Quelle est la différence entre Kafka et Spark ?
Apache Kafka est un moteur de traitement de flux et Apache Spark est un moteur de traitement de données distribué. Dans le domaine de l'analytique, les entreprises traitent les données de deux manières principales : le traitement par lots et le traitement par flux. Dans le traitement par lots, vous traitez un très grand volume de données en une seule charge de travail. Dans le traitement en flux, vous traitez de petites unités en continu dans un flux en temps réel. À l'origine, Spark a été conçu pour le traitement par lots et Kafka pour le traitement de flux. Plus tard, Spark a ajouté le module Spark Streaming en tant qu'add-on à son architecture distribuée sous-jacente. Cependant, Kafka offre une latence plus faible et un débit plus élevé pour la plupart des cas d'utilisation de données en streaming.
Quelles sont les similitudes entre Kafka et Spark ?
Apache Kafka et Apache Spark sont tous deux conçus par l'Apache Software Foundation pour traiter les données à un rythme plus rapide. Les entreprises ont besoin d'une architecture de données moderne capable d'ingérer, de stocker et d'analyser des informations en temps réel provenant de diverses sources de données.
Les caractéristiques de Kafka et de Spark se chevauchent pour gérer le traitement de données à haut débit.
Traitement Big Data
Kafka fournit des pipelines de données distribués sur plusieurs serveurs pour ingérer et traiter de gros volumes de données en temps réel. Il prend en charge les cas d'utilisation de big data, qui nécessitent une diffusion continue et efficace des données entre différentes sources.
De même, vous pouvez utiliser Spark pour traiter les données à grande échelle à l'aide de divers outils de traitement et d'analytique en temps réel. Par exemple, avec la bibliothèque de machine learning de Spark, MLlib, les développeurs peuvent utiliser les grands jeux de données stockés pour créer des applications d'informatique décisionnelle.
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Diversité des données
Kafka et Spark ingèrent des données non structurées, semi-structurées et structurées. Vous pouvez créer des pipelines de données à partir d'applications d'entreprise, de bases de données ou d'autres sources de streaming avec Kafka ou Spark. Les deux moteurs de traitement de données prennent en charge le texte brut, le JSON, le XML, le SQL et d'autres formats de données couramment utilisés en analytique.
Ils transforment également les données avant de les transférer vers un stockage intégré, tel qu'un entrepôt de données, mais cela peut nécessiter des services ou des API supplémentaires.
Capacité de mise à l’échelle
Kafka est un moteur de diffusion de données hautement évolutif, qui peut mettre à l'échelle à la fois verticalement et horizontalement. Vous pouvez ajouter des ressources informatiques supplémentaires au serveur hébergeant un agent Kafka spécifique pour répondre à la croissance du trafic. Vous pouvez également créer plusieurs agents Kafka sur différents serveurs pour un meilleur équilibrage de charge.
De même, vous pouvez également mettre à l'échelle la capacité de traitement de Spark en ajoutant des nœuds supplémentaires à un cluster. Par exemple, il utilise des jeux de données distribués résilients (RDD) qui stockent des partitions logiques de données immuables sur plusieurs nœuds pour un traitement parallèle. Ainsi, Spark conserve également des performances optimales lorsque vous l'utilisez pour traiter de gros volumes de données.
Flux de travail : Kafka vs Spark
Apache Kafka et Apache Spark sont construits avec des architectures différentes. Kafka prend en charge les flux de données en temps réel grâce à un agencement distribué de rubriques, d'agents, de clusters et grâce au logiciel ZooKeeper. De son côté, Spark divise la charge de travail de traitement des données entre plusieurs composants master, qui sont coordonnés par un nœud primaire.
Comment fonctionne Kafka ?
Kafka met en relation les producteurs de données et les consommateurs à l'aide d'un moteur de traitement distribué en temps réel. Les principaux composants de Kafka sont les suivants :
- Un agent qui facilite les transactions entre consommateurs et producteurs
- Un cluster composé de plusieurs agents résidant sur différents serveurs
Les producteurs publient des informations sur un cluster Kafka tandis que les consommateurs les récupèrent pour les traiter. Chaque agent Kafka organise les messages en fonction de rubriques, qu'il divise ensuite en plusieurs partitions. Plusieurs consommateurs ayant un intérêt commun pour une rubrique spécifique peuvent s'abonner à la partition associée pour commencer à diffuser des données.
Kafka conserve des copies des données même après que les consommateurs les aient lues. Cela permet à Kafka de fournir aux producteurs et aux consommateurs des fonctionnalités de flux de données et de messagerie résilientes et tolérantes aux pannes. De plus, ZooKeeper surveille en permanence la santé de tous les agents Kafka. Cela garantit qu'il existe un agent principal qui gère les autres agents à tout moment.
Comment fonctionne Spark ?
Le Spark Core est le composant principal qui contient les fonctionnalités de base de Spark. Ces fonctionnalités incluent le traitement distribué des données, la gestion de la mémoire, la planification et la répartition des tâches, ainsi que l'interaction avec les systèmes de stockage.
Spark utilise une architecture primaire et secondaire distribuée avec plusieurs couches séquentielles qui prennent en charge les flux de travail de transformation des données et de traitement par lots. Le nœud primaire est le coordinateur central qui planifie et attribue les tâches de traitement des données aux composants master.
Lorsqu'un scientifique des données soumet une demande de traitement de données, les étapes suivantes se produisent :
- le nœud primaire crée plusieurs copies immuables des données ;
- un planificateur graphique est utilisé pour diviser la demande en une série de tâches de traitement ;
- les tâches sont transmises au Spark Core, qui les planifie et les affecte aux composants master spécifiques ;
une fois que les composants master ont terminé les tâches, ils renvoient les résultats au nœud primaire via le gestionnaire de cluster.
Principales différences : apprentissage supervisé vs apprentissage non supervisé
Dans le cadre de l'apprentissage supervisé, un algorithme peut être entraîné à l'aide d'images étiquetées de bananes pour les reconnaître et les compter avec précision. De son côté, l'apprentissage non supervisé regrouperait les images en fonction des similitudes. Le modèle pourrait potentiellement identifier différentes variétés de bananes ou les regrouper avec d'autres fruits sans savoir explicitement qu'il s'agit de bananes. Nous discuterons ensuite de quelques autres différences.
Objectif
L'objectif principal de l'apprentissage supervisé est de prédire un résultat sur la base d'entrées connues.
Cependant, l'objectif principal de l'apprentissage non supervisé est d'identifier des informations de relation précieuses entre les points de données d'entrée, d'appliquer ces informations à de nouvelles entrées et d'en tirer des informations similaires.
Approche
L'apprentissage supervisé vise à minimiser l'erreur entre les résultats prédits et les étiquettes réelles. Il généralise les relations apprises pour faire des prédictions précises sur des données invisibles.
En revanche, les modèles de machine learning non supervisés se concentrent sur la compréhension de la structure inhérente des données sans aucune orientation. Ils donnent la priorité à la recherche de motifs, de similitudes ou d'anomalies dans les données.
Complexité
Les techniques d'apprentissage supervisé et non supervisé vont de fonctions de modélisation statistique relativement basiques à des algorithmes très complexes, en fonction de l'ensemble de problèmes.
Les applications d'apprentissage supervisé sont très répandues et les utilisateurs non techniques peuvent également développer des solutions personnalisées basées sur des modèles préexistants.
En revanche, les applications d'apprentissage non supervisé peuvent être plus difficiles à développer, car les possibilités de modèles et de relations dans les données sont nombreuses.
Autres différences majeures : Kafka vs Spark
Apache Kafka et Apache Spark fournissent aux entreprises des fonctionnalités de traitement rapide des données. Cependant, leur configuration architecturale diffère, ce qui influe sur leur fonctionnement dans les cas d'utilisation du traitement de big data.
ETL
L'extraction, transformation et chargement (ETL) est le processus qui consiste à combiner les données provenant de plusieurs sources dans un grand référentiel central. Il nécessite des capacités de transformation de données pour transformer diverses données dans un format standard.
Spark est doté de nombreuses fonctionnalités intégrées de transformation et de chargement. Les utilisateurs peuvent récupérer les données des clusters, les transformer et les stocker dans la base de données appropriée.
En revanche, Kafka ne prend pas en charge l'ETL par défaut. Les utilisateurs doivent plutôt utiliser des API pour exécuter des fonctions ETL sur le flux de données. Exemples :
- Avec l'API Kafka Connect, les développeurs peuvent activer les opérations d'extraction (E) et de chargement (L) entre deux systèmes.
- L'API Kafka Streams fournit des fonctionnalités de transformation des données (T) que les développeurs peuvent utiliser pour manipuler les messages d'événements dans un format différent.
Latence
Spark a été développé pour remplacer Apache Hadoop, qui ne pouvait pas prendre en charge le traitement en temps réel et l'analyse des données. Spark fournit des opérations de lecture/écriture en temps quasi réel, car il stocke les données en RAM plutôt que sur disques durs.
Cependant, Kafka devance Spark grâce à sa capacité de diffusion d'événements à très faible latence. Les développeurs peuvent utiliser Kafka pour créer des applications pilotées par les événements qui répondent aux modifications de données en temps réel. Par exemple, The Orchard, un fournisseur de musique numérique, utilise Kafka pour partager des données d'applications cloisonnées avec ses employés et ses clients en temps quasi réel.
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Langages de programmation
Les développeurs peuvent utiliser Spark pour créer et déployer des applications dans plusieurs langages sur la plateforme de traitement des données. Cela inclut Java, Python, Scala et R. Spark propose également des API et des cadres de traitement de données conviviaux que les développeurs peuvent utiliser pour implémenter des modèles de traitement graphique et de machine learning.
Inversement, Kafka ne fournit pas de support de langage pour les cas d'utilisation de la transformation des données. Les développeurs ne peuvent donc pas créer de systèmes de machine learning sur la plateforme sans bibliothèques supplémentaires.
Disponibilité
Kafka et Spark sont des plateformes de traitement de données offrant une disponibilité et une tolérance aux pannes élevées.
Spark conserve des copies persistantes des charges de travail sur plusieurs nœuds. Si l'un des nœuds tombe en panne, le système peut recalculer les résultats à partir des nœuds actifs restants.
Pendant ce temps, Kafka réplique en permanence les partitions de données sur différents serveurs. Il dirige automatiquement les demandes des utilisateurs vers les sauvegardes si une partition Kafka est hors ligne.
Sources de données multiples
Kafka diffuse simultanément des messages provenant de plusieurs sources de données. Par exemple, vous pouvez envoyer des données provenant de différents serveurs Web, applications, microservices et autres systèmes d'entreprise vers des rubriques spécifiques à Kafka en temps réel.
Pour sa part, Spark se connecte à une seule source de données à la fois. Cependant, l'utilisation de la bibliothèque Spark Structured Streaming permet à Spark de traiter des microlots de flux de données provenant de plusieurs sources.
Principales différences : Kafka vs Spark Structured Streaming
Spark Streaming permet à Apache Spark d'adopter une approche de traitement par microlots pour les flux entrants. Il a depuis été amélioré par Spark Structured Streaming, qui utilise les API DataFrame et Dataset pour améliorer ses performances de traitement des flux. Cette approche permet à Spark de traiter un flux de données continu comme Apache Kafka, mais plusieurs différences séparent les deux plateformes.
Modèle de traitement
Kafka est une plateforme de streaming distribuée qui connecte différentes applications ou microservices pour permettre un traitement continu. Son objectif est de garantir que les applications clientes reçoivent des informations provenant de sources de manière cohérente et en temps réel.
Contrairement à Kafka, Spark Structured Streaming est une extension qui fournit une prise en charge supplémentaire de la diffusion d'événements à l'architecture Spark. Vous pouvez l'utiliser pour capturer des flux de données en temps réel, transformer les données en petits lots et traiter les lots à l'aide des bibliothèques d'analyse de données et du moteur de traitement parallèle de Spark. Malgré cela, le streaming Spark ne peut pas égaler la vitesse d'ingestion de données en temps réel de Kafka.
Stockage de données
Kafka stocke les messages que les producteurs envoient dans des fichiers journaux appelés rubriques. Les fichiers journaux ont besoin d'un stockage permanent pour garantir que les données stockées ne soient pas affectées en cas de panne de courant. En général, les fichiers journaux sont répliqués sur différents serveurs physiques en tant que sauvegardes.
De son côté, Spark Structured Streaming stocke et traite les flux de données en RAM, mais il peut utiliser des disques comme stockage secondaire si les données dépassent la capacité de la RAM. Spark Structured Streaming s'intègre parfaitement au système de fichiers distribué Hadoop (HDFS) d'Apache, mais il fonctionne également avec d'autres systèmes de stockage cloud, notamment Amazon Simple Storage Service (Amazon S3).
API
Kafka permet aux développeurs de publier, de s'abonner et de configurer des flux de données Kafka, puis de les traiter avec différentes API. Ces API prennent en charge un large éventail de langages de programmation, notamment Java, Python, Go, Swift et .NET.
Par ailleurs, les API de Spark Structured Streaming se concentrent sur la transformation de données sur des données d'entrée en direct provenant de diverses sources. Contrairement à Kafka, les API Spark Structured Streaming sont disponibles pour un nombre limité de langages. Les développeurs peuvent créer des applications à l'aide de Spark Structured Streaming avec Java, Python et Scala.
Utilisation : Kafka vs Spark
Kafka et Spark sont deux plateformes de traitement de données qui ont des objectifs différents.
Kafka permet à plusieurs applications clientes de publier et de s'abonner à des informations en temps réel grâce à une architecture d'agent de messages distribuée et évolutive. D'autre part, Spark permet aux applications de traiter de grandes quantités de données par lots.
Kafka est donc la meilleure option pour garantir une messagerie fiable, à faible latence et à haut débit entre différentes applications ou services dans le cloud. Parallèlement, Spark permet aux entreprises d'exécuter de lourdes charges de travail d'analyse de données et de machine learning.
Malgré leurs différents cas d'utilisation, Kafka et Spark ne s'excluent pas mutuellement. Vous pouvez combiner les deux architectures de traitement des données pour former un système de traitement par lots en temps réel tolérant aux pannes. Dans cette configuration, Kafka ingère des données continues provenant de plusieurs sources avant de les transmettre au coordinateur central de Spark. Spark attribue ensuite les données qui nécessitent un traitement par lots aux composants master respectifs.
Résumé des différences : Kafka vs Spark
| Kafka |
Spark |
|
| ETL |
Nécessite l'API Kafka Connect et l'API Kafka Streams pour les fonctions ETL. |
Supporte l'ETL en mode natif. |
| Latence |
Latence ultra-faible. Fournit un véritable temps réel pour chaque événement entrant. |
Faible latence. Effectue des opérations de lecture/écriture en RAM. |
| Langages de programmation |
Nécessite des bibliothèques supplémentaires pour implémenter les fonctions de transformation des données. |
Supporte Java, Python, Scala et R pour les tâches de transformation de données et de machine learning. |
| Disponibilité |
Partition de sauvegarde des données sur différents serveurs. Requêtes directes vers les sauvegardes en cas de défaillance d'une partition active. |
Maintient les données persistantes sur plusieurs nœuds. Recalcule le résultat en cas de défaillance d'un nœud. |
| Sources de données |
Peut prendre en charge plusieurs sources de données simultanément. |
Se connecte à une source de données unique. Nécessite Spark Structured Streaming pour diffuser avec plusieurs sources de données. |
Que peut apporter AWS pour répondre à vos besoins en matière de Kafka et de Spark ?
Amazon Web Services (AWS) fournit un support d'infrastructure de données gérée, que vous utilisiez Apache Kafka ou Apache Spark.
Utilisez Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK) pour déployer, exécuter et gérer vos clusters Kafka en toute simplicité. Il peut automatiquement effectuer les opérations suivantes :
- Fournir toutes les ressources nécessaires à l'ensemble des clusters Kafka
- Répliquer et distribuer les clusters Kafka sur plusieurs zones de disponibilité
- Exécuter vos clusters Kafka dans Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC) pour fournir une connectivité privée entre les nœuds
Utiliser Amazon EMR pour prendre en charge vos applications de big data, d'analytique interactive et de machine learning Spark. Avec Amazon EMR, vous pouvez effectuer les opérations suivantes :
- Économiser plus de la moitié du coût d'une solution de traitement des données sur site
- Provisionner automatiquement des ressources de calcul pour vos applications de big data afin de répondre à l'évolution des demandes
- Intégrer Spark à divers systèmes de stockage cloud évolutifs, notamment Amazon S3, Amazon DynamoDB et Amazon Redshift
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