Kafka ve Spark Arasındaki Fark Nedir?
Apache Kafka bir akış işleme altyapısı, Apache Spark ise dağıtılmış bir veri işleme altyapısıdır. Analizde, kuruluşlar verileri toplu işleme ve akış işleme olmak üzere iki ana yolla işler. Toplu işlemede, tek bir iş yükünde çok büyük miktarda veriyi işlersiniz. Akış işlemede, küçük birimleri gerçek zamanlı akışta sürekli olarak işlersiniz. Başlangıçta Spark toplu işleme, Kafka ise akış işleme için tasarlanmıştı. Daha sonra Spark, Spark Akış modülünü bir eklenti olarak temel dağıtılmış mimarisine ekledi. Bununla birlikte, Kafka, çoğu akış verisi kullanım örneği için daha düşük gecikme süresi ve daha yüksek verim sunar.
Kafka ve Spark arasındaki benzerlikler nelerdir?
Apache Kafka ve Apache Spark, verileri daha hızlı işlemek için Apache Software Foundation tarafından tasarlanmıştır. Kuruluşlar, çeşitli veri kaynaklarından gerçek zamanlı bilgileri alabilen, depolayabilen ve analiz edebilen modern veri mimarisine ihtiyaç duyar.
Kafka ve Spark, yüksek hızlı veri işlemeyi yönetmek için örtüşen özelliklere sahiptir.
Büyük veri işleme
Kafka, büyük hacimli verileri gerçek zamanlı olarak almak ve işlemek için birden fazla sunucuda dağıtılmış veri işlem hatlarını sağlar. Farklı kaynaklar arasında verimli kesintisiz veri iletimini gerektiren büyük veri kullanım örneklerini destekler.
Aynı şekilde, çeşitli gerçek zamanlı işleme ve analiz araçlarıyla verileri uygun ölçekte işlemek için Spark'ı kullanabilirsiniz. Örneğin, Spark'ın makine öğrenimi kitaplığı MLLib ile geliştiriciler, iş zekası uygulamaları geliştirmek için depolanan büyük veri kümelerini kullanabilir.
İş zekası hakkında daha fazla bilgi edinin »
Veri çeşitliliği
Hem Kafka hem de Spark yapılandırılmamış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmış verileri alır. Kafka veya Spark ile kurumsal uygulamalardan, veritabanlarından veya diğer akış kaynaklarından veri işlem hatları oluşturabilirsiniz. Her iki veri işleme altyapısı düz metin, JSON, XML, SQL ve analizlerde yaygın olarak kullanılan diğer veri biçimlerini destekler.
Ayrıca verileri veri ambarı gibi entegre depolamaya taşımadan önce dönüştürürler, ancak bu da ek hizmetleri veya API'leri gerektirebilir.
Ölçeklenebilirlik
Kafka son derece ölçeklenebilir bir veri akışı altyapısıdır ve hem dikey hem de yatay olarak ölçeklenebilir. Artan trafiğe yanıt vermek için belirli bir Kafka aracısını barındıran sunucuya daha fazla bilgi işlem kaynağı ekleyebilirsiniz. Alternatif olarak, daha iyi yük dengeleme için farklı sunucularda birden fazla Kafka aracısı oluşturabilirsiniz.
Aynı şekilde, bir kümeye daha fazla düğüm ekleyerek Spark'ın işleme kapasitesini de ölçeklendirebilirsiniz. Örneğin, paralel işleme için birden fazla düğümde değiştirilemez verilerin mantıksal bölümlerini depolayan Dayanıklı Dağıtılmış Veri Kümeleri'ni (RDD) kullanır. Böylece Spark, büyük veri hacimlerini işlerken kullandığınızda da optimum performansı sürdürür.
Temel farklar: Denetimli ve denetimsiz öğrenme
Denetimli öğrenmede, doğru bir şekilde tanımak ve saymak için bir algoritma etiketlenmiş muz görüntüleriyle eğitilebilir. Öte yandan, denetimsiz öğrenmede ise görüntüler benzerliklere göre gruplandırır. Model, nesnelerin muz olduklarını açıkça bilmeden, farklı muz çeşitlerini potansiyel olarak tanımlayabilir veya diğer meyvelerle beraber gruplandırabilir. Bazı farklılıkları daha sonra tartışacağız.
Hedef
Denetimli öğrenmenin temel amacı, bilinen girdilere dayalı bir çıktı tahmin etmektir.
Bununla birlikte, denetimsiz öğrenmenin temel amacı ise giriş verisi noktaları arasındaki değerli ilişki bilgilerini belirlemek, bilgileri yeni girdilere uygulamak ve benzer öngörüleri çizmektir.
Yaklaşım
Denetimli öğrenme, tahmin edilen çıktılar ve gerçek etiketler arasındaki hatayı en düşük seviyeye indirir. Görünmeyen veriler üzerinde doğru tahminler yapmak için öğrenilen ilişkileri genelleştirir.
Buna karşılık, denetimsiz makine öğrenimi modelleri ise rehberlik olmadan verilerin doğal yapısını anlamaya odaklanır. Verilerdeki kalıpları, benzerlikleri veya anormallikleri bulmaya öncelik verirler.
Karmaşıklık
Hem denetimli hem de denetimsiz öğrenme teknikleri, sorun setine bağlı olarak nispeten temel istatistiksel modelleme işlevlerinden oldukça karmaşık algoritmalara kadar değişkenlik gösterir.
Denetimli öğrenme uygulamaları yaygındır ve teknik olmayan kullanıcılar da önceden var olan modellere göre özel çözümler geliştirebilirler.
Buna karşılık, verilerdeki kalıplar ve ilişkiler ile ilgili olasılık çok geniş olduğundan denetimsiz öğrenme uygulamalarının geliştirilmesi daha zor olabilir.
İş akışı: Kafka ve Spark
Apache Kafka ve Apache Spark farklı mimarilerle inşa edilmiştir. Kafka, dağıtılmış bir konu, aracı, küme ve ZooKeeper yazılımı düzenlemesi ile gerçek zamanlı veri akışlarını destekler. Bu arada Spark, veri işleme iş yükünü birden fazla çalışan düğümüne böler ve bu, birincil bir düğüm ile koordine edilir.
Kafka nasıl çalışır?
Kafka, gerçek zamanlı dağıtılmış bir işleme altyapısı kullanarak veri üreticilerini ve tüketicilerini birbirine bağlar. Temel Kafka bileşenleri şunlardır:
- Tüketiciler ve üreticiler arasındaki işlemleri kolaylaştıran bir aracı
- Farklı sunucularda bulunan birden fazla aracıdan oluşan bir küme
Üreticiler, bilgileri bir Kafka kümesinde yayınlarken tüketiciler ise bunları işlenmek üzere alır. Her Kafka aracısı, mesajları aracının daha sonra birkaç bölüme ayırdığı konulara göre düzenler. Belirli bir konuya ortak ilgi duyan birkaç tüketici, veri akışını başlatmak için ilgili bölüme abone olabilir.
Kafka, tüketiciler okuduktan sonra bile verilerin kopyalarını saklar. Bu da Kafka'nın üreticilere ve tüketicilere esnek ve hata toleranslı veri akışı ve mesajlaşma yetenekleri sunmasını sağlar. Ayrıca, ZooKeeper tüm Kafka aracılarının sağlığını sürekli olarak izler. Diğer aracıları her zaman yöneten bir lider aracı olmasını sağlar.
Spark nasıl çalışır?
Spark Core, temel Spark işlevselliğini içeren ana bileşendir. Bu işlev, dağıtılmış veri işleme, bellek yönetimi, görev planlama ve gönderme ve depolama sistemleriyle etkileşimi içerir.
Spark, veri dönüşümünü ve toplu işleme iş akışlarını destekleyen birkaç sıralı katmana sahip dağıtılmış bir birincil-ikincil mimari kullanır. Birincil düğüm, veri işleme görevlerini zamanlayan ve çalışan düğümlerine atayan merkezi koordinatördür.
Bir veri bilimcisi bir veri işleme isteği gönderdiğinde aşağıdaki adımlar gerçekleşir:
- Birincil düğüm, verilerin birkaç değişmez kopyasını oluşturur
- İsteği bir dizi işleme görevine bölmek için bir grafik zamanlayıcı kullanır
- Görevleri, zamanlayan ve belirli çalışan düğümlerine atayan Spark Core'a iletir
Çalışan düğümleri görevleri tamamladıktan sonra, sonuçları küme yöneticisi aracılığıyla birincil düğüme geri verir.
Temel farklar: Kafka ve Spark
Hem Apache Kafka hem de Apache Spark, kuruluşlara hızlı veri işleme yeteneklerini sağlar. Bununla birlikte, mimari kurulum olarak farklılık gösterirler ve bu da büyük veri işleme kullanım örneklerinde çalışma şekillerini etkiler.
ETL
Ayıkla, dönüştür ve yükle (ETL), birden çok kaynaktaki verileri, büyük ve merkezi bir depoda birleştirme işlemidir. Çeşitli verileri standart bir biçime dönüştürmek için veri dönüştürme yetenekleri gerektirir.
Spark, birçok yerleşik dönüştürme ve yükleme özelliğiyle birlikte gelir. Kullanıcılar kümelerden veri alabilir ve bunları uygun veritabanında dönüştürebilir ve depolayabilir.
Öte yandan, Kafka varsayılan olarak ETL'yi desteklemez. Bunun yerine, kullanıcılar veri akışında ETL işlevlerini gerçekleştirmek için API'leri kullanmalıdır. Örneğin:
- Kafka Connect API'si ile geliştiriciler iki sistem arasında ayıkla (E) ve yükle (L) işlemlerini etkinleştirebilir
- Kafka Streams API'si, geliştiricilerin olay mesajlarını farklı bir biçimde işlemek için kullanabilecekleri veri dönüştürme (T) özelliklerini sağlar
Gecikme Süresi
Spark, gerçek zamanlı işleme ve veri analizini destekleyemeyen Apache Hadoop'un yerini alacak şekilde geliştirildi. Spark, verileri sabit diskler yerine RAM'de depoladığı için neredeyse gerçek zamanlı okuma/yazma işlemlerini sağlar.
Ancak Kafka, ultra düşük gecikme süreli olay akışı özelliğiyle Spark'ı geride bırakır. Geliştiriciler, gerçek zamanlı veri değişikliklerine yanıt veren olay odaklı uygulamalar geliştirmek için Kafka'yı kullanabilir. Örneğin, dijital müzik sağlayıcısı The Orchard, Kafka'yı kullanarak silolu uygulama verilerini çalışanlarla ve müşterilerle neredeyse gerçek zamanlı olarak paylaşabiliyor.
The Orchard'ın AWS ile nasıl çalıştığını okuyun »
Programlama dilleri
Geliştiriciler, veri işleme platformunda farklı dillerde uygulama geliştirmek ve dağıtmak için Spark'ı kullanabilir. Java, Python, Scala ve R dilleri buna dahildir. Spark, geliştiricilerin grafik işleme ve makine öğrenimi modellerini uygulamak için kullanabilecekleri kullanıcı dostu API'leri ve veri işleme çerçevelerini de sunar.
Bunun tersine, Kafka veri dönüştürme kullanım örnekleri için dil desteği sağlamaz. Bu nedenle geliştiriciler, ek kitaplık olmadan platformda makine öğrenimi sistemleri geliştiremez.
Erişilebilirlik
Hem Kafka hem de Spark, yüksek erişilebilirliğe ve hata toleransına sahip veri işleme platformlarıdır.
Spark, iş yüklerinin kalıcı kopyalarını farklı düğümlerde tutar. Düğümlerden biri hata verirse sistem, geri kalan aktif düğümlerden sonuçları yeniden hesaplayabilir.
Bu arada Kafka, veri bölümlerini sürekli olarak farklı sunuculara çoğaltır. Bir Kafka bölümü çevrimdışı olursa tüketici isteklerini otomatik olarak yedeklere yönlendirir.
Birden fazla veri kaynağı
Kafka, birden fazla veri kaynağından aynı anda mesaj akışı sağlar. Örneğin, farklı web sunucularından, uygulamalardan, mikro hizmetlerden ve diğer kurumsal sistemlerden belirli Kafka konularına gerçek zamanlı olarak veri gönderebilirsiniz.
Diğer yandan, Spark herhangi bir zamanda tek bir veri kaynağına bağlanır. Ancak, Spark Yapılandırılmış Akışı kitaplığını kullanmak, Spark'ın farklı kaynaklardan veri akışlarının mikro toplu işlemlerini işlemesine olanak tanır.
Temel farklar: Kafka ve Spark Yapılandırılmış Akışı
Spark Akışı, Apache Spark'ın gelen akışlar için mikro toplu işleme yaklaşımını benimsemesine olanak tanır. O zamandan beri, akış işleme performansını iyileştirmek için DataFrame ve Dataset API'lerini kullanan Spark Yapılandırılmış Akışı tarafından geliştirilmiştir. Bu yaklaşım, Spark'ın Apache Kafka gibi sürekli veri akışını işlemesine izin verir, ancak bazı farklar her iki platformu da birbirinden ayırır.
İşleme modeli
Kafka, sürekli işlemeyi mümkün kılmak için farklı uygulamaları veya mikro hizmetleri birbirine bağlayan dağıtılmış bir akış platformudur. Amacı, müşteri uygulamalarının kaynaklardan sürekli olarak gerçek zamanlı bilgi almasını sağlamaktır.
Kafka'nın tersine Spark Yapılandırılmış Akışı, Spark mimarisine ilave olay akışı desteği sunan bir uzantıdır. Spark'ın veri analizi kitaplıkları ve paralel işleme altyapısı ile gerçek zamanlı veri akışını yakalamak, verileri küçük toplu işlemlere dönüştürmek ve toplu işlemleri işlemek için kullanabilirsiniz. Buna rağmen, Spark akışı Kafka'nın gerçek zamanlı veri alımı hızıyla eşleşemez.
Veri depolama alanı
Kafka, üreticilerin gönderdiği mesajları konular adı verilen günlük dosyalarında depolar. Bir elektrik kesintisi olması durumunda depolanan verilerin etkilenmemesi için günlük dosyalarının kalıcı depolanması gerekir. Genellikle günlük dosyaları farklı fiziksel sunucularda yedekleme olarak çoğaltılır.
Bu arada, Spark Yapılandırılmış Akışı veri akışlarını RAM'de depolar ve işler, ancak veriler RAM'in kapasitesinin üzerine çıkarsa diskleri ikincil depolama alanı olarak kullanabilir. Spark Yapılandırılmış Akışı, Apache Hadoop Dağıtılmış Dosya Sistemi (HDFS) ile sorunsuz bir şekilde entegre olur ancak Amazon Basit Depolama Hizmeti (Amazon S3) gibi diğer bulut depolama alanıyla da çalışır.
API'ler
Kafka, geliştiricilerin Kafka veri akışlarını yayınlamasına, akışlara abone olmasına ve kurmasına ve ardından bunları farklı API'lerle işlemesine olanak tanır. Bu API'ler Java, Python, Go, Swift ve .NET dahil çok çeşitli programlama dillerini destekler.
Bu arada, Spark Yapılandırılmış Akışı'nın API'leri, çeşitli kaynaklardan alınan canlı girdi verilerindeki veri dönüşümüne odaklanır. Kafka'nın aksine, Spark Yapılandırılmış Akış API'leri sınırlı sayıda dilde mevcuttur. Geliştiriciler Java, Python ve Scala ile Spark Yapılandırılmış Akışı'nı kullanarak uygulamalar geliştirebilir.
Kullanım zamanı: Kafka ve Spark
Kafka ve Spark, farklı amaçlara hizmet eden iki veri işleme platformudur.
Kafka, birden fazla istemci uygulamasının ölçeklenebilir, dağıtılmış bir mesaj aracısı mimarisiyle gerçek zamanlı bilgileri yayınlamasına ve abone olmasına olanak tanır. Öte yandan Spark, uygulamaların yüksek miktarda veriyi toplu olarak işlemesine olanak tanır.
Bu nedenle Kafka, buluttaki farklı uygulamalar veya hizmetler arasında güvenilir, düşük gecikme süreli, yüksek aktarım hızında mesajlaşma sunmak için daha iyi bir seçenektir. Bu arada Spark, kuruluşların ağır veri analizi ve makine öğrenimi iş yüklerini çalıştırmasına olanak tanır.
Farklı kullanım örneklerine rağmen Kafka ve Spark karşılıklı olarak dışlayıcı değildir. Hata toleranslı, gerçek zamanlı toplu işleme sistemi oluşturmak için her iki veri işleme mimarisini de birleştirebilirsiniz. Bu kurulumda Kafka, Spark'ın merkezi koordinatörüne iletmeden önce birden fazla kaynaktan sürekli veri alır. Ardından Spark, ilgili çalışan düğümlerine toplu işleme gerektiren verileri atar.
Farklılıkların özeti: Kafka ve Spark
| Kafka |
Spark |
|
| ETL |
ETL fonksiyonları için Kafka Connect API'si ve Kafka Streams API'sine ihtiyaç duyar. |
ETL'yi yerel olarak destekler. |
| Gecikme Süresi |
Ultra düşük gecikme süresi. Gelen her olay için gerçek zamanlı bilgi sağlar. |
Düşük gecikme süresi. RAM üzerinde okuma/yazma işlemlerini gerçekleştirir. |
| Programlama dilleri |
Veri dönüştürme işlevlerini uygulamak için ek kitaplıklara ihtiyaç duyar. |
Veri dönüştürme ve makine öğrenimi görevleri için Java, Python, Scala ve R'yi destekler. |
| Erişilebilirlik |
Farklı sunucularda veri bölümünü yedekler. Etkin bir bölüm hata verdiğinde istekleri yedeklere yönlendirir. |
Birden fazla düğümde kalıcı verileri korur. Bir düğüm hata verdiğinde sonucu yeniden hesaplar. |
| Veri kaynakları |
Aynı anda birden fazla veri kaynağını destekleyebilir. |
Tek bir veri kaynağına bağlanır. Birden çok veri kaynağıyla akış sağlamak için Spark Yapılandırılmış Akışına ihtiyaç duyar. |
AWS, Kafka ve Spark gereksinimlerinize nasıl yardımcı olabilir?
İster Apache Kafka ister Apache Spark kullanıyor olun, Amazon Web Services (AWS) yönetilen veri altyapısı desteği sağlar.
Kafka kümelerinizi kolayca dağıtmak, çalıştırmak ve yönetmek için Amazon Apache Kafka için Amazon Yönetilen Akış'ı (Amazon MSK) kullanın. Otomatik olarak aşağıdakileri yapabilir:
- Tüm Kafka kümeleri için gereken tüm kaynakları sağlama
- Kafka kümelerini birden fazla Erişilebilirlik Alanında çoğaltma ve dağıtma
- Düğümler arasında özel bağlantı kurmak için Kafka kümelerinizi Amazon Sanal Özel Bulut'ta (Amazon VPC) çalıştırma
Spark büyük veri, etkileşimli analiz ve makine öğrenimi uygulamalarınızı desteklemek için Amazon EMR'yi kullanma. Amazon EMR ile şunları yapabilirsiniz:
- Şirket içi veri işleme çözümünün maliyetinin yarısından fazlasında tasarruf etme.
- Değişen taleplere yanıt vermek için büyük veri uygulamalarınızla ilgili bilgi işlem kaynaklarını otomatik olarak sağlama.
- Spark'ı Amazon S3, Amazon DynamoDB ve Amazon Redshift gibi çeşitli ölçeklenebilir bulut depolama alanlarıyla entegre etme
Hemen bir hesap oluşturarak AWS'de Spark ve Kafka'yı kullanmaya başlayın.
AWS İçin Sonraki Adımlar
AWS'de Kafka'yı kullanmaya nasıl başlayacağınızı öğrenin
AWS'de Spark'ı kullanmaya nasıl başlayacağınızı öğrenin