¿Cuál es la diferencia entre Kafka y Spark?
Apache Kafka es un motor de procesamiento de secuencias, mientras que Apache Spark es un motor de procesamiento de datos distribuidos. En el ámbito de los análisis, las organizaciones utilizan dos métodos principales para procesar los datos: el procesamiento por lotes y el procesamiento de secuencias. En el procesamiento por lotes, se procesa un volumen muy grande de datos en una sola carga de trabajo. En el procesamiento de secuencias, se procesan pequeñas unidades de forma continua en un flujo en tiempo real. Originalmente, Spark se diseñó para el procesamiento por lotes, mientras que Kafka se diseñó para el procesamiento de secuencias. Luego, Spark incorporó el módulo Spark Streaming como complemento a su arquitectura distribuida subyacente. Sin embargo, Kafka ofrece una menor latencia y un mayor rendimiento para la mayoría de los casos de uso de datos de transmisión.
¿Qué tienen en común Kafka y Spark?
Apache Kafka y Apache Spark son diseñados por Apache Software Foundation para procesar datos a un ritmo más rápido. Las organizaciones requieren una arquitectura de datos moderna que pueda ingerir, almacenar y analizar información en tiempo real procedente de varios orígenes de datos.
Kafka y Spark tienen características coincidentes para administrar el procesamiento de datos de alta velocidad.
Procesamiento de big data
Kafka brinda canalizaciones de datos distribuidas en varios servidores para ingerir y procesar grandes volúmenes de datos en tiempo real. Es compatible con casos de uso de macrodatos, que requieren una entrega de datos continua y eficiente entre diferentes orígenes.
Del mismo modo, puede utilizar Spark para procesar datos a escala con diferentes herramientas de análisis y de procesamiento en tiempo real. Por ejemplo, con la biblioteca de machine learning de Spark, MLlib, los desarrolladores pueden utilizar los conjuntos de datos de gran tamaño almacenados para crear aplicaciones de inteligencia empresarial.
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Diversidad de datos
Kafka y Spark ingieren datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. Puede crear canalizaciones de datos desde aplicaciones empresariales, bases de datos u otros orígenes de transmisión con Kafka o Spark. Ambos motores de procesamiento de datos admiten texto sin formato, JSON, XML, SQL y otros formatos de datos que se utilizan habitualmente en análisis.
Además, transforman los datos antes de transferirlos a un almacenamiento integrado, como un almacenamiento de datos, pero esto puede requerir servicios o API adicionales.
Escalabilidad
Kafka es un motor de transmisión de datos altamente escalable, y puede escalar tanto vertical como horizontalmente. Puede agregar más recursos informáticos al servidor que aloja un agente de Kafka específico para atender el creciente tráfico. Como alternativa, puede crear varios agentes de Kafka en diferentes servidores para lograr un mejor equilibrio de carga.
Además, puede escalar la capacidad de procesamiento de Spark si agrega más nodos a un clúster. Por ejemplo, utiliza conjuntos de datos distribuidos y resilientes (RDD) que almacenan particiones lógicas de datos inmutables en varios nodos para un procesamiento paralelo. Por lo tanto, Spark también mantiene un rendimiento óptimo cuando se utiliza para procesar grandes volúmenes de datos.
Flujo de trabajo: Kafka en comparación con Spark
Apache Kafka y Apache Spark están diseñados con diferentes arquitecturas. Kafka admite secuencias de datos en tiempo real con una disposición distribuida de temas, agentes, clústeres y el software ZooKeeper. En cambio, Spark divide la carga de trabajo de procesamiento de datos entre varios nodos de trabajo, y esto lo coordina un nodo principal.
¿Cómo funciona Kafka?
Kafka conecta a los productores y los consumidores de datos mediante un motor de procesamiento distribuido en tiempo real. Los componentes principales de Kafka son los siguientes:
- Un agente que facilita las transacciones entre los consumidores y los productores
- Un clúster que consta de varios agentes que residen en diferentes servidores
Los productores publican información en un clúster de Kafka mientras los consumidores la recuperan para su procesamiento. Cada agente de Kafka organiza los mensajes por temas, que luego divide en varias particiones. Varios consumidores con un interés común en un tema específico pueden suscribirse a la partición asociada para iniciar la transmisión de datos.
Kafka retiene copias de los datos incluso después de que los consumidores los hayan leído. Esto permite a Kafka ofrecer a los productores y los consumidores capacidades de mensajería y flujo de datos resilientes y tolerantes a errores. Además, ZooKeeper supervisa de manera continua el estado de todos los agentes de Kafka. Garantiza que haya un agente principal que administre a los otros agentes en todo momento.
¿Cómo funciona Spark?
Spark Core es el componente principal que contiene la funcionalidad básica de Spark. Esta funcionalidad incluye el procesamiento distribuido de datos, la administración de la memoria, la programación y el envío de tareas, y la interacción con los sistemas de almacenamiento.
Spark utiliza una arquitectura principal-secundaria distribuida con varias capas secuenciales que admiten la transformación de datos y los flujos de trabajo de procesamiento por lotes. El nodo principal es el coordinador central que programa y asigna tareas de procesamiento de datos a los nodos de trabajo.
Cuando un científico de datos envía una solicitud de procesamiento de datos, se llevan a cabo los siguientes pasos:
- El nodo principal crea varias copias inmutables de los datos.
- Utiliza un cronograma gráfico para dividir la solicitud en una serie de tareas de procesamiento.
- Envía las tareas a Spark Core, el cual las programa y las asigna a nodos de trabajo específicos.
Una vez que los nodos de trabajo completan las tareas, envían los resultados al nodo principal a través del administrador de clústeres.
Diferencias clave entre el aprendizaje supervisado y el no supervisado
En el aprendizaje supervisado, se puede entrenar un algoritmo con imágenes etiquetadas de bananas para que las reconozca y cuente con precisión. Por otro lado, el aprendizaje no supervisado agruparía las imágenes en función de las similitudes. El modelo podría identificar diferentes variedades de bananas o agruparlas con otras frutas sin saber explícitamente que son bananas. A continuación, analizaremos algunas diferencias más.
Objetivo
El objetivo principal del aprendizaje supervisado es predecir un resultado en función de las entradas conocidas.
Sin embargo, el objetivo principal del aprendizaje no supervisado es identificar información valiosa sobre las relaciones entre los puntos de datos de entrada, aplicar la información a nuevas entradas y obtener información similar.
Enfoque
El aprendizaje supervisado tiene como objetivo minimizar los errores entre los resultados previstos y las etiquetas verdaderas. Generaliza las relaciones aprendidas para hacer predicciones precisas sobre datos nuevos.
Por el contrario, los modelos de machine learning no supervisado se centran en comprender la estructura inherente de los datos sin orientación. Priorizan la búsqueda de patrones, similitudes o anomalías en los datos.
Complejidad
Tanto las técnicas de aprendizaje supervisado como de aprendizaje no supervisado varían desde funciones de modelado estadístico relativamente básicas hasta algoritmos muy complejos, según el conjunto de problemas.
Las aplicaciones de aprendizaje supervisado están muy extendidas y los usuarios no técnicos también pueden desarrollar soluciones personalizadas basadas en modelos preexistentes.
Por el contrario, las aplicaciones de aprendizaje no supervisado pueden ser más difíciles de desarrollar, ya que la posibilidad de encontrar patrones y relaciones en los datos es enorme.
Diferencias clave entre Kafka y Spark
Tanto Apache Kafka como Apache Spark proporcionan a las organizaciones capacidades de procesamiento rápido de datos. Sin embargo, difieren en la configuración de la arquitectura, lo que afecta la manera en que operan en los casos de uso de procesamiento de macrodatos.
ETL
Extracción, transformación y carga (ETL) es el proceso en el que se combinan datos de diferentes orígenes en un gran repositorio central. Requiere capacidades de transformación de datos para transformar datos diversos en un formato estándar.
Spark cuenta con muchas capacidades integradas de transformación y carga. Los usuarios pueden recuperar datos de los clústeres y transformarlos y almacenarlos en la base de datos adecuada.
Por otro lado, Kafka no admite ETL de forma predeterminada. En su lugar, los usuarios deben utilizar las API para ejecutar funciones de extracción, transformación y carga (ETL) en la secuencia de datos. Por ejemplo:
- Con la API de Kafka Connect, los desarrolladores pueden habilitar las operaciones de extracción (E) y de carga (L) entre dos sistemas.
- La API de Kafka Streams proporciona características de transformación (T) de datos que los desarrolladores pueden utilizar para manipular los mensajes de eventos en un formato diferente.
Latencia
Spark se desarrolló para reemplazar a Apache Hadoop, que no soportaba el procesamiento y el análisis de datos en tiempo real. Spark brinda operaciones de lectura/escritura casi en tiempo real, ya que almacena los datos en la RAM y no en los discos duros.
Sin embargo, Kafka supera a Spark gracias a su capacidad de transmisión de eventos de latencia ultrabaja. Los desarrolladores pueden utilizar Kafka para crear aplicaciones basadas en eventos que respondan a los cambios de datos en tiempo real. Por ejemplo, The Orchard, un proveedor de música digital, utiliza Kafka para compartir datos de aplicaciones en silos con empleados y clientes prácticamente en tiempo real.
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Lenguajes de programación
Los desarrolladores pueden utilizar Spark para crear e implementar aplicaciones en varios lenguajes en la plataforma de procesamiento de datos. Esto incluye Java, Python, Scala y R. Spark también ofrece API fáciles de utilizar y marcos de procesamiento de datos que los desarrolladores pueden usar para implementar modelos de procesamiento de gráficos y machine learning.
En cambio, Kafka no ofrece compatibilidad con lenguajes de programación para casos de uso de transformación de datos. Por lo tanto, los desarrolladores no pueden crear sistemas de machine learning en la plataforma sin bibliotecas adicionales.
Disponibilidad
Kafka y Spark son plataformas de procesamiento de datos con alta disponibilidad y tolerancia a errores.
Spark mantiene copias persistentes de las cargas de trabajo en varios nodos. Si uno de los nodos falla, el sistema puede volver a calcular los resultados a partir de los nodos activos restantes.
Kafka replica de manera continua las particiones de datos en diferentes servidores. Dirige de manera automática las solicitudes de los consumidores a las copias de seguridad si una partición de Kafka se desconecta.
Varios orígenes de datos
Kafka transmite mensajes de varios orígenes de datos de manera simultánea. Por ejemplo, puede enviar datos de diferentes servidores web, aplicaciones, microservicios y otros sistemas empresariales a temas específicos de Kafka en tiempo real.
En cambio, Spark se conecta a un único origen de datos en cualquier momento. Sin embargo, el uso de la biblioteca de Spark Structured Streaming permite a Spark procesar microlotes de secuencias de datos de varios orígenes.
Diferencias clave entre Kafka y Spark Structured Streaming
Spark Streaming permite a Apache Spark adoptar un enfoque de procesamiento por microlotes para las secuencias entrantes. Ha sido mejorado por Spark Structured Streaming, el cual utiliza las API DataFrame y Dataset para mejorar el rendimiento del procesamiento de secuencias. Este enfoque permite a Spark procesar un flujo de datos continuo como Apache Kafka, pero hay varias diferencias que separan ambas plataformas.
Modelo de procesamiento
Kafka es una plataforma de transmisión distribuida que conecta diferentes aplicaciones o microservicios para permitir el procesamiento continuo. Su objetivo es garantizar que las aplicaciones cliente reciban información de los orígenes de manera constante y en tiempo real.
A diferencia de Kafka, Spark Structured Streaming es una extensión que brinda soporte adicional de transmisión de eventos a la arquitectura de Spark. Se puede utilizar para capturar el flujo de datos en tiempo real, convertir los datos en lotes pequeños y procesar los lotes con las bibliotecas de análisis de datos y el motor de procesamiento en paralelo de Spark. Sin embargo, la transmisión de Spark no puede igualar la velocidad de Kafka para la ingesta de datos en tiempo real.
Almacenamiento de datos
Kafka almacena los mensajes que los productores envían en archivos de registro denominados temas. Los archivos de registro necesitan un almacenamiento persistente para garantizar que los datos almacenados no se vean afectados en caso de un corte de energía. Por lo general, los archivos de registro se replican en diferentes servidores físicos como copias de seguridad.
Mientras tanto, Spark Structured Streaming almacena y procesa secuencias de datos en la RAM, pero es posible que utilice discos como almacenamiento secundario si los datos superan la capacidad de la RAM. Spark Structured Streaming se integra perfectamente con el Sistema de archivos distribuido de Apache Hadoop (HDFS), pero también funciona con otros tipos de almacenamiento en la nube, como Amazon Simple Storage Service (Amazon S3).
API
Kafka permite a los desarrolladores suscribirse a secuencias de datos de Kafka, publicarlas, configurarlas y luego, procesarlas con diferentes API. Estas API admiten una amplia gama de lenguajes de programación, incluidos Java, Python, Go, Swift y .NET.
Mientras tanto, las API de Spark Structured Streaming se centran en la transformación de los datos en datos de entrada en tiempo real ingeridos de varios orígenes. A diferencia de Kafka, las API de Spark Structured Streaming están disponibles en lenguajes limitados. Los desarrolladores pueden crear aplicaciones mediante Spark Structured Streaming con Java, Python y Scala.
Cuándo utilizarlos: Kafka en comparación con Spark
Kafka y Spark son dos plataformas de procesamiento de datos que tienen diferentes objetivos.
Kafka permite que varias aplicaciones cliente publiquen y se suscriban a información en tiempo real con una arquitectura de agente de mensajes distribuida y escalable. Por otro lado, Spark permite a las aplicaciones procesar grandes cantidades de datos en lotes.
Por lo tanto, Kafka es la mejor opción para garantizar una mensajería fiable, de baja latencia y alto rendimiento entre diferentes aplicaciones o servicios en la nube. En cambio, Spark permite a las organizaciones ejecutar análisis exhaustivos de datos y grandes cargas de trabajo de machine learning.
A pesar de sus diferentes casos de uso, Kafka y Spark no se excluyen mutuamente. Puede combinar ambas arquitecturas de procesamiento de datos para formar un sistema de procesamiento por lotes en tiempo real y que sea tolerante a errores. En esta configuración, Kafka ingiere datos continuos de varios orígenes antes de pasarlos al coordinador central de Spark. Luego, Spark asigna los datos que requieren procesamiento por lotes a los respectivos nodos de trabajo.
Resumen de las diferencias: Kafka en comparación con Spark
| Kafka |
Spark |
|
| ETL |
Necesita la API de Kafka Connect y la API de Kafka Streams para las funciones de ETL. |
Es compatible con las funciones de ETL de forma nativa. |
| Latencia |
Ofrece latencia ultrabaja. Proporciona de verdad información en tiempo real de cada evento entrante. |
Baja latencia Realiza operaciones de lectura/escritura en la RAM. |
| Lenguajes de programación |
Necesita bibliotecas adicionales para implementar funciones de transformación de datos. |
Es compatible con Java, Python, Scala y R para las tareas de transformación de datos y de machine learning. |
| Disponibilidad |
Efectúe copias de seguridad de la partición de datos en diferentes servidores. Dirija solicitudes de copias de seguridad cuando se produzca un error en una partición activa. |
Mantiene los datos persistentes en varios nodos. Vuelve a calcular el resultado cuando se produce un error en un nodo. |
| Orígenes de datos |
Puede admitir varios orígenes de datos al mismo tiempo. |
Se conecta a un único origen de datos. Necesita Spark Structured Streaming para transmitir con varios orígenes de datos. |
¿Cómo puede ayudarlo AWS con los requisitos de Kafka y Spark?
Amazon Web Services (AWS) proporciona soporte de infraestructura de datos administrados, ya sea que utilice Apache Kafka o Apache Spark.
Utilice Amazon Managed Streaming para Apache Kafka (Amazon MSK) para desplegar, ejecutar y administrar los clústeres de Kafka sin esfuerzo. Puede hacer automáticamente lo siguiente:
- Proporcionar todos los recursos necesarios para todos los clústeres de Kafka
- Replicar y distribuir los clústeres de Kafka en varias zonas de disponibilidad
- Ejecutar los clústeres de Kafka en Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC) para proporcionar conectividad privada entre los nodos
Utilice Amazon EMR para respaldar las aplicaciones de macrodatos, análisis interactivos y machine learning de Spark. Con Amazon EMR, haga lo siguiente:
- Ahorre más de la mitad del costo de una solución de procesamiento de datos local.
- Aprovisione automáticamente recursos de computación para sus aplicaciones de macrodatos a fin de satisfacer las demandas cambiantes.
- Integre Spark a diversos almacenamientos escalables en la nube, incluidos Amazon S3, Amazon DynamoDB y Amazon Redshift.
Para comenzar a utilizar Spark y Kafka en AWS, cree una cuenta hoy mismo.
