Apa Perbedaan Antara Kafka dan Spark?
Apache Kafka adalah mesin pemrosesan aliran dan Apache Spark adalah mesin pemrosesan data terdistribusi. Dalam analitik, organisasi memproses data dengan dua cara utama—pemrosesan batch dan pemrosesan aliran. Dalam pemrosesan batch, Anda memproses volume data yang sangat besar dalam satu beban kerja. Dalam pemrosesan aliran, Anda memproses unit-unit kecil secara terus menerus dalam aliran waktu nyata. Awalnya, Spark dirancang untuk pemrosesan batch dan Kafka dirancang untuk pemrosesan aliran. Kemudian, Spark menambahkan modul Spark Streaming sebagai add-on untuk arsitektur terdistribusi yang mendasarinya. Namun, Kafka menawarkan latensi yang lebih rendah dan throughput yang lebih tinggi untuk hampir semua kasus penggunaan data streaming.
Apa kesamaan antara Kafka dan Spark?
Apache Kafka dan Apache Spark dirancang oleh Apache Software Foundation untuk pemrosesan data dengan kecepatan yang lebih tinggi. Organisasi membutuhkan arsitektur data modern yang dapat menyerap, menyimpan, dan menganalisis informasi waktu nyata dari berbagai sumber data.
Kafka dan Spark memiliki karakteristik yang tumpang tindih untuk mengelola pemrosesan data berkecepatan tinggi.
Pemrosesan big data
Kafka menyediakan pipeline data terdistribusi di beberapa server untuk menyerap dan memproses data dengan volume yang besar secara waktu nyata. Solusi ini mendukung kasus penggunaan big data, yang membutuhkan pengiriman data berkelanjutan yang efisien di antara sumber yang berbeda.
Spark juga dapat digunakan untuk memproses data dalam skala besar dengan berbagai pemrosesan waktu nyata dan alat analisis. Misalnya, dengan pustaka machine learning Spark, MLlib, developer dapat menggunakan set big data yang disimpan untuk membuat aplikasi intelijen bisnis.
Baca tentang inteligensi bisnis »
Keragaman data
Kafka dan Spark sama-sama menyerap data tidak terstruktur, semi-terstruktur, dan terstruktur. Anda dapat membuat pipeline data dari aplikasi, basis data, atau sumber aliran perusahaan lainnya dengan Kafka atau Spark. Kedua mesin pemrosesan data mendukung teks biasa, JSON, XML, SQL, dan format data lainnya yang biasa digunakan dalam analitik.
Mereka juga mengubah data sebelum dipindahkan ke penyimpanan terintegrasi seperti gudang data, tetapi proses ini mungkin memerlukan layanan atau API tambahan.
Skalabilitas
Kafka adalah mesin pengaliran data yang sangat dapat diskalakan, dan dapat diskalakan secara vertikal maupun horizontal. Anda dapat menambahkan lebih banyak sumber daya komputasi ke server yang menjadi host untuk broker Kafka tertentu untuk memenuhi lalu lintas yang makin besar. Atau, Anda dapat membuat beberapa broker Kafka di beberapa server berbeda untuk penyeimbangan beban yang lebih baik.
Demikian juga, Anda juga dapat meningkatkan skala kapasitas pemrosesan Spark dengan menambahkan lebih banyak simpul ke dalam klaster. Misalnya, ia menggunakan Resilient Distributed Datasets (RDD) yang menyimpan partisi logis dari data yang tidak dapat diubah di beberapa simpul untuk pemrosesan paralel. Jadi, Spark juga mempertahankan kinerja optimal saat Anda menggunakannya untuk memproses volume data yang besar.
Perbedaan utama: pembelajaran yang diawasi vs. tanpa pengawasan
Dalam pembelajaran yang diawasi, algoritme dapat dilatih dengan gambar pisang berlabel untuk mengenali dan menghitungnya secara akurat. Di sisi lain, pembelajaran tanpa pengawasan akan mengelompokkan gambar berdasarkan kesamaan. Model ini berpotensi mengidentifikasi varietas pisang yang berbeda atau mengelompokkannya dengan buah-buahan lain tanpa secara eksplisit mengetahui bahwa gambar itu adalah pisang. Selanjutnya, kita bahas beberapa perbedaan lain.
Tujuan
Tujuan utama pembelajaran yang diawasi adalah untuk memprediksi output berdasarkan input yang diketahui.
Namun, tujuan utama pembelajaran tanpa pengawasan adalah untuk mengidentifikasi informasi hubungan yang penting antara titik data input, menerapkan informasi tersebut ke input baru, lalu menarik wawasan serupa.
Pendekatan
Pembelajaran yang diawasi bertujuan untuk meminimalkan kesalahan antara output yang diprediksi dan label yang sebenarnya. Model ini menggeneralisasi hubungan data yang dipelajari untuk membuat prediksi akurat pada data yang tidak terlihat.
Sebaliknya, model machine learning tanpa pengawasan berfokus pada pemahaman struktur data yang melekat, tanpa adanya panduan. Model ini memprioritaskan penemuan pola, kesamaan, atau anomali dalam data.
Kompleksitas
Teknik pembelajaran yang diawasi dan tanpa pengawasan bervariasi dari fungsi pemodelan statistik yang relatif dasar hingga algoritma yang sangat kompleks, tergantung pada rangkaian masalah.
Penerapan pembelajaran yang diawasi tersebar luas dan pengguna non-teknis juga dapat mengembangkan solusi khusus berdasarkan model yang sudah ada sebelumnya.
Sebaliknya, penerapan pembelajaran tanpa pengawasan mungkin lebih sulit untuk dikembangkan karena kemungkinan pola dan hubungan dalam data sangat luas.
Alur kerja: Kafka vs. Spark
Apache Kafka dan Apache Spark dibangun dengan arsitektur yang berbeda. Kafka mendukung aliran data waktu nyata dengan pengaturan topik, broker, klaster, dan perangkat lunak ZooKeeper yang terdistribusi. Sementara itu, Spark membagi beban kerja pemrosesan data ke beberapa simpul pekerja, dan ini dikoordinasikan oleh satu simpul primer.
Bagaimana cara kerja Kafka?
Kafka menghubungkan produsen data dan konsumen menggunakan mesin pemrosesan terdistribusi waktu nyata. Komponen inti Kafka adalah berikut:
- Broker yang memfasilitasi transaksi antara konsumen dan produsen
- Klaster yang terdiri dari beberapa broker di dalam beberapa server berbeda
Produsen memublikasikan informasi ke klaster Kafka sedangkan konsumen mengambilnya untuk diproses. Setiap broker Kafka mengatur pesan sesuai dengan topik, yang kemudian oleh broker dibagi menjadi beberapa partisi. Beberapa konsumen dengan minat yang sama dalam topik tertentu dapat berlangganan partisi terkait untuk memulai streaming data.
Kafka mempertahankan salinan data bahkan setelah konsumen membacanya. Hal ini memungkinkan Kafka untuk memberi produsen dan konsumen dengan aliran data dan kemampuan olah pesan yang tangguh dan toleran terhadap kesalahan. Selain itu, ZooKeeper terus memantau kondisi semua broker Kafka. Pemantauan ini bertujuan untuk memastikan selalu ada satu broker utama yang mengelola broker lainnya.
Bagaimana cara kerja Spark?
Spark Core adalah komponen utama yang berisi fungsionalitas dasar Spark. Fungsi ini mencakup pemrosesan data terdistribusi, pengelolaan memori, penjadwalan dan pengiriman tugas, serta interaksi dengan sistem penyimpanan.
Spark menggunakan arsitektur primer-sekunder terdistribusi dengan beberapa lapisan sekuensial yang mendukung transformasi data dan alur kerja pemrosesan batch. Simpul primer adalah koordinator pusat yang menjadwalkan dan menetapkan tugas pemrosesan data ke simpul-simpul pekerja.
Ketika seorang ilmuwan data mengirimkan permintaan pemrosesan data, langkah-langkah berikut terjadi:
- Simpul primer membuat beberapa salinan data yang tidak dapat diubah
- Ia menggunakan penjadwal grafik untuk membagi permintaan menjadi serangkaian tugas pemrosesan
- Ia meneruskan tugas ke Spark Core, yang menjadwalkan dan menugaskannya ke simpul-simpul pekerja tertentu
Setelah simpul pekerja menyelesaikan tugas, hasilnya dikirim kembali ke simpul primer melalui pengelola klaster.
Perbedaan utama lainnya: Kafka vs. Spark
Apache Kafka dan Apache Spark sama-sama menyediakan kemampuan pemrosesan data yang cepat untuk organisasi. Namun, mereka berbeda dalam hal penyiapan arsitektur, yang memengaruhi cara mereka beroperasi dalam kasus penggunaan pemrosesan big data.
ETL
Extract, transform, and load (ETL) adalah proses menggabungkan data dari berbagai sumber ke dalam repositori pusat yang besar. Hal ini membutuhkan kemampuan transformasi data untuk mengubah beragam data menjadi format standar.
Spark hadir dengan banyak kemampuan transformasi dan muatan bawaan. Pengguna dapat mengambil data dari klaster dan mengubah serta menyimpannya ke dalam basis data yang sesuai.
Di sisi lain, Kafka tidak mendukung ETL secara default. Sebagai gantinya, pengguna harus menggunakan API untuk melakukan fungsi ETL pada aliran data. Misalnya:
- Dengan Kafka Connect API, developer dapat mengaktifkan operasi ekstrak (E) dan muat (L) antara dua sistem
- Kafka Streams API menyediakan fitur transformasi data (T) yang dapat digunakan developer untuk memanipulasi format pesan peristiwa
Latensi
Spark dikembangkan untuk menggantikan Apache Hadoop yang tidak dapat mendukung pemrosesan secara waktu nyata dan analisis data. Spark menyediakan operasi baca/tulis secara nyaris waktu nyata karena sistem ini menyimpan data pada RAM, bukan hard disk.
Namun, Kafka mengungguli Spark dengan kemampuan streaming peristiwa dengan latensi sangat rendah. Developer dapat menggunakan Kafka untuk membuat aplikasi berbasis peristiwa yang merespons perubahan data waktu nyata. Misalnya, The Orchard, penyedia musik digital, menggunakan Kafka untuk berbagi data aplikasi silo dengan karyawan dan pelanggan dalam waktu dekat.
Baca cara kerja The Orchard dengan AWS »
Bahasa pemrograman
Developer dapat menggunakan Spark untuk membuat dan melakukan deployment aplikasi dalam berbagai bahasa di platform pemrosesan data. Ini termasuk Java, Python, Scala, dan R. Spark juga menawarkan API yang ramah pengguna dan kerangka kerja pemrosesan data yang dapat digunakan developer untuk mengimplementasikan pemrosesan grafik dan model machine learning.
Sebaliknya, Kafka tidak menyediakan dukungan bahasa untuk kasus penggunaan transformasi data. Jadi, developer tidak dapat membangun sistem machine learning di platform tanpa pustaka tambahan.
Ketersediaan
Kafka dan Spark adalah platform pemrosesan data dengan ketersediaan tinggi dan toleransi kesalahan.
Spark mempertahankan salinan beban kerja yang persisten di beberapa simpul. Jika salah satu simpul gagal, sistem dapat mengalkulasi ulang hasil dari simpul aktif yang tersisa.
Sementara itu, Kafka terus mereplikasi partisi data ke server yang berbeda. Proses ini secara otomatis mengarahkan permintaan konsumen ke cadangan jika partisi Kafka offline.
Banyaknya sumber data
Kafka mengalirkan pesan dari beberapa sumber data secara bersamaan. Misalnya, Anda dapat mengirim data dari berbagai server web, aplikasi, layanan mikro, dan sistem perusahaan lainnya ke topik Kafka tertentu secara waktu nyata.
Di sisi lain, Spark terhubung ke satu sumber data pada satu waktu. Namun, menggunakan pustaka Spark Structured Streaming memungkinkan Spark memproses batch mikro aliran data dari berbagai sumber.
Perbedaan utama: Kafka vs. Spark Structured Streaming
Spark Streaming memungkinkan Apache Spark untuk mengadopsi pendekatan pemrosesan batch mikro untuk aliran masuk. Sejak itu telah ditingkatkan oleh Spark Structured Streaming, yang menggunakan API DataFrame dan Set Data untuk meningkatkan kinerja pemrosesan alirannya. Pendekatan ini memungkinkan Spark untuk memproses aliran data berkelanjutan seperti Apache Kafka, tetapi beberapa perbedaan memisahkan kedua platform.
Model pemrosesan
Kafka adalah platform streaming terdistribusi yang menghubungkan berbagai aplikasi atau layanan mikro untuk memungkinkan pemrosesan berkelanjutan. Tujuannya adalah untuk memastikan aplikasi klien menerima informasi dari sumber secara konsisten secara waktu nyata.
Tidak seperti Kafka, Spark Structured Streaming merupakan ekstensi yang menyediakan dukungan streaming peristiwa tambahan untuk arsitektur Spark. Anda dapat menggunakannya untuk menangkap aliran data waktu nyata, mengubah data menjadi beberapa batch kecil, dan memproses batch tersebut dengan pustaka analisis data Spark dan mesin pemrosesan paralel. Meski demikian, streaming Spark tidak dapat menandingi kecepatan Kafka dalam hal penyerapan data waktu nyata.
Penyimpanan data
Kafka menyimpan pesan yang dikirim produsen ke file log yang disebut topik. File log membutuhkan penyimpanan persisten untuk memastikan data yang disimpan tetap tidak terpengaruh jika terjadi pemadaman listrik. Biasanya, file log direplikasi pada server fisik yang berbeda sebagai cadangan.
Sementara itu, Spark Structured Streaming menyimpan dan memproses aliran data di dalam RAM, tetapi mungkin menggunakan disk sebagai penyimpanan sekunder jika data melebihi kapasitas RAM. Spark Structured Streaming terintegrasi secara langsung dengan Hadoop Distributed File System (HDFS) Apache, tetapi juga dapat berfungsi dengan penyimpanan cloud lainnya, termasuk Amazon Simple Storage Service (Amazon S3).
API
Kafka memungkinkan developer untuk memublikasikan, berlangganan, dan mengatur aliran data Kafka kemudian memprosesnya dengan API yang berbeda. API ini mendukung berbagai bahasa pemrograman, termasuk Java, Python, Go, Swift, dan .NET.
Sementara itu, API Spark Structured Streaming berfokus pada transformasi data pada data input langsung yang diserap dari berbagai sumber. Tidak seperti Kafka, API Spark Structured Streaming tersedia dalam bahasa terbatas. Developer dapat membuat aplikasi menggunakan Spark Structured Streaming dengan Java, Python, dan Scala.
Kasus Penggunaan: Kafka vs. Spark
Kafka dan Spark adalah dua platform pemrosesan data yang melayani tujuan berbeda.
Kafka memungkinkan lebih dari satu aplikasi klien untuk memublikasikan dan berlangganan informasi waktu nyata dengan arsitektur broker pesan terdistribusi yang dapat diskalakan. Di sisi lain, Spark memungkinkan aplikasi untuk memproses sejumlah besar data sekaligus.
Jadi, Kafka adalah pilihan yang lebih baik untuk memastikan olah pesan yang andal, berlatensi rendah, dengan throughput tinggi antara berbagai aplikasi atau layanan di cloud. Sementara itu, Spark memungkinkan organisasi untuk menjalankan analisis data berat dan beban kerja machine learning.
Meski kasus penggunaannya berbeda, Kafka dan Spark tidak eksklusif. Anda dapat menggabungkan kedua arsitektur pemrosesan data tersebut untuk membentuk sistem pemrosesan batch waktu nyata yang toleran terhadap kesalahan. Dalam pengaturan ini, Kafka menyerap data berkelanjutan dari berbagai sumber sebelum meneruskannya ke koordinator pusat Spark. Kemudian, Spark menetapkan data yang membutuhkan pemrosesan batch ke simpul pekerja masing-masing.
Ringkasan perbedaan: Kafka vs. Spark
| Kafka |
Spark |
|
| ETL |
Membutuhkan Kafka Connect API dan Kafka Streams API untuk fungsi ETL. |
Mendukung ETL secara native. |
| Latensi |
Latensi sangat rendah. Menyediakan waktu nyata yang sebenarnya untuk setiap peristiwa yang masuk. |
Latensi rendah. Melakukan operasi baca/tulis pada RAM. |
| Bahasa pemrograman |
Membutuhkan pustaka tambahan untuk mengimplementasikan fungsi transformasi data. |
Mendukung Java, Python, Scala, dan R untuk transformasi data dan tugas machine learning. |
| Ketersediaan |
Mencadangkan partisi data para server-server berbeda. Meneruskan permintaan untuk melakukan pencadangan saat ada partisi aktif yang mengalami kegagalan. |
Mempertahankan data persisten di beberapa simpul. Mengalkulasi ulang hasil ketika ada simpul yang mengalami kegagalan. |
| Sumber data |
Dapat mendukung lebih dari satu sumber data sekaligus. |
Terhubung ke satu sumber data. Membutuhkan Spark Structured Streaming untuk streaming dengan lebih dari satu sumber data. |
Bagaimana cara AWS membantu memenuhi kebutuhan Kafka dan Spark Anda?
Amazon Web Services (AWS) menyediakan dukungan infrastruktur data terkelola untuk pengguna Apache Kafka maupun Apache Spark.
Gunakan Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK) untuk melakukan deployment, menjalankan, dan mengelola klaster Kafka Anda dengan mudah. Solusi ini dapat secara otomatis melakukan hal berikut:
- Menyediakan semua sumber daya yang diperlukan untuk seluruh klaster Kafka
- Mereplikasi dan mendistribusikan klaster Kafka di beberapa Zona Ketersediaan
- Jalankan klaster Kafka Anda di Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC) untuk menyediakan konektivitas privat antarsimpul
Gunakan Amazon EMR untuk mendukung big data, analitik interaktif, dan aplikasi machine learning di Spark Anda. Amazon EMR dapat memberi Anda manfaat berikut:
- Berhemat lebih dari setengah biaya solusi pemrosesan data on-premise.
- Secara otomatis menyediakan sumber daya komputasi untuk aplikasi big data Anda guna memenuhi permintaan yang berubah-ubah.
- Spark dapat diintegrasikan dengan berbagai penyimpanan cloud yang dapat diskalakan, termasuk Amazon S3, Amazon DynamoDB, dan Amazon Redshift
Mulai menggunakan Spark dan Kafka di AWS dengan membuat akun sekarang juga.
