Qual è la differenza tra Kafka e Spark?
Apache Kafka è un motore di elaborazione dei flussi e Apache Spark è un motore di elaborazione dati distribuito. Nell'analisi, le organizzazioni elaborano i dati principalmente in due modi: elaborazione in batch ed elaborazione dei flussi. Nell'elaborazione in batch, si elabora un volume molto elevato di dati in un unico carico di lavoro. Nell'elaborazione dei flussi, si elaborano piccole unità in modo continuo in un flusso in tempo reale. Originariamente, Spark è stato progettato per l'elaborazione in batch mentre Kafka è stato progettato per l'elaborazione dei flussi. Successivamente, Spark ha aggiunto il modulo Spark Streaming come componente aggiuntivo alla sua architettura distribuita sottostante. Tuttavia, Kafka offre una latenza inferiore e una velocità di trasmissione effettiva più elevata per la maggior parte dei casi d'uso di dati in streaming.
Quali sono le similitudini tra Kafka e Spark?
Sia Apache Kafka sia Apache Spark sono progettati da Apache Software Foundation per elaborare i dati a una velocità maggiore. Le organizzazioni richiedono un'architettura dati moderna in grado di importare, archiviare e analizzare informazioni in tempo reale da varie origini dati.
Kafka e Spark hanno caratteristiche sovrapposte per gestire l'elaborazione dei dati ad alta velocità.
Elaborazione di Big Data
Kafka fornisce pipeline di dati distribuite su più server per importare ed elaborare grandi volumi di dati in tempo reale. Supporta casi d'uso di big data, che richiedono una distribuzione continua ed efficiente dei dati tra diverse origini.
Allo stesso modo, puoi utilizzare Spark per elaborare dati su larga scala con vari strumenti di elaborazione e analisi in tempo reale. Ad esempio, con la libreria di machine learning di Spark, MLlib, gli sviluppatori possono utilizzare i grandi set di dati archiviati per creare applicazioni di business intelligence.
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Diversità dei dati
Sia Kafka sia Spark importano dati non strutturati, semi-strutturati e strutturati. Puoi creare pipeline di dati da applicazioni aziendali, database o altre origini di streaming con Kafka o Spark. Entrambi i motori di elaborazione dati supportano testo semplice, JSON, XML, SQL e altri formati di dati comunemente utilizzati nell'analisi.
Inoltre trasformano i dati prima di spostarli in uno spazio di archiviazione integrato come un data warehouse, ma ciò potrebbe richiedere servizi o API aggiuntivi.
Scalabilità
Kafka è un motore di streaming di dati altamente scalabile e può dimensionarsi sia in verticale sia in orizzontale. È possibile aggiungere più risorse di calcolo al server che ospita uno specifico broker Kafka per far fronte all'aumento del traffico. In alternativa, è possibile creare più broker Kafka su server diversi per un migliore bilanciamento del carico.
Analogamente, è possibile anche dimensionare la capacità di elaborazione di Spark aggiungendo più nodi a un cluster. A tale scopo, la piattaforma utilizza Resilient Distributed Datasets (RDD) che memorizzano partizioni logiche di dati immutabili su più nodi per l'elaborazione parallela. Pertanto, Spark mantiene prestazioni ottimali anche quando lo si utilizza per elaborare grandi volumi di dati.
Flusso di lavoro di Kafka e Spark
Apache Kafka e Apache Spark sono costruiti con architetture diverse. Kafka supporta flussi di dati in tempo reale con una disposizione distribuita di argomenti, broker, cluster e il software ZooKeeper. Viceversa, Spark divide il carico di lavoro di elaborazione dei dati in più nodi worker assegnandone il coordinamento a un nodo primario.
Come funziona Kafka?
Kafka collega produttori e consumatori di dati utilizzando un motore di elaborazione distribuito in tempo reale. I componenti principali di Kafka sono i seguenti:
- Un broker che facilita le transazioni tra consumatori e produttori
- Un cluster composto da più broker che risiedono in server diversi
I produttori pubblicano informazioni su un cluster di Kafka mentre i consumatori le recuperano per l'elaborazione. Ogni broker Kafka organizza i messaggi in base agli argomenti, che il broker divide poi in diverse partizioni. Diversi utenti con un interesse comune per un argomento specifico possono abbonarsi alla partizione associata per avviare lo streaming dei dati.
Kafka conserva copie dei dati anche dopo che i consumatori li hanno letti. Ciò consente a Kafka di fornire a produttori e consumatori funzionalità di messaggistica e di flusso di dati resilienti e tolleranti ai guasti. Inoltre, ZooKeeper monitora continuamente lo stato di salute di tutti i broker Kafka. Garantisce l'esistenza di un broker principale che gestisce altri broker in ogni momento.
Come funziona Spark?
Spark Core è il componente principale che contiene le funzionalità di base di Spark. Questa funzionalità include l'elaborazione distribuita dei dati, la gestione della memoria, la pianificazione e l'invio delle attività e l'interazione con i sistemi di archiviazione.
Spark utilizza un'architettura distribuita primaria-secondaria con diversi livelli sequenziali che supportano la trasformazione dei dati e i flussi di lavoro di elaborazione in batch. Il nodo primario è il coordinatore centrale che pianifica e assegna le attività di elaborazione dei dati ai nodi worker.
Quando un data scientist invia una richiesta di elaborazione dei dati, si verificano i seguenti passaggi:
- Il nodo primario crea diverse copie immutabili dei dati
- Utilizza uno scheduler grafico per suddividere la richiesta in una serie di attività di elaborazione
- Passa le attività a Spark Core, che le pianifica e le assegna a nodi worker specifici
Una volta che i nodi worker completano le attività, restituiscono i risultati al nodo primario tramite il gestore del cluster.
Differenze principali tra l'apprendimento supervisionato e non supervisionato
Nell'apprendimento supervisionato, un algoritmo può essere addestrato con immagini etichettate di banane per riconoscerle e contarle con precisione. D'altra parte, l'apprendimento non supervisionato raggrupperebbe le immagini in base alle somiglianze. Il modello potrebbe potenzialmente identificare diverse varietà di banane o raggrupparle con altri frutti senza sapere esplicitamente che sono banane. Discuteremo di altre differenze in seguito.
Obiettivo
L'obiettivo principale dell'apprendimento supervisionato è prevedere un risultato basato su input noti.
Tuttavia, l'obiettivo principale dell'apprendimento non supervisionato è identificare preziose informazioni sulle relazioni tra i punti dati di input, applicare le informazioni a nuovi input e ricavare informazioni simili.
Approccio
L'apprendimento supervisionato mira a ridurre al minimo l'errore tra i risultati previsti e le etichette reali. Generalizza le relazioni apprese per fare previsioni accurate su dati invisibili.
Al contrario, i modelli di machine learning non supervisionato si concentrano sulla comprensione della struttura intrinseca dei dati senza una guida. Danno priorità alla ricerca di modelli, analogie o anomalie all'interno dei dati.
Complessità
Le tecniche di apprendimento supervisionato e non supervisionato variano dalle funzioni di modellazione statistica relativamente di base agli algoritmi altamente complessi, a seconda del set di problemi.
Le applicazioni di apprendimento supervisionato sono molto diffuse e gli utenti non tecnici possono anche sviluppare soluzioni personalizzate basate su modelli preesistenti.
Al contrario, le applicazioni di apprendimento non supervisionato possono essere più difficili da sviluppare, poiché le possibilità di modelli e relazioni nei dati sono enormi.
Differenze principali tra Kafka e Spark
Sia Apache Kafka sia Apache Spark forniscono alle organizzazioni funzionalità di elaborazione rapida dei dati. Tuttavia, differiscono nella configurazione architettonica, il che influisce sul modo in cui operano nei casi d'uso di elaborazione di big data.
ESTRAZIONE, TRASFORMAZIONE E CARICAMENTO DEI DATI
Il processo di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL) consiste nella combinazione di dati provenienti da più origini in un grande archivio centrale denominato data warehouse. Richiede capacità di trasformazione dei dati per trasformare dati diversi in un formato standard.
Spark è dotato di molte funzionalità integrate di trasformazione e caricamento. Gli utenti possono recuperare i dati dai cluster e trasformarli e archiviarli nel database appropriato.
D'altra parte, Kafka non supporta le operazioni ETL per impostazione predefinita. Gli utenti devono invece utilizzare le API per eseguire operazioni ETL sul flusso di dati. Ad esempio:
- Con l'API Kafka Connect, gli sviluppatori possono abilitare le operazioni di estrazione (E) e caricamento (L) tra due sistemi
- L'API Kafka Streams offre funzionalità di trasformazione (T) dei dati che gli sviluppatori possono utilizzare per manipolare i messaggi degli eventi in un formato diverso
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Latenza
Spark è stato sviluppato per sostituire Apache Hadoop, che non era in grado di supportare l'elaborazione e l'analisi dei dati in tempo reale. Spark offre operazioni di lettura/scrittura quasi in tempo reale perché archivia i dati sulla RAM anziché sui dischi rigidi.
Tuttavia, Kafka supera Spark nella sua capacità di eseguire lo streaming di eventi a latenza minima. Gli sviluppatori possono usare Kafka per creare applicazioni basate sugli eventi che rispondono alle modifiche dei dati in tempo reale. Ad esempio, The Orchard, un fornitore di musica digitale, utilizza Kafka per condividere dati applicativi in silo con dipendenti e clienti quasi in tempo reale.
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Linguaggi di programmazione
Gli sviluppatori possono utilizzare Spark per creare e implementare applicazioni in più linguaggi sulla piattaforma di elaborazione dati. Ciò include Java, Python, Scala e R. Spark offre anche API e framework di elaborazione dei dati intuitivi che gli sviluppatori possono utilizzare per implementare modelli di elaborazione grafica e machine learning.
Al contrario, Kafka non fornisce supporto linguistico per i casi d'uso della trasformazione dei dati. Pertanto, gli sviluppatori non possono creare sistemi di machine learning sulla piattaforma senza librerie aggiuntive.
Disponibilità
Sia Kafka sia Spark sono piattaforme di elaborazione dati con elevata disponibilità e tolleranza agli errori.
Spark mantiene copie persistenti dei carichi di lavoro su più nodi. Se uno dei nodi fallisce, il sistema può ricalcolare i risultati dei nodi attivi rimanenti.
Viceversa, Kafka replica continuamente le partizioni di dati su server diversi. Indirizza automaticamente le richieste dei consumatori ai backup se una partizione Kafka va offline.
Origini dati multiple
Kafka trasmette messaggi da più origini dati simultaneamente. Ad esempio, puoi inviare dati da diversi server Web, applicazioni, microservizi e altri sistemi aziendali a specifici argomenti di Kafka in tempo reale.
D'altra parte, Spark si connette a una singola origine dati in qualsiasi momento. Tuttavia, l'utilizzo della libreria Spark Structured Streaming consente a Spark di elaborare microbatch di flussi di dati da più origini.
Differenze principali tra Kafka e Spark Structured Streaming
Spark Streaming consente ad Apache Spark di adottare un approccio di elaborazione a microbatch per i flussi in entrata. Da allora è stato migliorato da Spark Structured Streaming, che utilizza le API DataFrame e Dataset per migliorare le prestazioni di elaborazione dei flussi. Questo approccio consente a Spark di elaborare un flusso di dati continuo come Apache Kafka, ma le piattaforme hanno varie differenze.
Modello di elaborazione
Kafka è una piattaforma per il data streaming distribuita che collega diverse applicazioni o microservizi per consentire l'elaborazione continua. Il suo obiettivo è garantire che le applicazioni client ricevano informazioni dalle origini dati in modo ottimizzato e in tempo reale.
A differenza di Kafka, Spark Structured Streaming è un'estensione che fornisce un supporto aggiuntivo per lo streaming di eventi all'architettura Spark. Puoi usarlo per acquisire il flusso di dati in tempo reale, trasformare i dati in piccoli batch ed elaborare i batch utilizzando le librerie di analisi dei dati e il motore di elaborazione parallela di Spark. Nonostante ciò, lo streaming di Spark non può eguagliare la velocità di Kafka per l'importazione di dati in tempo reale.
Archiviazione di dati
Kafka memorizza i messaggi che i produttori inviano in file di log chiamati argomenti. I file di log richiedono un'archiviazione persistente per garantire che i dati memorizzati rimangano inalterati in caso di interruzione dell'alimentazione. Di solito, i file di log vengono replicati su diversi server fisici come backup.
Viceversa, Spark Structured Streaming archivia ed elabora i flussi di dati nella RAM, ma potrebbe utilizzare i dischi come memoria secondaria se i dati superano la capacità della RAM. Spark Structured Streaming si integra perfettamente con Apache Hadoop Distributed File System (HDFS), ma funziona anche con altri sistemi di archiviazione cloud, tra cui Amazon Simple Storage Service (Amazon S3).
API
Kafka consente agli sviluppatori di pubblicare, abbonarsi a e configurare flussi di dati Kafka, per poi elaborarli con API diverse. Queste API supportano un'ampia gamma di linguaggi di programmazione, tra cui Java, Python, Go, Swift e .NET.
Viceversa, le API di Spark Structured Streaming si concentrano sulla trasformazione dei dati su dati di input in tempo reale importati da varie origini. A differenza di Kafka, le API Spark Structured Streaming sono disponibili in linguaggi limitati. Gli sviluppatori possono creare applicazioni utilizzando Spark Structured Streaming con Java, Python e Scala.
Quando utilizzare Kafka oppure Spark
Kafka e Spark sono due piattaforme di elaborazione dati che hanno scopi diversi.
Kafka consente a più applicazioni client di pubblicare e abbonarsi a informazioni in tempo reale con un'architettura di broker di messaggi scalabile e distribuita. Spark invece consente alle applicazioni di elaborare grandi quantità di dati in batch.
Quindi, Kafka è l'opzione migliore per garantire una messaggistica affidabile, a bassa latenza e ad alta velocità di trasmissione effettiva tra diverse applicazioni o servizi nel cloud. Viceversa, Spark consente alle organizzazioni di eseguire carichi di lavoro di analisi dei dati e machine learning di grandi dimensioni.
Nonostante i diversi casi d'uso, Kafka e Spark non si escludono a vicenda. È possibile combinare entrambe le architetture di elaborazione dei dati per formare un sistema di elaborazione in batch in tempo reale con tolleranza ai guasti. In questa configurazione, Kafka importa dati continui da più origini prima di passarli al coordinatore centrale di Spark. Quindi, Spark assegna i dati che richiedono l'elaborazione in batch ai rispettivi nodi worker.
Riepilogo delle differenze tra Kafka e Spark
| Kafka |
Spark |
|
| Estrazione, trasformazione e caricamento dei dati |
Richiede l'API Kafka Connect e l'API Kafka Streams per le funzioni ETL. |
Supporta le operazioni ETL in modo nativo. |
| Latenza |
Latenza minima. Fornisce ogni evento in arrivo davvero in tempo reale. |
Bassa latenza. Esegue operazioni di lettura/scrittura sulla RAM. |
| Linguaggi di programmazione |
Necessita di librerie aggiuntive per implementare le funzioni di trasformazione dei dati. |
Supporta Java, Python, Scala e R per la trasformazione dei dati e le attività di machine learning. |
| Disponibilità |
Esegue il backup delle partizione dei dati su server diversi. Effettua richieste dirette ai backup in caso di errore di una partizione attiva. |
Mantiene i dati persistenti su più nodi. Ricalcola il risultato in caso di errore di un nodo. |
| Origini dei dati |
Può supportare più origini dati simultaneamente. |
Si connette a un'unica origine dati. Ha bisogno di Spark Structured Streaming per lo streaming con più origini dati. |
In che modo AWS può aiutarti con i tuoi requisiti di Kafka e Spark?
Amazon Web Services (AWS) fornisce supporto per l'infrastruttura di dati gestita indipendentemente dal fatto che utilizzi Apache Kafka o Apache Spark.
Utilizza Streaming gestito da Amazon per Apache Kafka (Amazon MSK) per implementare, eseguire e gestire i tuoi cluster Kafka senza problemi. Può eseguire automaticamente le seguenti attività:
- Eseguire il provisioning di tutte le risorse necessarie per tutti i cluster di Kafka
- Replicare e distribuire i cluster Kafka su più zone di disponibilità
- Eseguire i tuoi cluster Kafka in Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC) per fornire connettività privata tra i nodi
Utilizza Amazon EMR per supportare le tue applicazioni Spark per big data, analisi interattive e machine learning. Con Amazon EMR, puoi fare quanto segue:
- Risparmia oltre la metà del costo di una soluzione di elaborazione dati on-premise.
- Esegui automaticamente il provisioning delle risorse di calcolo per le tue applicazioni di big data per soddisfare le esigenze variabili.
- Integra Spark con vari sistemi di archiviazione cloud scalabili, tra cui Amazon S3, Amazon DynamoDB e Amazon Redshift
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