thống truyền phát dữ liệu phân tán mã nguồn mở.
Nó có các chức năng ETL yêu cầu API Kafka Connect cũng như API Kafka Streams.
Kafka sử dụng ít bộ nhớ hơn Spark vì nó không lưu trữ kết quả xử lý trung gian trong bộ nhớ.
Apache Kafka hỗ trợ các chế độ nhảy (hopping), xoay vòng (tumbling), phiên (session) và trượt (sliding) trên hệ điều hành Windows.
Apache Kafka có độ trễ cực thấp và mỗi sự kiện đến đều được xử lý trong thời gian thực.
Dữ liệu sao lưu được phân vùng trên các máy chủ khác nhau. Hãy yêu cầu sao lưu khi một phân vùng đang hoạt động gặp sự cố.
Nó cho phép thực hiện các chức năng chuyển đổi dữ liệu yêu cầu các thư viện bổ sung.

Apache Spark

Apache Spark cũng là một hệ thống xử lý phân tán mã nguồn mở và cung cấp tốc độ cao.
Nó hỗ trợ ETL một cách tự nhiên.
Mức sử dụng bộ nhớ của Spark thường cao hơn Kafka vì nó lưu giữ các kết quả xử lý trung gian trong bộ nhớ.
Apache Spark chỉ hỗ trợ tính năng trượt trên hệ điều hành Windows.
Apache Spark cung cấp độ trễ thấp và thực hiện các thao tác đọc và ghi trên bộ nhớ RAM.
Duy trì dữ liệu liên tục trên nhiều nút. Tính toán lại kết quả nếu một nút bị lỗi.
Nó hỗ trợ Java, Python, Scala và R cho các tác vụ chuyển đổi dữ liệu và học máy.

Kết luận

Trong bài viết này, chúng ta đã tìm hiểu về Apache Kafka và Spark. Apache Kafka cung cấp độ trễ cực thấp và xử lý mọi yêu cầu đến theo thời gian thực, trong khi Spark lưu trữ dữ liệu bền vững trên nhiều nút và tính toán lại kết quả nếu một nút bị lỗi.