Điểm khác biệt giữa Kafka và Spark là gì?
Apache Kafka là một công cụ xử lý luồng dữ liệu, còn Apache Spark là một công cụ xử lý dữ liệu phân tán. Trong phân tích, các tổ chức xử lý dữ liệu theo hai phương thức chính: xử lý theo lô và xử lý theo luồng. Trong xử lý theo lô, bạn xử lý một lượng dữ liệu rất lớn trong một khối lượng công việc duy nhất. Trong xử lý theo luồng, bạn xử lý liên tục các đơn vị nhỏ theo dòng thời gian thực. Ban đầu, Spark được thiết kế để xử lý theo lô, còn Kafka được thiết kế để xử lý theo luồng. Sau đó, Spark đã thêm mô-đun Spark Streaming như một tiện ích bổ sung cho kiến trúc phân tán cơ sở của nó. Tuy nhiên, Kafka mang đến độ trễ thấp hơn và thông lượng cao hơn trong hầu hết các trường hợp sử dụng luồng dữ liệu.
Những điểm tương đồng giữa Kafka và Spark là gì?
Cả Apache Kafka và Apache Spark đều được thiết kế bởi Apache Software Foundation để xử lý dữ liệu với tốc độ nhanh hơn. Các tổ chức cần có kiến trúc dữ liệu hiện đại với khả năng tải nhập, lưu trữ và phân tích thông tin theo thời gian thực từ các nguồn dữ liệu khác nhau.
Kafka và Spark có các đặc điểm trùng lặp để quản lý quá trình xử lý dữ liệu tốc độ cao.
Xử lý dữ liệu lớn
Kafka cung cấp các quy trình dữ liệu phân tán trên nhiều máy chủ để tải nhập và xử lý khối lượng lớn dữ liệu trong thời gian thực. Nó hỗ trợ các trường hợp sử dụng dữ liệu lớn cần phân phối dữ liệu liên tục một cách hiệu quả giữa các nguồn khác nhau.
Tương tự như vậy, bạn có thể sử dụng Spark để xử lý dữ liệu trên quy mô lớn với các công cụ phân tích và xử lý thời gian thực khác nhau. Ví dụ: với thư viện máy học MLlib của Spark, các nhà phát triển có thể sử dụng các tập dữ liệu lớn được lưu trữ để xây dựng các ứng dụng nghiệp vụ thông minh.
Tìm hiểu về nghiệp vụ thông minh »
Sự đa dạng dữ liệu
Cả Kafka và Spark đều tải nhập dữ liệu phi cấu trúc, bán cấu trúc và có cấu trúc. Bạn có thể tạo các quy trình dữ liệu từ các ứng dụng doanh nghiệp, cơ sở dữ liệu hoặc các nguồn truyền dữ liệu khác bằng Kafka hoặc Spark. Cả hai công cụ xử lý dữ liệu này đều hỗ trợ văn bản thuần túy, JSON, XML, SQL và các định dạng dữ liệu khác thường được sử dụng trong phân tích.
Hai công cụ này cũng chuyển đổi dữ liệu trước khi đưa vào kho lưu trữ tích hợp như kho dữ liệu, nhưng điều này có thể cần đến các dịch vụ hoặc API bổ sung.
Khả năng điều chỉnh quy mô
Kafka là một công cụ truyền phát dữ liệu có khả năng thay đổi quy mô rất linh hoạt và có thể điều chỉnh quy mô theo cả chiều dọc và chiều ngang. Bạn có thể thêm nhiều tài nguyên điện toán hơn vào máy chủ lưu trữ một trình truyền tải Kafka cụ thể để phục vụ cho lưu lượng truy cập ngày càng tăng. Ngoài ra, bạn có thể tạo nhiều trình truyền tải Kafka trên các máy chủ khác nhau để cân bằng tải tốt hơn.
Tương tự như vậy, bạn cũng có thể điều chỉnh quy mô khả năng xử lý của Spark bằng cách thêm nhiều nút hơn vào một cụm. Ví dụ: Spark sử dụng Tập dữ liệu phân tán linh hoạt (RDD) để lưu trữ các phân vùng logic của dữ liệu bất biến trên nhiều nút để xử lý song song. Vì vậy, Spark cũng duy trì hiệu năng tối ưu khi bạn sử dụng nó để xử lý khối lượng dữ liệu lớn.
Quy trình làm việc: Kafka so với Spark
Apache Kafka và Apache Spark được xây dựng với các kiến trúc khác nhau. Kafka hỗ trợ các luồng dữ liệu thời gian thực với cách sắp xếp phân tán cho các chủ đề, trình truyền tải, cụm và phần mềm ZooKeeper. Trong khi đó, Spark chia khối lượng công việc xử lý dữ liệu cho nhiều nút thợ và điều này được điều phối bởi một nút chính.
Kafka hoạt động như thế nào?
Kafka kết nối các đối tượng tạo và đối tượng dùng dữ liệu bằng cách sử dụng một công cụ xử lý phân tán thời gian thực. Các thành phần cốt lõi của Kafka gồm:
- Một trình truyền tải cho phép thực hiện giao dịch giữa đối tượng dùng và đối tượng tạo
- Một cụm bao gồm nhiều trình truyền tải nằm ở các máy chủ khác nhau
Các đối tượng tạo gửi thông tin tới một cụm Kafka trong khi đối tượng dùng truy xuất chúng để xử lý. Mỗi trình truyền tải Kafka sẽ bố trí các thông điệp theo các chủ đề, sau đó trình truyền tải chia thành nhiều phân vùng. Một số đối tượng dùng có chung mối quan tâm tới một chủ đề cụ thể có thể đăng ký nhận vào phân vùng được liên kết để bắt đầu truyền dữ liệu.
Kafka giữ lại các bản sao dữ liệu ngay cả sau khi đối tượng dùng đã đọc. Điều này cho phép Kafka cung cấp cho đối tượng tạo và đối tượng dùng khả năng truyền thông điệp cũng như luồng dữ liệu có khả năng phục hồi và chịu lỗi. Hơn nữa, ZooKeeper liên tục theo dõi tình trạng của tất cả các trình truyền tải Kafka. Nó đảm bảo luôn có một trình truyền tải chính quản lý các trình truyền tải khác.
Spark hoạt động như thế nào?
Spark Core là thành phần chính chứa chức năng Spark cơ bản. Chức năng này bao gồm xử lý dữ liệu phân tán, quản lý bộ nhớ, lập lịch và gửi tác vụ và tương tác với các hệ thống lưu trữ.
Spark sử dụng kiến trúc chính-phụ phân tán với một số lớp tuần tự hỗ trợ chuyển đổi dữ liệu và quy trình xử lý theo lô. Nút chính là trình điều phối trung tâm phụ trách lập lịch và chỉ định các tác vụ xử lý dữ liệu cho các nút thợ.
Khi một nhà khoa học dữ liệu gửi yêu cầu xử lý dữ liệu, các bước sau sẽ xảy ra:
- Nút chính tạo ra một số bản sao bất biến của dữ liệu
- Nó sử dụng một trình lập lịch đồ thị để chia yêu cầu thành một loạt các tác vụ xử lý
- Nó chuyển các tác vụ đến Spark Core phụ trách lập lịch và chỉ định tác vụ cho các nút thợ cụ thể
Khi các nút thợ hoàn thành các tác vụ, chúng sẽ trả lại kết quả cho nút chính thông qua trình quản lý cụm.
Điểm khác biệt chính: học có giám sát so với học không có giám sát
Trong học có giám sát, một thuật toán có thể được đào tạo với các hình ảnh được gắn nhãn về quả chuối để nhận diện và đếm chúng một cách chính xác. Mặt khác, học không có giám sát sẽ lập nhóm cho các hình ảnh dựa trên điểm tương đồng. Mô hình có khả năng sẽ xác định các loại chuối khác nhau hoặc nhóm chúng với các loại trái cây khác mà không cần biết rõ những trái cây đó là chuối. Chúng ta sẽ thảo luận về một số điểm khác biệt ở phần tiếp theo.
Mục tiêu
Mục tiêu chính của học có giám sát là dự đoán đầu ra dựa trên các đầu vào đã biết.
Tuy nhiên, mục tiêu chính của học không có giám sát là xác định thông tin có giá trị về mối quan hệ giữa các điểm dữ liệu đầu vào, áp dụng thông tin cho các đầu vào mới và rút ra thông tin chuyên sâu tương tự.
Cách tiếp cận
Học có giám sát nhằm mục đích giảm thiểu lỗi giữa các đầu ra đã dự đoán và các nhãn đúng. Cách tiếp cận này khái quát hóa các mối quan hệ đã học để đưa ra dự đoán chính xác về dữ liệu chưa biết.
Ngược lại, các mô hình máy học không có giám sát tập trung vào việc hiểu cấu trúc vốn có của dữ liệu mà không cần hướng dẫn. Các mô hình này ưu tiên tìm kiếm các kiểu mẫu, điểm tương đồng hoặc điểm bất thường trong dữ liệu.
Độ phức tạp
Cả hai kỹ thuật học tập có giám sát và không có giám sát khác nhau từ các hàm lập mô hình thống kê tương đối cơ bản cho đến các thuật toán có độ phức tạp cao, tùy thuộc vào tập hợp vấn đề.
Các ứng dụng học có giám sát được phổ biến rộng rãi và người dùng không chuyên về kỹ thuật cũng có thể phát triển các giải pháp tùy chỉnh dựa trên các mô hình đã có từ trước.
Ngược lại, các ứng dụng học không có giám sát có thể khó phát triển hơn, vì khả năng của các mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu là rất lớn.
Điểm khác biệt chính: Kafka so với Spark
Cả Apache Kafka và Apache Spark đều cung cấp cho các tổ chức những khả năng xử lý dữ liệu nhanh chóng. Tuy nhiên, chúng khác nhau về thiết lập kiến trúc, điều này ảnh hưởng đến cách chúng hoạt động trong các trường hợp sử dụng xử lý dữ liệu lớn.
ETL
Trích xuất, chuyển đổi và tải (ETL) là quá trình kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn thành một kho lưu trữ trung tâm lớn. Quá trình này cần có các khả năng chuyển đổi dữ liệu để chuyển đổi dữ liệu đa dạng thành một định dạng tiêu chuẩn.
Spark đi kèm với nhiều khả năng chuyển đổi và tải tích hợp sẵn. Người dùng có thể truy xuất dữ liệu từ các cụm, chuyển đổi và lưu trữ dữ liệu trong cơ sở dữ liệu phù hợp.
Mặt khác, Kafka không hỗ trợ ETL theo mặc định. Thay vào đó, người dùng phải sử dụng API để thực hiện các chức năng ETL trên luồng dữ liệu. Ví dụ:
- Bằng API Kafka Connect, các nhà phát triển có thể kích hoạt các hoạt động trích xuất (E) và tải (L) giữa hai hệ thống
- API Kafka Streams cung cấp các tính năng chuyển đổi (T) dữ liệu mà các nhà phát triển có thể sử dụng để chuyển các thông điệp sự kiện thành một định dạng khác
Độ trễ
Spark được phát triển để thay thế Apache Hadoop, vốn không thể hỗ trợ xử lý và phân tích dữ liệu trong thời gian thực. Spark cung cấp các hoạt động đọc/ghi gần với thời gian thực vì nó lưu trữ dữ liệu trên RAM thay vì ổ cứng.
Tuy nhiên, Kafka vượt qua Spark nhờ vào khả năng truyền sự kiện với độ trễ cực thấp. Các nhà phát triển có thể sử dụng Kafka để xây dựng các ứng dụng định hướng theo sự kiện để ứng phó với những thay đổi dữ liệu trong thời gian thực. Ví dụ: The Orchard, một nhà cung cấp âm nhạc kỹ thuật số, sử dụng Kafka để chia sẻ dữ liệu ứng dụng bị cô lập với nhân viên và khách hàng trong thời gian gần với thời gian thực.
Tìm hiểu cách thức The Orchard hoạt động với AWS »
Ngôn ngữ lập trình
Các nhà phát triển có thể sử dụng Spark để xây dựng và triển khai các ứng dụng bằng nhiều ngôn ngữ trên nền tảng xử lý dữ liệu. Trong đó bao gồm Java, Python, Scala và R. Spark cũng cung cấp các API và khung xử lý dữ liệu thân thiện với người dùng mà các nhà phát triển có thể sử dụng để triển khai các mô hình xử lý đồ thị và máy học.
Ngược lại, Kafka không hỗ trợ ngôn ngữ cho các trường hợp sử dụng chuyển đổi dữ liệu. Vì vậy, các nhà phát triển không thể xây dựng các hệ thống máy học trên nền tảng này nếu không có thư viện bổ sung.
Độ sẵn sàng
Cả Kafka và Spark đều là nền tảng xử lý dữ liệu có độ sẵn sàng và khả năng chịu lỗi cao.
Spark duy trì các bản sao lâu dài của khối lượng công việc trên nhiều nút. Nếu một trong các nút bị lỗi, hệ thống có thể tính toán lại kết quả từ các nút còn hoạt động.
Trong khi đó, Kafka liên tục sao chép các phân vùng dữ liệu đến các máy chủ khác nhau. Nó tự động chuyển hướng các yêu cầu của đối tượng dùng đến các bản sao lưu nếu một phân vùng Kafka dừng hoạt động.
Nhiều nguồn dữ liệu
Kafka truyền thông điệp đồng thời từ nhiều nguồn dữ liệu. Ví dụ: bạn có thể gửi dữ liệu từ nhiều máy chủ web, ứng dụng, vi dịch vụ khác nhau cũng như các hệ thống doanh nghiệp khác tới các chủ đề Kafka cụ thể trong thời gian thực.
Mặt khác, Spark kết nối với một nguồn dữ liệu duy nhất tại một thời điểm bất kỳ. Tuy nhiên, việc sử dụng thư viện Spark Structured Streaming cho phép Spark xử lý các lô siêu nhỏ gồm các luồng dữ liệu từ nhiều nguồn.
Điểm khác biệt chính: Kafka so với Spark Structured Streaming
Spark Streaming cho phép Apache Spark áp dụng phương pháp xử lý theo lô siêu nhỏ cho các luồng truyền đến. Kể từ đó, Spark Structured Streaming đã tăng cường cho Spark Streaming bằng cách sử dụng API DataFrame và Dataset để cải thiện hiệu năng xử lý luồng. Phương pháp này cho phép Spark xử lý luồng dữ liệu liên tục như Apache Kafka, nhưng có một số điểm khác biệt giữa hai nền tảng.
Mô hình xử lý
Kafka là một nền tảng truyền dữ liệu phân tán để kết nối các ứng dụng hoặc vi dịch vụ khác nhau, từ đó cho phép xử lý liên tục. Mục tiêu của nền tảng này là đảm bảo các ứng dụng máy khách nhận được thông tin từ các nguồn một cách thống nhất trong thời gian thực.
Không giống như Kafka, Spark Structured Streaming là một tiện ích mở rộng hỗ trợ thêm cho quá trình truyền sự kiện cho kiến trúc Spark. Bạn có thể sử dụng tiện ích này để thu thập luồng dữ liệu thời gian thực, biến dữ liệu thành các lô nhỏ và xử lý các lô bằng các thư viện phân tích dữ liệu và công cụ xử lý song song của Spark. Mặc dù vậy, khả năng truyền dữ liệu của Spark không thể so bì với tốc độ của Kafka để tải nhập dữ liệu thời gian thực.
Lưu trữ dữ liệu
Kafka lưu trữ các thông điệp mà các đối tượng tạo gửi vào các tệp bản ghi được gọi là chủ đề. Các tệp bản ghi cần lưu trữ lâu dài để đảm bảo dữ liệu được lưu trữ vẫn không bị ảnh hưởng trong trường hợp mất điện. Thông thường, các tệp bản ghi được sao chép trên nhiều máy chủ vật lý khác nhau dưới dạng bản sao lưu.
Trong khi đó, Spark Structured Streaming lưu trữ và xử lý các luồng dữ liệu trong RAM, nhưng nó có thể sử dụng các ổ đĩa làm bộ nhớ phụ nếu dữ liệu vượt quá dung lượng của RAM. Spark Structured Streaming tích hợp liền mạch với Hệ thống tệp phân tán Apache Hadoop (HDFS), nhưng nó cũng hoạt động với kho lưu trữ đám mây khác, bao gồm Amazon Simple Storage Service (Amazon S3).
API
Kafka cho phép các nhà phát triển gửi, đăng ký nhận và thiết lập các luồng dữ liệu Kafka, sau đó xử lý luồng bằng các API khác nhau. Các API này hỗ trợ một loạt các ngôn ngữ lập trình, bao gồm Java, Python, Go, Swift và .NET.
Trong khi đó, các API của Spark Structured Streaming tập trung vào chuyển đổi dữ liệu trên dữ liệu đầu vào trực tiếp được tải nhập từ nhiều nguồn khác nhau. Khác với Kafka, API của Spark Structured Streaming hỗ trợ số lượng ngôn ngữ hạn chế. Các nhà phát triển có thể xây dựng các ứng dụng bằng cách sử dụng Spark Structured Streaming với Java, Python và Scala.
Thời điểm sử dụng: Kafka so với Spark
Kafka và Spark là hai nền tảng xử lý dữ liệu phục vụ các mục đích khác nhau.
Kafka cho phép nhiều ứng dụng máy khách gửi và đăng ký nhận thông tin thời gian thực với kiến trúc trình truyền tải thông điệp phân tán, có quy mô linh hoạt. Mặt khác, Spark cho phép các ứng dụng xử lý một lượng lớn dữ liệu theo lô.
Vì vậy, Kafka là tùy chọn tốt hơn để đảm bảo truyền thông điệp đáng tin cậy với độ trễ thấp, thông lượng cao giữa các ứng dụng hoặc dịch vụ khác nhau trên đám mây. Trong khi đó, Spark cho phép các tổ chức chạy phân tích dữ liệu nặng và khối lượng công việc máy học.
Dù có các trường hợp sử dụng khác nhau, Kafka và Spark vẫn không loại trừ lẫn nhau. Bạn có thể kết hợp cả hai kiến trúc xử lý dữ liệu để tạo thành một hệ thống xử lý theo lô trong thời gian thực có khả năng chịu lỗi. Trong thiết lập này, Kafka tải nhập dữ liệu liên tục từ nhiều nguồn trước khi chuyển chúng cho trình điều phối trung tâm của Spark. Sau đó, Spark chỉ định dữ liệu yêu cầu xử lý theo lô cho các nút thợ tương ứng.
Tóm tắt điểm khác biệt: Kafka so với Spark
Kafka |
Spark |
|
ETL |
Cần API Kafka Connect và API Kafka Streams cho các chức năng ETL. |
Hỗ trợ ETL theo mặc định. |
Độ trễ |
Độ trễ cực thấp. Thực sự xử lý trong thời gian thực đối với mỗi sự kiện đến. |
Độ trễ thấp. Thực hiện các thao tác đọc/ghi trên RAM. |
Ngôn ngữ lập trình |
Cần các thư viện bổ sung để thực hiện các chức năng chuyển đổi dữ liệu. |
Hỗ trợ Java, Python, Scala và R cho các tác vụ chuyển đổi dữ liệu và máy học. |
Độ sẵn sàng |
Sao lưu phân vùng dữ liệu tại các máy chủ khác nhau. Các yêu cầu trực tiếp để sao lưu khi một phân vùng hoạt động bị lỗi. |
Duy trì dữ liệu lâu dài tại nhiều nút. Tính toán lại kết quả khi một nút bị lỗi. |
Nguồn dữ liệu |
Có thể hỗ trợ đồng thời nhiều nguồn dữ liệu. |
Kết nối với một nguồn dữ liệu duy nhất. Cần có Spark Structured Streaming để truyền với nhiều nguồn dữ liệu. |
AWS có thể giúp đáp ứng các yêu cầu Kafka and Spark như thế nào?
Amazon Web Services (AWS) hỗ trợ cơ sở hạ tầng dữ liệu được quản lý cho dù bạn sử dụng Apache Kafka hay Apache Spark.
Sử dụng Dịch vụ truyền được quản lý của Amazon dành cho Apache Kafka (Amazon MSK) để dễ dàng triển khai, chạy và quản lý các cụm Kafka của bạn. Dịch vụ này có thể tự động thực hiện những việc sau:
- Cung cấp tất cả các tài nguyên cần thiết cho toàn bộ cụm Kafka
- Sao chép và phân phối các cụm Kafka trên nhiều Vùng sẵn sàng
- Chạy cụm Kafka của bạn trong Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC) để cung cấp kết nối riêng giữa các nút
Sử dụng Amazon EMR để hỗ trợ các ứng dụng dữ liệu lớn, phân tích tương tác và máy học trên Spark. Với Amazon EMR, bạn có thể:
- Tiết kiệm hơn một nửa chi phí của một giải pháp xử lý dữ liệu tại chỗ.
- Tự động cung cấp các tài nguyên điện toán cho các ứng dụng dữ liệu lớn của bạn để đáp ứng nhu cầu thay đổi.
- Tích hợp Spark với nhiều kho lưu trữ đám mây khác nhau có quy mô linh hoạt, bao gồm Amazon S3, Amazon DynamoDB và Amazon Redshift
Bắt đầu sử dụng Spark và Kafka trên AWS bằng cách tạo một tài khoản ngay hôm nay.