Was ist der Unterschied zwischen Kafka und Spark?
Apache Kafka ist eine Stream-Verarbeitungs-Engine und Apache Spark ist eine verteilte Datenverarbeitungs-Engine. In der Analytik verarbeiten Unternehmen Daten hauptsächlich auf zwei Arten: Stapel- und Stream-Verarbeitung. Bei der Stapelverarbeitung verarbeiten Sie eine sehr große Datenmenge in einem einzigen Workload. Bei der Stream-Verarbeitung verarbeiten Sie kleine Einheiten kontinuierlich im Echtzeitfluss. Ursprünglich wurde Spark für die Stapelverarbeitung und Kafka für die Stream-Verarbeitung entwickelt. Später fügte Spark das Spark-Streaming-Modul als Add-on zu seiner zugrunde liegenden verteilten Architektur hinzu. Kafka bietet jedoch eine geringere Latenz und einen höheren Durchsatz für die meisten Anwendungsfälle für Streaming-Daten.
Was sind die Gemeinsamkeiten zwischen Kafka und Spark?
Sowohl Apache Kafka als auch Apache Spark wurden von der Apache Software Foundation entwickelt, um Daten schneller zu verarbeiten. Unternehmen benötigen eine moderne Datenarchitektur, die Informationen aus verschiedenen Datenquellen in Echtzeit aufnehmen, speichern und analysieren kann.
Kafka und Spark haben sich überschneidende Eigenschaften, um die Hochgeschwindigkeitsdatenverarbeitung zu verwalten.
Verarbeitung von Big Data
Kafka bietet verteilte Daten-Pipelines über mehrere Server, um große Datenmengen in Echtzeit aufzunehmen und zu verarbeiten. Sie unterstützt Big-Data-Anwendungsfälle, die eine effiziente kontinuierliche Datenbereitstellung zwischen verschiedenen Quellen erfordern.
Ebenso können Sie Spark verwenden, um Daten in großem Umfang mit verschiedenen Echtzeitverarbeitungs- und Analysetools zu verarbeiten. Mit der Spark-Bibliothek für Machine Learning, MLlib, können Entwickler zum Beispiel die gespeicherten großen Datensätze für die Erstellung von Business-Intelligence-Anwendungen nutzen.
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Datendiversität
Sowohl Kafka als auch Spark nehmen unstrukturierte, halbstrukturierte und strukturierte Daten auf. Mit Kafka oder Spark können Sie Daten-Pipelines aus Unternehmensanwendungen, Datenbanken oder anderen Streaming-Quellen erstellen. Beide Datenverarbeitungs-Engines unterstützen Klartext, JSON, XML, SQL und andere Datenformate, die häufig in der Analytik verwendet werden.
Sie wandeln die Daten auch um, bevor sie sie in einen integrierten Speicher wie ein Data Warehouse verschieben, was jedoch zusätzliche Services oder APIs erfordern kann.
Skalierbarkeit
Kafka ist eine hochgradig skalierbare Datenstreaming-Engine, die sowohl vertikal als auch horizontal skaliert werden kann. Sie können dem Server, auf dem ein bestimmter Kafka-Broker gehostet wird, mehr Rechenressourcen hinzufügen, um dem wachsenden Datenverkehr gerecht zu werden. Alternativ können Sie mehrere Kafka-Broker auf verschiedenen Servern einrichten, um die Lastverteilung zu verbessern.
Ebenso können Sie die Verarbeitungskapazität von Spark skalieren, indem Sie weitere Knoten zu einem Cluster hinzufügen. Beispielsweise werden Resilient Distributed Datasets (RDD) verwendet, die logische Partitionen unveränderlicher Daten auf mehreren Knoten für die parallele Verarbeitung speichern. Spark sorgt also auch bei der Verarbeitung großer Datenmengen für optimale Leistung.
Hauptunterschiede: Überwachtes vs. unüberwachtes Lernen
Beim überwachten Lernen kann ein Algorithmus mit markierten Bildern von Bananen trainiert werden, um sie genau zu erkennen und zu zählen. Beim unüberwachten Lernen hingegen würden die Bilder auf der Grundlage von Ähnlichkeiten gruppiert. Das Modell könnte möglicherweise verschiedene Bananensorten identifizieren oder sie mit anderen Früchten gruppieren, ohne ausdrücklich zu wissen, dass es sich um Bananen handelt. Als nächstes werden wir einige weitere Unterschiede erörtern.
Ziel
Das Hauptziel des überwachten Lernens besteht darin, eine Leistung auf der Grundlage bekannter Eingaben vorherzusagen.
Das Hauptziel des unüberwachten Lernens besteht jedoch darin, wertvolle Beziehungsinformationen zwischen Eingabedatenpunkten zu identifizieren, diese Informationen auf neue Eingaben anzuwenden und ähnliche Erkenntnisse zu gewinnen.
Vorgehensweise
Überwachtes Lernen zielt darauf ab, den Fehler zwischen vorhergesagten Ergebnissen und echten Bezeichnungen zu minimieren. Es verallgemeinert die gelernten Beziehungen, um genaue Vorhersagen für ungesehene Daten zu treffen.
Im Gegensatz dazu konzentrieren sich unüberwachte Machine-Learning-Modelle darauf, die inhärente Struktur von Daten ohne Anleitung zu verstehen. Sie priorisieren das Auffinden von Mustern, Ähnlichkeiten oder Anomalien in den Daten.
Komplexität
Sowohl überwachte als auch unüberwachte Lerntechniken reichen von relativ einfachen statistischen Modellierungsfunktionen bis hin zu hochkomplexen Algorithmen, je nach Problemstellung.
Anwendungen des überwachten Lernens sind weit verbreitet und auch technisch nicht versierte Benutzer können auf der Grundlage bereits vorhandener Modelle individuelle Lösungen entwickeln.
Im Gegensatz dazu kann die Entwicklung von Anwendungen für unüberwachtes Lernen schwieriger sein, da die Möglichkeit von Mustern und Beziehungen in Daten sehr groß ist.
Workflow: Kafka vs. Spark
Apache Kafka und Apache Spark sind mit unterschiedlichen Architekturen aufgebaut. Kafka unterstützt Datenströme in Echtzeit mit einer verteilten Anordnung von Themen, Brokern, Clustern und der Software ZooKeeper. Spark hingegen verteilt den Workload der Datenverarbeitung auf mehrere Arbeitsknoten, die von einem primären Knoten koordiniert werden.
Wie funktioniert Kafka?
Kafka verbindet Datenproduzenten und -verbraucher über eine verteilte Echtzeit-Verarbeitungsmaschine. Die wichtigsten Kafka-Komponenten sind die folgenden:
- Ein Broker, der Transaktionen zwischen Verbrauchern und Produzenten erleichtert
- Ein Cluster, der aus mehreren Brokern besteht, die sich auf verschiedenen Servern befinden
Produzenten veröffentlichen Informationen in einem Kafka-Cluster, während Verbraucher sie zur Verarbeitung abrufen. Jeder Kafka-Broker organisiert die Nachrichten nach Themen, die der Broker dann in mehrere Partitionen unterteilt. Mehrere Verbraucher, die ein gemeinsames Interesse an einem bestimmten Thema haben, können die zugehörige Partition abonnieren, um das Datenstreaming zu starten.
Kafka bewahrt Kopien von Daten auf, auch nachdem die Verbraucher sie gelesen haben. Dies ermöglicht es Kafka, Produzenten und Verbraucher mit belastbaren und fehlertoleranten Datenfluss- und Nachrichtenfunktionen auszustatten. Darüber hinaus überwacht ZooKeeper kontinuierlich den Zustand aller Kafka-Broker. Sie stellt sicher, dass es jederzeit einen Haupt-Broker gibt, der andere Broker verwaltet.
Wie funktioniert Spark?
Der Spark Core ist die Hauptkomponente, die grundlegende Spark-Funktionen enthält. Diese Funktionalität umfasst die verteilte Datenverarbeitung, die Speicherverwaltung, die Planung und Verteilung von Aufgaben und die Interaktion mit Speichersystemen.
Spark verwendet eine verteilte Primär-Sekundär-Architektur mit mehreren sequenziellen Schichten, die Datenumwandlung und Stapelverarbeitungs-Workflows unterstützen. Der primäre Knoten ist der zentrale Koordinator, der Datenverarbeitungsaufgaben plant und Worker-Knoten zuweist.
Sendet ein Datenwissenschaftler eine Datenverarbeitungsanforderung, finden die folgenden Schritte statt:
- Der primäre Knoten erstellt mehrere unveränderliche Kopien der Daten.
- Er verwendet einen Graph Scheduler, um die Anfrage in eine Reihe von Verarbeitungsaufgaben aufzuteilen
- Er übergibt die Aufgaben an den Spark Core, der sie plant und bestimmten Worker-Knoten zuweist.
Sobald die Worker-Knoten die Aufgaben abgeschlossen haben, geben sie die Ergebnisse über den Cluster-Manager an den primären Knoten zurück.
Hauptunterschiede: Kafka vs Spark
Sowohl Apache Kafka als auch Apache Spark bieten Unternehmen schnelle Datenverarbeitungsfunktionen. Sie unterscheiden sich jedoch im architektonischen Aufbau, was sich auf ihre Funktionsweise in Anwendungsfällen für die Verarbeitung großer Datenmengen auswirkt.
ETL
Extract, Transform, Load (ETL) ist der Prozess der Kombination von Daten aus verschiedenen Quellen in einem großen, zentralen Repository. Sie erfordert Datenumwandlungsfunktionen, um unterschiedliche Daten in ein Standardformat umzuwandeln.
Spark verfügt über viele integrierte Transformations- und Ladefunktionen. Die Benutzer können Daten aus den Clustern abrufen, sie umwandeln und in der entsprechenden Datenbank speichern.
Auf der anderen Seite unterstützt Kafka standardmäßig kein ETL. Stattdessen müssen die Benutzer APIs verwenden, um ETL-Funktionen mit dem Datenstrom durchzuführen. Beispiel:
- Mit Kafka Connect API können Entwickler Extraktions- (E) und Ladevorgänge (L) zwischen zwei Systemen ermöglichen
- Kafka Streams API bietet Datenumwandlungs-Features (T), mit denen Entwickler die Ereignismeldungen in ein anderes Format umwandeln können
Latenz
Spark wurde entwickelt, um Apache Hadoop zu ersetzen, das die Echtzeitverarbeitung und Datenanalyse nicht unterstützen konnte. Spark ermöglicht Lese- und Schreibvorgänge nahezu in Echtzeit, da es Daten im RAM statt auf Festplatten speichert.
Kafka übertrifft Spark jedoch durch seine Fähigkeit zum Ereignis-Streaming mit extrem niedriger Latenz. Entwickler können Kafka nutzen, um ereignisgesteuerte Anwendungen zu erstellen, die auf Datenänderungen in Echtzeit reagieren. The Orchard, ein Anbieter digitaler Musik, nutzt Kafka beispielsweise, um Anwendungsdaten mit Mitarbeitern und Kunden nahezu in Echtzeit auszutauschen.
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Programmiersprachen
Entwickler können Spark verwenden, um Anwendungen in mehreren Sprachen auf der Datenverarbeitungsplattform zu erstellen und bereitzustellen. Dazu gehören Java, Python, Scala und R. Spark bietet außerdem benutzerfreundliche APIs und Datenverarbeitungs-Frameworks, die Entwickler zur Implementierung von Graphenverarbeitungs- und Machine-Learning-Modellen verwenden können.
Umgekehrt bietet Kafka keine Sprachunterstützung für Anwendungsfälle der Datentransformation. Entwickler können also ohne zusätzliche Bibliotheken keine Machine-Learning-Systeme auf der Plattform erstellen.
Verfügbarkeit
Sowohl Kafka als auch Spark sind Datenverarbeitungsplattformen mit hoher Verfügbarkeit und Fehlertoleranz.
Spark verwaltet persistente Kopien von Workloads auf mehreren Knoten. Fällt einer der Knoten aus, kann das System die Ergebnisse von den verbleibenden aktiven Knoten neu berechnen.
In der Zwischenzeit repliziert Kafka kontinuierlich Datenpartitionen auf verschiedene Server. Wenn eine Kafka-Partition offline geht, werden die Verbraucheranfragen automatisch an die Backups weitergeleitet.
Mehrfache Datenquellen
Kafka streamt Nachrichten aus mehreren Datenquellen gleichzeitig. So können Sie beispielsweise Daten von verschiedenen Webservern, Anwendungen, Microservices und anderen Unternehmenssystemen in Echtzeit an bestimmte Kafka-Themen senden.
Auf der anderen Seite stellt Spark jeweils eine Verbindung zu einer einzigen Datenquelle her. Mit der Spark-Bibliothek für strukturiertes Streaming kann Spark jedoch Mikrostapel von Datenströmen aus mehreren Quellen verarbeiten.
Hauptunterschiede: Kafka vs. Spark Structured Streaming
Spark Streaming ermöglicht es Apache Spark, einen Micro-Stapelverarbeitungsansatz für eingehende Streams zu verwenden. Es wurde seitdem durch Spark Structured Streaming erweitert, das DataFrame- und Datensatz-APIs verwendet, um die Leistung der Stream-Verarbeitung zu verbessern. Mit diesem Ansatz kann Spark einen kontinuierlichen Datenfluss wie Apache Kafka verarbeiten, es gibt jedoch mehrere Unterschiede zwischen beiden Plattformen.
Verarbeitungsmodell
Kafka ist eine verteilte Streaming-Plattform, die verschiedene Anwendungen oder Microservices miteinander verbindet, um eine kontinuierliche Verarbeitung zu ermöglichen. Ihr Ziel ist es, sicherzustellen, dass Client-Anwendungen Informationen aus Quellen konsistent und in Echtzeit erhalten.
Im Gegensatz zu Kafka ist Spark Structured Streaming eine Erweiterung, die der Spark-Architektur zusätzliche Unterstützung für Event-Streaming bietet. Sie können damit Echtzeit-Datenströme erfassen, Daten in kleine Stapel umwandeln und die Stapel mit den Datenanalysebibliotheken und der Parallelverarbeitungs-Engine von Spark verarbeiten. Trotzdem kann Spark Streaming nicht mit der Geschwindigkeit von Kafka bei der Datenaufnahme in Echtzeit mithalten.
Datenspeicher
Kafka speichert von Produzenten gesendete Nachrichten in Protokolldateien, die als Themen bezeichnet werden. Die Protokolldateien müssen dauerhaft gespeichert werden, damit die gespeicherten Daten auch bei einem Stromausfall erhalten bleiben. Normalerweise werden die Protokolldateien auf verschiedenen physischen Servern als Backups repliziert.
Spark Structured Streaming speichert und verarbeitet Datenströme im RAM, kann aber Festplatten als Sekundärspeicher verwenden, wenn die Daten die Kapazität des RAM überschreiten. Spark Structured Streaming lässt sich nahtlos in das Apache Hadoop Distributed File System (HDFS) integrieren, funktioniert aber auch mit anderen Cloud-Speichern, einschließlich Amazon Simple Storage Service (Amazon S3).
APIs
Kafka ermöglicht es Entwicklern, Kafka-Datenströme zu veröffentlichen, zu abonnieren und einzurichten und sie dann mit verschiedenen APIs zu verarbeiten. Diese APIs unterstützen eine breite Palette von Programmiersprachen, darunter Java, Python, Go, Swift und .NET.
APIs von Spark Structured Streaming konzentrieren sich auf die Datentransformation von Live-Eingabedaten, die aus verschiedenen Quellen eingespeist werden. Im Gegensatz zu Kafka sind die Structured-Streaming-APIs von Spark nur in wenigen Sprachen verfügbar. Entwickler können Anwendungen mit Spark Structured Streaming mit Java, Python und Scala erstellen.
Wann sollte Kafka verwendet werden im Gegensatz zu Spark
Kafka und Spark sind zwei Datenverarbeitungsplattformen, die unterschiedlichen Zwecken dienen.
Kafka ermöglicht es mehreren Client-Anwendungen, mit einer skalierbaren, verteilten Message-Broker-Architektur Echtzeitinformationen zu veröffentlichen und zu abonnieren. Spark andererseits ermöglicht die Verarbeitung großer Datenmengen in Stapeln.
Kafka ist also die bessere Option, um einen zuverlässigen Nachrichtenaustausch mit niedriger Latenz und hohem Durchsatz zwischen verschiedenen Anwendungen oder Diensten in der Cloud zu gewährleisten. Mit Spark können Unternehmen umfangreiche Datenanalyse- und Machine-Learning-Workloads ausführen.
Trotz ihrer unterschiedlichen Anwendungsfälle schließen sich Kafka und Spark nicht gegenseitig aus. Sie können beide Datenverarbeitungsarchitekturen kombinieren, um ein fehlertolerantes Echtzeit-Stapelverarbeitungssystem zu bilden. In dieser Konfiguration nimmt Kafka kontinuierlich Daten aus mehreren Quellen auf, bevor es sie an den zentralen Spark-Koordinator weiterleitet. Anschließend weist Spark die Daten, die eine Stapelverarbeitung erfordern, den jeweiligen Arbeitsknoten zu.
Zusammenfassung der Unterschiede: Kafka vs. Spark
| Kafka |
Spark |
|
| ETL |
Benötigt Kafka Connect API und Kafka Streams API für ETL-Funktionen. |
Unterstützt ETL nativ. |
| Latenz |
Extrem niedrige Latenz. Bietet echte Echtzeit für jedes eingehende Ereignis. |
Niedrige Latenz. Führt Lese-/Schreibvorgänge im RAM aus. |
| Programmiersprachen |
Benötigt zusätzliche Bibliotheken zur Implementierung von Datentransformationsfunktionen. |
Unterstützt Java, Python, Scala und R für Aufgaben der Datentransformation und des Machine Learning. |
| Verfügbarkeit |
Sichert Datenpartition auf verschiedenen Servern. Direkte Anfragen an Backups, wenn eine aktive Partition ausfällt. |
Bewahrt persistente Daten an mehreren Knotenpunkten auf. Berechnet das Ergebnis neu, wenn ein Knoten ausfällt. |
| Datenquellen |
Kann mehrere Datenquellen gleichzeitig unterstützen. |
Stellt eine Verbindung zu einer einzelnen Datenquelle her. Benötigt Spark Structured Streaming, um mit mehreren Datenquellen zu streamen. |
Wie kann AWS Ihnen bei Ihren Kafka- und Spark-Anforderungen helfen?
Amazon Web Services (AWS) bietet Unterstützung für verwaltete Dateninfrastrukturen, unabhängig davon, ob Sie Apache Kafka oder Apache Spark verwenden.
Verwenden Sie Amazon Managed Streaming für Apache Kafka (Amazon MSK), um Ihre Kafka-Cluster mühelos bereitzustellen, auszuführen und zu verwalten. Es kann automatisch die folgenden Funktionen ausführen:
- Bereitstellung aller erforderlichen Ressourcen für die gesamten Kafka-Cluster
- Replizieren und Verteilen von Kafka-Clustern über mehrere Availability Zones
- Führen Sie Ihre Kafka-Cluster in Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC) aus, um private Konnektivität zwischen Knoten bereitzustellen
Verwenden Sie Amazon EMR, um Ihre Spark-Anwendungen für Big Data, interaktive Analysen und Machine Learning zu unterstützen. Mit Amazon EMR können Sie Folgendes tun:
- Sparen Sie mehr als die Hälfte der Kosten einer On-Premises-Datenverarbeitungslösung ein.
- Stellen Sie automatisch Rechenressourcen für Ihre Big-Data-Anwendungen bereit, um wechselnden Anforderungen gerecht zu werden.
- Integrieren Sie Spark mit verschiedenen skalierbaren Cloud-Speichern, einschließlich Amazon S3, Amazon DynamoDB und Amazon Redshift.
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