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, yaitu 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. Setelah itu, 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 saja kesamaan antara Kafka dan Spark?
Apache Kafka dan Apache Spark dirancang oleh Apache Software Foundation untuk pemrosesan data dengan kecepatan yang lebih tinggi. Organisasi memerlukan arsitektur data modern yang dapat menyerap, menyimpan, dan menganalisis informasi secara 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 alur data terdistribusi di beberapa server untuk menyerap dan memproses data dengan volume yang besar secara waktu nyata. Layanan ini mendukung kasus penggunaan big data, yang membutuhkan pengiriman data berkelanjutan yang efisien di antara sumber yang berbeda.
Demikian juga, Spark dapat digunakan untuk memproses data dalam skala besar dengan berbagai alat pemrosesan dan analitik waktu nyata. Misalnya, dengan pustaka machine learning Spark, MLlib, developer dapat menggunakan set big data yang disimpan untuk membuat aplikasi inteligensi bisnis.
Baca mengenai inteligensi bisnis »
Keragaman data
Kafka dan Spark sama-sama menyerap data tidak terstruktur, semi-terstruktur, dan terstruktur. Anda dapat membuat alur data dari aplikasi, basis data, atau sumber streaming korporasi lainnya dengan Kafka atau Spark. Kedua mesin pemrosesan data tersebut mendukung teks biasa, JSON, XML, SQL, dan format data lainnya yang biasa digunakan dalam analitik.
Kedua mesin tersebut juga mentransformasi data sebelum dipindahkan ke penyimpanan terintegrasi seperti gudang data, tetapi proses ini mungkin memerlukan layanan atau API tambahan.
Skalabilitas
Kafka adalah mesin streaming data yang sangat dapat diskalakan, dan dapat diskalakan secara vertikal maupun horizontal. Anda dapat menambahkan lebih banyak sumber daya komputasi ke server yang melakukan hosting broker Kafka tertentu untuk menangani peningkatan lalu lintas. Atau, Anda dapat membuat beberapa broker Kafka di 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, Spark 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 performa yang optimal saat Anda menggunakannya untuk memproses volume data yang besar.
Alur kerja: Kafka vs. Spark
Apache Kafka dan Apache Spark dibangun dengan arsitektur yang berbeda. Kafka mendukung aliran data secara 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 hal ini dikoordinasikan oleh satu simpul primer.
Bagaimana cara kerja Kafka?
Kafka menghubungkan produsen data dan konsumen menggunakan mesin pemrosesan terdistribusi secara waktu nyata. Komponen inti Kafka adalah sebagai berikut:
- Broker yang memfasilitasi transaksi antara konsumen dan produsen
- Klaster yang terdiri dari beberapa broker berada di dalam beberapa server berbeda
Produsen menerbitkan informasi ke klaster Kafka, sedangkan konsumen mengambilnya untuk diproses. Setiap broker Kafka mengatur pesan sesuai dengan topik, yang kemudian dibagi oleh broker menjadi beberapa partisi. Beberapa konsumen dengan minat yang sama dalam topik tertentu dapat berlangganan partisi terkait untuk memulai data streaming.
Kafka mempertahankan salinan data, bahkan setelah konsumen membacanya. Hal ini memungkinkan Kafka menyediakan aliran data dan kemampuan pengiriman pesan yang tangguh serta toleran terhadap kegagalan bagi produser dan konsumer. 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. Fungsionalitas 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 berurutan yang mendukung transformasi data dan alur kerja pemrosesan batch. Simpul primer adalah koordinator pusat yang menjadwalkan dan menetapkan tugas pemrosesan data ke simpul pekerja.
Saat seorang ilmuwan data mengirimkan permintaan pemrosesan data, berikut langkah-langkah yang dilakukan:
- Simpul primer membuat beberapa salinan data yang tidak dapat diubah
- Simpul tersebut menggunakan penjadwal grafik untuk membagi permintaan menjadi serangkaian tugas pemrosesan
- Tugas tersebut kemudian diteruskan ke Spark Core, yang menjadwalkan dan menugaskannya ke simpul pekerja tertentu
Setelah simpul pekerja menyelesaikan tugas, hasilnya dikirim kembali ke simpul primer melalui manajer klaster.
Perbedaan utama: pembelajaran yang diawasi vs. tanpa pengawasan
Dalam pembelajaran yang diawasi, algoritma dapat dilatih dengan gambar pisang berlabel untuk mengenali dan menghitungnya secara akurat. Di sisi lain, pembelajaran tanpa pengawasan akan mengelompokkan gambar berdasarkan persamaan. 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, persamaan, 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 nonteknis 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.
Perbedaan utama: Kafka vs. Spark
Apache Kafka dan Apache Spark sama-sama menyediakan kemampuan pemrosesan data yang cepat untuk organisasi. Namun, keduanya berbeda dalam hal pengaturan arsitektur, yang memengaruhi caranya 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 dilengkapi dengan banyak kemampuan transformasi dan pemuatan data 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 menjalankan fungsi ETL pada aliran data. Misalnya:
- Dengan Kafka Connect API, developer dapat mengaktifkan operasi ekstrak (E) dan muat (L) di antara dua sistem
- Kafka Streams API menyediakan fitur transformasi (T) data yang dapat digunakan developer untuk memanipulasi pesan peristiwa menjadi format yang berbeda
Latensi
Spark dikembangkan untuk menggantikan Apache Hadoop yang tidak dapat mendukung pemrosesan secara waktu nyata dan analitik data. Spark menyediakan operasi baca/tulis secara hampir waktu nyata karena sistem ini menyimpan data pada RAM, bukan hard disk.
Namun, Kafka mengungguli Spark dengan kemampuan streaming peristiwa yang berlatensi sangat rendah. Developer dapat menggunakan Kafka untuk membuat aplikasi yang didorong peristiwa yang merespons perubahan data secara waktu nyata. Misalnya, The Orchard, penyedia musik digital, menggunakan Kafka untuk berbagi data aplikasi silo dengan karyawan dan pelanggan secara hampir waktu nyata.
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. Bahasa ini termasuk Java, Python, Scala, dan R. Spark juga menawarkan API yang ramah pengguna dan kerangka kerja pemrosesan data yang dapat digunakan developer untuk menerapkan 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 menghitung 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.
Beberapa 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 korporasi 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 beberapa sumber.
Perbedaan utama: Kafka vs. Spark Structured Streaming
Spark Streaming memungkinkan Apache Spark untuk mengadopsi pendekatan pemrosesan batch mikro untuk aliran masuk. Komponen ini kemudian ditingkatkan melalui Spark Structured Streaming, yang menggunakan API DataFrame dan Set Data untuk meningkatkan performa pemrosesan alirannya. Pendekatan ini memungkinkan Spark untuk memproses aliran data berkelanjutan seperti Apache Kafka, tetapi terdapat beberapa perbedaan yang membedakan kedua platform tersebut.
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 secara waktu nyata, mengubah data menjadi beberapa batch kecil, dan memproses batch tersebut dengan pustaka analisis data Spark serta mesin pemrosesan paralel. Meski demikian, streaming Spark tidak dapat menandingi kecepatan Kafka dalam hal penyerapan data secara 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 tidak terdampak 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 mulus 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 menerbitkan, 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 yang terbatas. Developer dapat membuat aplikasi menggunakan Spark Structured Streaming dengan Java, Python, dan Scala.
Waktu penggunaan: Kafka vs. Spark
Kafka dan Spark adalah dua platform pemrosesan data yang memiliki tujuan berbeda.
Kafka memungkinkan lebih dari satu aplikasi klien untuk menerbitkan 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 opsi yang lebih baik untuk memastikan perpesanan 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 bisa digunakan bersama dalam satu arsitektur sistem. 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 yang berbeda. Meneruskan permintaan untuk melakukan pencadangan saat ada partisi aktif yang mengalami kegagalan. |
Mempertahankan data persisten di beberapa simpul. Menghitung 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
- Menjalankan klaster Kafka Anda di Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC) untuk menyediakan konektivitas privat antarsimpul
Menggunakan 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 Spark dan Kafka di AWS dengan membuat akun sekarang juga.