Ποια είναι η διαφορά μεταξύ Apache NiFi και Apache Spark;


Απάντηση 1:

Το Apache NiFi και το Apache Spark έχουν διαφορετικές περιπτώσεις χρήσης και διαφορετικές περιοχές χρήσης. Υπάρχουν μερικά μέρη / περιπτώσεις χρήσης όπου μπορεί κανείς να χρησιμοποιηθεί για να κάνει την απαιτούμενη εργασία, αλλά γενικά είναι διαφορετικά συστήματα.

Το Apache SparkApache Spark είναι ένα πλαίσιο υπολογιστικής συμπλέγματος που παρέχει σιωπηρή ανοχή σφάλματος και παραλληλισμό δεδομένων. Χρησιμοποιεί RDD (Resilient Distributed Datasetsets) και επεξεργάζεται τα δεδομένα με τη μορφή ροών που χρησιμοποιείται περαιτέρω για αναλυτικούς σκοπούς. Μπορεί να χειριστεί εξαιρετικά σύνθετους μετασχηματισμούς και υπολογισμούς δεδομένων.

Το Apache NiFiApache Nifi στοχεύει στην αυτοματοποίηση της ροής δεδομένων μεταξύ των συστημάτων. Ο σχεδιασμός βασίζεται σε μοντέλο προγραμματισμού που βασίζεται σε ροή και παρέχει λειτουργίες που περιλαμβάνουν τη λειτουργία με δυνατότητα συμπλέγματος. Υποστηρίζει κλιμακούμενα κατευθυνόμενα γραφήματα για δρομολόγηση δεδομένων, διαμεσολάβηση συστήματος και λογική μετασχηματισμού.

Ακολουθούν μερικές συγκεκριμένες διαφορές στα NiFi και Spark:

  • Το Apache Nifi είναι ένα εργαλείο λήψης δεδομένων το οποίο χρησιμοποιείται για την παροχή εύχρηστου αλλά ισχυρού και αξιόπιστου συστήματος για τη μετακίνηση δεδομένων μεταξύ συστημάτων. Ενώ το Apache Spark είναι τεχνολογία ολοκλήρωσης συμπλέγματος που έχει σχεδιαστεί για γρήγορο υπολογισμό χρησιμοποιώντας τη διαχείριση μνήμης και τις δυνατότητες επεξεργασίας ρεύματος. Το NiFi παρέχει μια γραφική διεπαφή χρήσης για τη δημιουργία αγωγών ροής δεδομένων, τη διαμόρφωση και την παρακολούθηση των ροών, ενώ δεν υπάρχει τέτοια διεπαφή στο Spark . Είναι ένα πλαίσιο όπου πρέπει να γράψουμε ολόκληρο τον κώδικα και να το τρέξουμε στο cluster.NiFi υπερέχει εκεί όπου υπάρχουν μόνο απλοί μετασχηματισμοί στα δεδομένα streaming όπως η τροποποίηση του JSON, η τροποποίηση του περιεχομένου των μηνυμάτων κ.λπ. αλλά το Spark μπορεί να χειριστεί πιο πολύπλοκες απαιτήσεις και μεταμορφώσεις όπως μοντέλα μηχανικής μάθησης, σύνθετες αναλύσεις δεδομένων κλπ. Το NiFi μπορεί να είναι εύκολο να χειριστεί και να δουλέψει ακόμη και για ανθρώπους που δεν είναι πολύ έμπειροι με προγραμματισμό λόγω της διεπαφής GUI αλλά ο Spark χρειάζεται μια σωστή γνώση προγραμματισμού για να μπορεί να συνεργαστεί με .

Εν κατακλείδι, μπορεί να ειπωθεί ότι το Apache Spark είναι βαριά αγωνιστική δύναμη, ενώ το Apache NiFi είναι αγωνιστική. Πρέπει να αποφασίσετε το σωστό εργαλείο για την περίπτωση χρήσης σας ανάλογα με το εάν χρειάζεστε γραφικό περιβάλλον και απλό μετασχηματισμό ή σύνθετους μετασχηματισμούς μαζί με τις δυνατότητες Machine Learning, Interactive query και in-memory processing.


Απάντηση 2:

Οι διαφορές μεταξύ Apache Nifi και Apache Spark αναφέρονται παρακάτω:

  1. Ένα εργαλείο κατάποσης δεδομένων που ονομάζεται Apache Nifi χρησιμοποιείται για την παροχή ενός απλού στη χρήση, αξιόπιστου και ισχυρού συστήματος, ώστε η κατανομή και η επεξεργασία των δεδομένων μεταξύ των πόρων να γίνει ευκολότερη και επιπλέον η ApacheSpark είναι μια πολύ γρήγορη τεχνολογία συμπλέγματος υπολογιστών που δημιουργείται για γρήγορους υπολογισμούς, η χρήση των ερωτημάτων που είναι διαδραστικές δυνατότητες επεξεργασίας ρεύματος και διαχείριση μνήμης.Σε αυτόνομο τρόπο λειτουργίας και σε λειτουργία συμπλέγματος, το Apache Nifi λειτουργεί ενώ το Apache Spark λειτουργεί καλά στην αυτόνομη λειτουργία, το νήμα και άλλα είδη μεγάλων λειτουργιών συμπλέγματος δεδομένων. Εγγυημένη παράδοση δεδομένων είναι διαθέσιμη στα χαρακτηριστικά του Apache Nifi με σωστή αποθήκευση δεδομένων, προτεραιότητα στην ουρά, Data Provenance, Οπτική εντολή και έλεγχος, Ασφάλεια, Παράλληλες δυνατότητες ροής μαζί με χαρακτηριστικά spache σπινθήρων με δυνατότητες γρήγορης επεξεργασίας ταχύτητας. η πλήρης κατανόηση του συστήματος προσφέρει δυνατότητες απεικόνισης και οι λειτουργίες μεταφέρονται και απομακρύνονται από το Apache Nifi. Είναι δυνατή η εύκολη ρύθμιση και διαχείριση των συμβατικών διαδικασιών και τεχνικών και στην περίπτωση του Apache Spark, αυτές οι οπτικοποιήσεις εμφανίζονται σε ένα συγκρότημα συστήματος διαχείρισης όπως το Ambari. Το Apache Nifi συνδέεται με τον περιορισμό προς όφελός του. Ένας περιορισμός προσφέρεται από το χαρακτηριστικό drag and drop που δεν είναι κλιμακωτό και προσφέρει ευρωστία όταν συνδυάζεται με διάφορα εξαρτήματα και εργαλεία με το Apache Spark μαζί με το υλικό βασικών προϊόντων που είναι εκτεταμένο και γίνεται δύσκολο κατά καιρούς.

Απάντηση 3:

Οι διαφορές μεταξύ Apache Nifi και Apache Spark αναφέρονται παρακάτω:

  1. Ένα εργαλείο κατάποσης δεδομένων που ονομάζεται Apache Nifi χρησιμοποιείται για την παροχή ενός απλού στη χρήση, αξιόπιστου και ισχυρού συστήματος, ώστε η κατανομή και η επεξεργασία των δεδομένων μεταξύ των πόρων να γίνει ευκολότερη και επιπλέον η ApacheSpark είναι μια πολύ γρήγορη τεχνολογία συμπλέγματος υπολογιστών που δημιουργείται για γρήγορους υπολογισμούς, η χρήση των ερωτημάτων που είναι διαδραστικές δυνατότητες επεξεργασίας ρεύματος και διαχείριση μνήμης.Σε αυτόνομο τρόπο λειτουργίας και σε λειτουργία συμπλέγματος, το Apache Nifi λειτουργεί ενώ το Apache Spark λειτουργεί καλά στην αυτόνομη λειτουργία, το νήμα και άλλα είδη μεγάλων λειτουργιών συμπλέγματος δεδομένων. Εγγυημένη παράδοση δεδομένων είναι διαθέσιμη στα χαρακτηριστικά του Apache Nifi με σωστή αποθήκευση δεδομένων, προτεραιότητα στην ουρά, Data Provenance, Οπτική εντολή και έλεγχος, Ασφάλεια, Παράλληλες δυνατότητες ροής μαζί με χαρακτηριστικά spache σπινθήρων με δυνατότητες γρήγορης επεξεργασίας ταχύτητας. η πλήρης κατανόηση του συστήματος προσφέρει δυνατότητες απεικόνισης και οι λειτουργίες μεταφέρονται και απομακρύνονται από το Apache Nifi. Είναι δυνατή η εύκολη ρύθμιση και διαχείριση των συμβατικών διαδικασιών και τεχνικών και στην περίπτωση του Apache Spark, αυτές οι οπτικοποιήσεις εμφανίζονται σε ένα συγκρότημα συστήματος διαχείρισης όπως το Ambari. Το Apache Nifi συνδέεται με τον περιορισμό προς όφελός του. Ένας περιορισμός προσφέρεται από το χαρακτηριστικό drag and drop που δεν είναι κλιμακωτό και προσφέρει ευρωστία όταν συνδυάζεται με διάφορα εξαρτήματα και εργαλεία με το Apache Spark μαζί με το υλικό βασικών προϊόντων που είναι εκτεταμένο και γίνεται δύσκολο κατά καιρούς.