Jaka jest różnica między Apache NiFi a Apache Spark?


Odpowiedź 1:

Apache NiFi i Apache Spark mają różne przypadki użycia i różne obszary zastosowania. Istnieją pewne przypadki części / zastosowań, w których można użyć jednego z nich do wykonania wymaganej pracy, ale ogólnie są to różne systemy.

Apache SparkApache Spark to klastrowa platforma obliczeniowa zapewniająca domyślną odporność na uszkodzenia i równoległość danych. Korzysta z RDD (Resilient Distributed Datasets) i przetwarza dane w postaci strumieni, które są dalej wykorzystywane do celów analitycznych. Może obsługiwać ekstremalnie złożone transformacje i obliczenia danych.

Apache NiFiApache Nifi ma na celu zautomatyzować przepływ danych między systemami. Projekt oparty jest na modelu programowania przepływowego, który zapewnia funkcje obejmujące obsługę klastrów. Obsługuje skalowalne ukierunkowane wykresy dla routingu danych, mediacji systemowej i logiki transformacji.

Oto niektóre szczególne różnice w NiFi i Spark:

  • Apache Nifi to narzędzie do przetwarzania danych, które służy do dostarczania łatwego w użyciu, ale wydajnego i niezawodnego systemu do przenoszenia danych między systemami. Podczas gdy Apache Spark to technologia uzupełniania klastra, która została zaprojektowana do szybkiego obliczania, wykorzystując możliwości zarządzania w pamięci i przetwarzania strumieniowego. NiFi zapewnia graficzny interfejs użytkowania do tworzenia potoków przepływu danych, konfiguracji i monitorowania przepływów, podczas gdy nie ma takiego interfejsu w Spark . Jest to framework, w którym musimy napisać cały kod i uruchomić go w klastrze. NiFi przoduje tam, gdzie są tylko proste transformacje danych przesyłanych strumieniowo, takie jak modyfikacja JSON, modyfikacja treści wiadomości itp., Ale Spark może obsłużyć bardziej złożone wymagania i transformacje, takie jak modele uczenia maszynowego, złożona analiza danych itp. NiFi może być łatwy w obsłudze i obsłudze nawet dla osób, które nie są dobrze zaznajomione z programowaniem ze względu na interfejs GUI, ale Spark potrzebuje odpowiedniej wiedzy na temat programowania, aby móc z nim pracować .

Podsumowując, można powiedzieć, że Apache Spark to ciężki koń bojowy, podczas gdy Apache NiFi to koń wyścigowy. Musisz wybrać odpowiednie narzędzie dla swojego przypadku użycia, w zależności od tego, czy potrzebujesz GUI i prostej transformacji czy złożonych transformacji wraz z uczeniem maszynowym, interaktywnymi zapytaniami i możliwościami przetwarzania w pamięci.


Odpowiedź 2:

Różnice między Apache Nifi i Apache Spark wymieniono poniżej:

  1. Narzędzie do pozyskiwania danych o nazwie Apache Nifi służy do dostarczania prostego w użyciu, niezawodnego i wydajnego systemu, dzięki czemu dystrybucja i przetwarzanie danych między zasobami staje się łatwiejsza, a ponadto ApacheSpark jest dość szybką technologią przetwarzania w klastrze, która jest tworzona do szybkiego obliczania poprzez szybkie tworzenie korzystanie z zapytań, które są interaktywnymi funkcjami przetwarzania In-Stream i zarządzaniem pamięcią. W trybie autonomicznym i trybie klastrowym Apache Nifi działa, podczas gdy Apache Spark działa dobrze w trybie autonomicznym, Przędzy i innych rodzajach trybów klastra dużych zbiorów danych. Gwarantowane dostarczanie danych jest obecne w funkcjach Apache Nifi z odpowiednim buforowaniem danych, priorytetowym kolejkowaniem, dostarczaniem danych, wizualnym dowodzeniem i kontrolą, bezpieczeństwem, możliwościami równoległego przesyłania strumieniowego wraz z funkcjami iskry apache z możliwościami szybkiego przetwarzania. Lepsza czytelność i pełne zrozumienie systemu oferuje możliwości wizualizacji, a funkcje są przeciągane i upuszczane przez Apache Nifi. Możliwe jest łatwe zarządzanie konwencjonalnymi procesami i technikami oraz zarządzanie nimi, aw przypadku Apache Spark tego rodzaju wizualizacje są wyświetlane w klastrze systemów zarządzania, takim jak Ambari. Apache Nifi wiąże się z ograniczeniem korzyści. Ograniczeniem jest funkcja przeciągania i upuszczania polegająca na tym, że nie jest skalowalna i oferuje solidność w połączeniu z różnymi komponentami i narzędziami z Apache Spark wraz ze sprzętem towarowym, który jest obszerny i czasami staje się trudnym zadaniem.

Odpowiedź 3:

Różnice między Apache Nifi i Apache Spark wymieniono poniżej:

  1. Narzędzie do pozyskiwania danych o nazwie Apache Nifi służy do dostarczania prostego w użyciu, niezawodnego i wydajnego systemu, dzięki czemu dystrybucja i przetwarzanie danych między zasobami staje się łatwiejsza, a ponadto ApacheSpark jest dość szybką technologią przetwarzania w klastrze, która jest tworzona do szybkiego obliczania poprzez szybkie tworzenie korzystanie z zapytań, które są interaktywnymi funkcjami przetwarzania In-Stream i zarządzaniem pamięcią. W trybie autonomicznym i trybie klastrowym Apache Nifi działa, podczas gdy Apache Spark działa dobrze w trybie autonomicznym, Przędzy i innych rodzajach trybów klastra dużych zbiorów danych. Gwarantowane dostarczanie danych jest obecne w funkcjach Apache Nifi z odpowiednim buforowaniem danych, priorytetowym kolejkowaniem, dostarczaniem danych, wizualnym dowodzeniem i kontrolą, bezpieczeństwem, możliwościami równoległego przesyłania strumieniowego wraz z funkcjami iskry apache z możliwościami szybkiego przetwarzania. Lepsza czytelność i pełne zrozumienie systemu oferuje możliwości wizualizacji, a funkcje są przeciągane i upuszczane przez Apache Nifi. Możliwe jest łatwe zarządzanie konwencjonalnymi procesami i technikami oraz zarządzanie nimi, aw przypadku Apache Spark tego rodzaju wizualizacje są wyświetlane w klastrze systemów zarządzania, takim jak Ambari. Apache Nifi wiąże się z ograniczeniem korzyści. Ograniczeniem jest funkcja przeciągania i upuszczania polegająca na tym, że nie jest skalowalna i oferuje solidność w połączeniu z różnymi komponentami i narzędziami z Apache Spark wraz ze sprzętem towarowym, który jest obszerny i czasami staje się trudnym zadaniem.