В чем разница между Kafka и Spark?
Apache Kafka – это механизм потоковой обработки, а Apache Spark – механизм распределенной обработки данных. В аналитике организации обрабатывают данные двумя основными способами: пакетной обработкой и потоковой обработкой. При пакетной обработке за одну рабочую нагрузку обрабатывается очень большой объем данных. При потоковой обработке непрерывно обрабатываются небольшие группы данных в реальном времени. Изначально Spark был разработан для пакетной обработки, а Kafka – для потоковой обработки. Позже Spark добавили модуль Spark Streaming в качестве дополнения к своей базовой распределенной архитектуре. Однако Kafka обеспечивает меньшую задержку и более высокую пропускную способность в большинстве примеров использования потоковых данных.
В чем сходство между Kafka и Spark?
И Apache Kafka, и Apache Spark разработаны организацией Apache Software Foundation для более быстрой обработки данных. Организациям требуется современная архитектура данных, способная принимать, хранить и анализировать информацию из различных источников данных в реальном времени.
Kafka и Spark имеют совпадающие характеристики для управления высокоскоростной обработкой данных.
Обработка больших данных
Kafka предоставляет распределенные линии передачи данных на нескольких серверах для приема и обработки больших объемов данных в реальном времени. Kafka поддерживает сценарии использования больших данных, требующие эффективной непрерывной доставки данных между различными источниками.
Аналогично можно использовать Spark для масштабной обработки данных с помощью различных инструментов обработки и анализа в реальном времени. Например, с помощью библиотеки машинного обучения Spark (MLlib) разработчики могут использовать сохраненные большие наборы данных для создания приложений бизнес-аналитики.
Подробнее о бизнес-аналитике »
Разнообразие данных
И Kafka, и Spark обрабатывают неструктурированные, полуструктурированные и структурированные данные. С помощью Kafka или Spark можно создавать линии передачи данных из корпоративных приложений, баз данных или других потоковых источников. Оба механизма обработки данных поддерживают обычный текст, JSON, XML, SQL и другие форматы данных, обычно используемые в аналитике.
Они также преобразуют данные перед их перемещением в интегрированное хранилище, такое как хранилище данных, но для этого могут потребоваться дополнительные сервисы или API.
<t1>Масштабируемость</t1>
Kafka – это высокомасштабируемый механизм потоковой передачи данных, который может масштабироваться как по вертикали, так и по горизонтали. Вы можете добавить больше вычислительных ресурсов на сервер, на котором размещен конкретный брокер Kafka, чтобы удовлетворить растущий трафик. Альтернативно можно создать несколько брокеров Kafka на разных серверах для лучшей балансировки нагрузки.
Кроме того, можно масштабировать обрабатывающие мощности Spark, добавляя в кластер больше узлов. Например, здесь используется Resilient Distributed Datasets (RDD) для хранения логических разделов неизменяемых данных на нескольких узлах для параллельной обработки. Таким образом, Spark также сохраняет оптимальную производительность при обработке больших объемов данных.
Ключевые различия: обучение под наблюдением и без наблюдения
Используя обучение под наблюдением, можно обучить алгоритм с помощью маркированных изображений бананов распознавать и точно подсчитывать их количество. С другой стороны, обучение без наблюдения позволит группировать изображения на основе сходства. Модель потенциально может идентифицировать различные сорта бананов или группировать их с другими фруктами, не зная, что это бананы. Далее мы обсудим еще несколько различий.
Цель
Основная цель обучения под наблюдением заключается в прогнозировании выходных данных на основе известных входных данных.
Однако основная цель обучения без наблюдения заключается в выявлении ценной информации о взаимосвязях между точками входных данных, применении этой информации к новым входным данным и получении аналогичной аналитики.
Подход
Обучение под наблюдением направлено на минимизацию ошибки между прогнозируемыми выходными данными и истинными метками. Это позволяет обобщить изученные взаимосвязи для составления точных прогнозов на основе невидимых данных.
Напротив, модели машинного обучения без наблюдения сосредоточены на понимании внутренней структуры данных без руководства. Они уделяют приоритетное внимание поиску закономерностей, сходства или аномалий в данных.
Сложность
Методы обучения под наблюдением и без наблюдения варьируются от относительно простых функций статистического моделирования до очень сложных алгоритмов в зависимости от набора задач.
Приложения обучения под наблюдением широко распространены, и технически неподготовленные пользователи также могут разрабатывать собственные решения на основе уже существующих моделей.
Напротив, разработка приложения для обучения без наблюдения может быть сложнее, поскольку вероятность закономерностей и взаимосвязей в данных огромна.
Рабочий процесс: Kafka и Spark
Apache Kafka и Apache Spark построены на разных архитектурах. Kafka поддерживает потоки данных в реальном времени с использованием распределенной организацией тем, брокеров, кластеров и программного обеспечения ZooKeeper. В то же время Spark разделяет рабочую нагрузку по обработке данных на несколько рабочих узлов, и это координируется первичным узлом.
Как работает Kafka?
Kafka объединяет производителей и потребителей данных с помощью механизма распределенной обработки в реальном времени. Ниже перечислены основные компоненты Kafka.
- Брокер, облегчающий транзакции между потребителями и производителями
- Кластер, состоящий из нескольких брокеров, размещенных на разных серверах
Производители публикуют информацию в кластере Kafka, а потребители получают ее для обработки. Каждый брокер Kafka упорядочивает сообщения по темам, которые затем брокер делит на несколько разделов. Несколько пользователей, объединенных общим интересом к определенной теме, могут подписаться на соответствующий раздел, чтобы начать потоковую передачу данных.
Kafka сохраняет копии данных даже после их прочтения потребителями. Это позволяет Kafka предоставлять производителям и потребителям надежные и отказоустойчивые возможности передачи данных и обмена сообщениями. Более того, ZooKeeper непрерывно отслеживает состояние всех брокеров Kafka. Это гарантирует наличие ведущего брокера, который постоянно управляет другими брокерами.
Как работает Spark?
Spark Core является основным компонентом, содержащим базовые функции Spark. Эти функции включают распределенную обработку данных, управление памятью, планирование и диспетчеризацию задач, а также взаимодействие с системами хранения.
Spark использует распределенную первичную и вторичную архитектуру с несколькими последовательными уровнями, поддерживающими процессы преобразования данных и пакетной обработки. Первичный узел – это центральный координатор, который планирует и назначает задачи обработки данных рабочим узлам.
Когда специалист по работе с данными отправляет запрос на обработку данных, выполняются указанные далее шаги.
- Первичный узел создает несколько неизменяемых копий данных.
- Он использует планировщик графов для разделения запроса на последовательность задач обработки.
- Он передает задачи в Spark Core, где выполняется планирование и назначение их определенным рабочим узлам
После выполнения задач рабочие узлы возвращают результаты первичному узлу через диспетчер кластеров.
Ключевые отличия Kafka от Spark
И Apache Kafka, и Apache Spark предоставляют организациям возможности быстрой обработки данных. Однако они различаются по архитектурной настройке, что влияет на их работу в сценариях обработки больших данных.
ИЗВЛЕЧЕНИЕ, ПРЕОБРАЗОВАНИЕ И ЗАГРУЗКА ДАННЫХ (ETL)
Извлечение, преобразование и загрузка (ETL) – это процесс объединения данных из нескольких источников в одном центральном хранилище. Для преобразования разнообразных данных в стандартный формат требуются возможности преобразования данных.
Spark имеет множество встроенных функций преобразования и загрузки. Пользователи могут извлекать данные из кластеров, преобразовывать и хранить их в соответствующей базе данных.
С другой стороны, Kafka по умолчанию не поддерживает ETL. Вместо этого пользователи должны использовать API для выполнения функций ETL в потоке данных. Пример
- С помощью API Kafka Connect разработчики могут выполнять операции извлечения (E) и загрузки (L) между двумя системами
- API Kafka Streams предоставляет функции преобразования данных (T), которые разработчики могут использовать для обработки сообщений о событиях в другом формате.
Задержка
Spark заменяет Apache Hadoop, который не мог поддерживать обработку и анализ данных в реальном времени. Spark обеспечивает операции чтения/записи практически в реальном времени, поскольку данные хранятся в оперативной памяти, а не на жестких дисках.
Однако Kafka превосходит Spark благодаря возможности потоковой передачи событий со сверхнизкой задержкой. Разработчики могут использовать Kafka для создания управляемых событиями приложений, реагирующих на изменения данных в реальном времени. Например, поставщик цифровой музыки The Orchard использует Kafka для обмена разрозненными данными приложений с сотрудниками и клиентами практически в реальном времени.
Подробнее о работе The Orchard с AWS »
Языки программирования
Разработчики могут использовать Spark для создания и развертывания приложений на нескольких языках на платформе обработки данных. Сюда входят Java, Python, Scala и R. Spark также предлагает удобные API и платформы обработки данных, которые разработчики могут использовать для реализации моделей обработки графов и машинного обучения.
И наоборот, Kafka не предоставляет языковой поддержки для примеров использования преобразования данных. Таким образом, разработчики не могут создавать системы машинного обучения на платформе без дополнительных библиотек.
Доступность
И Kafka, и Spark – это платформы обработки данных с высокой доступностью и отказоустойчивостью.
Spark поддерживает постоянные копии рабочих нагрузок на нескольких узлах. В случае сбоя одного из узлов система может пересчитать результаты остальных активных узлов.
Тем временем Kafka постоянно реплицирует разделы данных на разные серверы. Эта платформа автоматически направляет запросы потребителей в резервные копии, если раздел Kafka переходит в автономный режим.
Несколько источников данных
Kafka транслирует сообщения из нескольких источников данных одновременно. Например, вы можете отправлять данные с разных веб-серверов, приложений, микросервисов и других корпоративных систем на определенные темы Kafka в режиме реального времени.
С другой стороны, Spark одновременно подключается к одному источнику данных. Однако использование библиотеки Spark Structured Streaming позволяет Spark обрабатывать микропакеты потоков данных из нескольких источников.
Ключевые отличия Kafka от Spark Structured Streaming
Spark Streaming позволяет Apache Spark применять подход микропакетной обработки входящих потоков. Это произошло тогда, когда этот инструмент был усовершенствован с помощью Spark Structured Streaming, где используются API-интерфейсы DataFrame и Dataset для повышения производительности потоковой обработки. Этот подход позволяет Spark обрабатывать непрерывный поток данных, как Apache Kafka, но обе платформы имеют несколько различий.
Модель обработки
Kafka – это распределенная потоковая платформа, которая соединяет различные приложения или микросервисы для обеспечения непрерывной обработки. Ее цель – обеспечить последовательное получение клиентскими приложениями информации из источников в режиме реального времени.
В отличие от Kafka, Spark Structured Streaming – это расширение, которое обеспечивает дополнительную поддержку потоковой передачи событий в архитектуре Spark. Этот инструмент можно использовать для сбора потока данных в реальном времени, преобразования данных в небольшие пакеты и обработки пакетов с помощью библиотек анализа данных и механизма параллельной обработки Spark. Несмотря на это, потоковая передача Spark не может сравниться со скоростью получения данных Kafka в реальном времени.
Хранилище данных
Kafka хранит сообщения, отправляемые производителями, в файлах журналов, называемых темами. Файлы журналов необходимо постоянно хранить для обеспечения сохранности данных в случае отключения электроэнергии. Обычно файлы журналов реплицируются на разных физических серверах в виде резервных копий.
Между тем Spark Structured Streaming хранит и обрабатывает потоки данных в оперативной памяти, но может использовать диски в качестве вторичного хранилища, если объем данных превышает объем оперативной памяти. Spark Structured Streaming легко интегрируется с распределенной файловой системой Apache Hadoop (HDFS), но также работает с другими облачными хранилищами, включая простой сервис хранения данных Amazon (Amazon S3).
API
Kafka позволяет разработчикам публиковать, настраивать потоки данных Kafka и подписываться на них, а затем обрабатывать их с помощью различных API. Эти API поддерживают широкий спектр языков программирования, включая Java, Python, Go, Swift и .NET.
Между тем API-интерфейсы Spark Structured Streaming сосредоточены на преобразовании входных данных в реальном времени, поступающих из различных источников. В отличие от Kafka, API-интерфейсы Spark Structured Streaming доступны на ограниченном количестве языков. Разработчики могут создавать приложения с помощью Spark Structured Streaming, используя Java, Python и Scala.
Что использовать – Kafka или Spark
Kafka и Spark – это две платформы обработки данных, которые преследуют разные цели.
Kafka позволяет нескольким клиентским приложениям публиковать информацию в реальном времени и подписываться на нее с помощью масштабируемой распределенной архитектуры брокера сообщений. С другой стороны, Spark позволяет приложениям обрабатывать большие объемы данных в пакетном режиме.
Таким образом, Kafka – лучший вариант для обеспечения надежного обмена сообщениями с низкой задержкой и высокой пропускной способностью между различными приложениями или сервисами в облаке. В то же время Spark позволяет организациям выполнять тяжелые рабочие нагрузки по анализу данных и машинному обучению.
Несмотря на разные варианты использования, Kafka и Spark не исключают друг друга. Можно объединить обе архитектуры обработки данных в отказоустойчивую систему пакетной обработки в реальном времени. На этом этапе Kafka непрерывно получает данные из нескольких источников, прежде чем передавать их центральному координатору Spark. Затем Spark присваивает данные, требующие пакетной обработки, соответствующим рабочим узлам.
Краткое описание различий: Kafka и Spark
| Kafka |
Spark |
|
| Извлечение, преобразование и загрузка данных (ETL) |
Для извлечения, преобразования и загрузки данных требуются Kafka Connect API и Kafka Streams API. |
Встроенная поддержка извлечения, преобразования и загрузки данных. |
| Задержка |
Сверхнизкая задержка. Каждое входящее событие действительно происходит в режиме реального времени. |
Низкая задержка. Выполняет операции чтения и записи в оперативной памяти. |
| Языки программирования |
Для реализации функций преобразования данных необходимы дополнительные библиотеки. |
Поддерживает Java, Python, Scala и R для задач, связанных с преобразованием данных и машинным обучением. |
| Доступность |
Раздел резервных данных на разных серверах. Прямые запросы к резервным копиям при сбое активного раздела. |
Сохраняет постоянные данные на нескольких узлах. Пересчитывает результат при сбое узла. |
| Источники данных |
Может поддерживать несколько источников данных одновременно. |
Подключается к единому источнику данных. Требуется структурированная потоковая передача Spark для потоковой передачи с несколькими источниками данных. |
Как AWS обеспечивает соответствие требованиям Kafka и Spark?
Amazon Web Services (AWS) обеспечивает поддержку управляемой инфраструктуры данных независимо от использования Apache Kafka или Apache Spark.
Используйте управляемую потоковую передачу Amazon для Apache Kafka (Amazon MSK) для простого развертывания, запуска и управления кластерами Kafka. Сервис может автоматически выполнять описанные ниже действия.
- Предоставление всех необходимых ресурсов для всех кластеров Kafka.
- Репликация и распространение кластеров Kafka в нескольких зонах доступности.
- Запуск кластеров Kafka в виртуальном частном облаке Amazon (Amazon VPC), чтобы обеспечить частное подключение между узлами.
Использование Amazon EMR для поддержки приложений Spark для больших данных, интерактивной аналитики и машинного обучения. Возможности Amazon EMR описаны ниже.
- Сокращение стоимости локального решения для обработки данных более чем на половину.
- Автоматическое выделение вычислительных ресурсов для приложений больших данных в соответствии с меняющимися требованиями.
- Интеграция Spark с различными масштабируемыми облачными хранилищами, включая Amazon S3, Amazon DynamoDB и Amazon Redshift.
Создайте аккаунт уже сегодня и начните работу со Spark или Kafka на AWS.
