ما الفرق بين Kafka وSpark؟
Apache Kafka هو محرك لمعالجة التدفق وApache Spark هو محرك لمعالجة البيانات الموزَّعة. في مجال التحليلات، تعالج المؤسسات البيانات بطريقتين رئيستين - المعالجة المجمّعة ومعالجة التدفق. في المعالجة المجمّعة، يمكنك معالجة حجم كبير جدًا من البيانات في عبء عمل واحد. في معالجة التدفق، يمكنك معالجة الوحدات الصغيرة باستمرار في التدفق في الوقت الفعلي. في الأصل، صُممت Spark للمعالجة المجمّعة وصُممت Kafka لمعالجة التدفق. في وقت لاحق، أتاحت Spark وحدة Spark Streaming كإضافة إلى بنيتها الموزّعة الأساسية. ومع ذلك، توفر Kafka معدّل نقل أقل وإنتاجية أعلى لمعظم حالات استخدام تدفق البيانات.
ما أوجه التشابه بين Kafka وSpark؟
صُمم كل من Apache Kafka وApache Spark من قِبل مؤسسة Apache Software Foundation من أجل معالجة البيانات بمعدل أسرع. تتطلب المؤسسات هيكلية بيانات حديثة يمكنها استيعاب المعلومات وتخزينها وتحليلها في الوقت الفعلي من مصادر البيانات المختلفة.
يتميز كل من Kafka وSpark بخصائص متداخلة لإدارة معالجة البيانات عالية السرعة.
معالجة البيانات الكبيرة
توفر Kafka مسارات بيانات موزَّعة عبر خوادم متعددة لاستيعاب كميات كبيرة من البيانات ومعالجتها في الوقت الفعلي. وهي تدعم حالات استخدام البيانات الكبيرة التي تتطلب التسليم المستمر الفعال للبيانات بين المصادر المختلفة.
وبالمثل، يمكنك استخدام Spark لمعالجة البيانات على نطاق واسع باستخدام العديد من أدوات المعالجة والتحليل في الوقت الفعلي. على سبيل المثال، مع مكتبة تعلّم الآلة في Spark المسماة وMLlib، يمكن للمطورين استخدام مجموعات البيانات الكبيرة المخزنة لتطوير تطبيقات ذكاء الأعمال.
تنوع البيانات
يستوعب كل من Kafka وSpark البيانات المهيكلة وشبه المهيكلة وغير المهيكلة. ويمكنك إنشاء مسارات البيانات من التطبيقات المؤسسية أو قواعد البيانات أو مصادر التدفق الأخرى باستخدام Kafka أو Spark. يدعم كلا محركي معالجة البيانات النص العادي وJSON وXML وSQL وتنسيقات البيانات الأخرى شائعة الاستخدام في التحليلات.
وهما يحولان أيضًا البيانات قبل نقلها إلى وحدة تخزين متكاملة مثل مستودع البيانات، ولكن هذا قد يتطلب خدمات إضافية أو واجهات برمجة التطبيقات.
قابلية التوسع
Kafka عبارة عن محرك تدفق بيانات قابل للتطوير بدرجة كبيرة، ويمكنه التحجيم رأسيًا وأفقيًا. يمكنك إضافة المزيد من موارد الحوسبة إلى الخادم الذي يستضيف وسيط Kafka المحدد لتلبية حركة البيانات المتزايدة. وعوضًا عن ذلك، يمكنك إنشاء العديد من وسطاء Kafka على خوادم مختلفة لموازنة التحميل بشكل أفضل.
وبالمثل، يمكنك أيضًا تحجيم سعة معالجة Spark عن طريق إضافة المزيد من العُقد إلى المجموعة. على سبيل المثال، تستخدم مجموعات البيانات الموزَّعة المرنة (RDD) التي تخزّن الأقسام المنطقية للبيانات غير القابلة للتغيير على عُقد متعددة للمعالجة المتوازية. لذلك، تحافظ Spark أيضًا على الأداء الأمثل عند استخدامها لمعالجة أحجام البيانات الكبيرة.
سير العمل: Kafka مقابل Spark
إن Apache Kafka وApache Spark مصممتان بهيكليتين مختلفتين. تدعم Kafka تدفقات البيانات في الوقت الفعلي بترتيب موزَّع للموضوعات والوسطاء والمجموعات وبرنامج ZooKeeper. وفي الوقت نفسه، تقسم Spark عبء عمل معالجة البيانات إلى عُقد عامل متعددة، ويتم تنسيق ذلك من خلال عقدة رئيسة.
كيف تعمل Kafka؟
تربط Kafka منتجي البيانات ومستهلكيها باستخدام محرك معالجة موزَّع في الوقت الفعلي. مكونات Kafka الأساسية هي:
- وسيط يسهل المعاملات بين المستهلكين والمنتجين
- مجموعة تتكون من العديد من الوسطاء المستقرين في خوادم مختلفة
ينشر المنتجون المعلومات على مجموعة Kafka، في حين يسترجعها المستهلكون للمعالجة. ينظّم كل وسيط من وسطاء Kafka الرسائل وفقًا للموضوعات التي يقسّمها الوسيط بعد ذلك إلى عدة أقسام. قد يشترك العديد من المستهلكين الذين لديهم اهتمام مشترك بموضوع معين في القسم المرتبط لبدء تدفق البيانات.
تحتفظ Kafka بنسخ من البيانات حتى بعد قراءتها من قِبل المستهلكين. وهذا يتيح لـ Kafka تزويد المنتجين والمستهلكين بإمكانات تدفق البيانات وتبادل رسائل تتسم بالمرونة والقدرة على التعامل مع الأعطال. علاوةً على ذلك، يراقب ZooKeeper سلامة جميع وسطاء Kafka باستمرار. وهو يضمن وجود وسيط قائد يدير الوسطاء الآخرين في جميع الأوقات.
كيف تعمل Spark؟
Spark Core هي المكون الرئيس الذي يحتوي على وظائف Spark الأساسية. تتضمن هذه الوظائف معالجة البيانات الموزّعة، وإدارة الذاكرة، وجدولة المهام وإرسالها، والتفاعل مع أنظمة التخزين.
تستخدم Spark هيكلية رئيسة وثانوية موزّعة مع العديد من الطبقات التسلسلية التي تدعم مهام سير العمل الخاصة بتحويل البيانات والمعالجة المجمّعة. العقدة الرئيسة هي المنسق المركزي الذي يحدد مواعيد مهام معالجة البيانات ويُعيّنها إلى عُقد العامل.
عندما يرسل عالم البيانات طلب معالجة البيانات، تحدث الخطوات التالية:
- تنشئ العقدة الرئيسة عدة نسخ من البيانات غير قابلة للتغيير
- وهي تستخدم مُجدول رسم بياني لتقسيم الطلب إلى سلسلة من مهام المعالجة
- وتمرر المهام إلى Spark Core، التي تحدد مواعيد المهام وتُعيّنها إلى عُقد عامل محددة
بمجرد أن تنجز عُقد العامل المهام، فإنها تعيد النتائج إلى العقدة الرئيسة من خلال مدير المجموعة.
الاختلافات الرئيسة: التعلم الخاضع للإشراف مقابل التعلم غير الخاضع للإشراف
في التعلم الخاضع للإشراف، يمكن تدريب الخوارزمية باستخدام صور مصنفة للموز للتعرف عليها وإحصائها بدقة. من ناحية أخرى، فإن التعلم غير الخاضع للإشراف سيجمع الصور بناءً على أوجه التشابه. يمكن للنموذج تحديد أنواع مختلفة من الموز أو تجميعه مع فواكه أخرى بدون امتلاك معرفة صريحة أنه موز. سنناقش بعض الاختلافات الأخرى فيما يلي.
الهدف
الهدف الرئيس من التعلم الخاضع للإشراف هو التنبؤ بالمخرجات بناءً على المدخلات المعلومة.
ومع ذلك، فإن الهدف الرئيس للتعلم غير الخاضع للإشراف هو تحديد معلومات العلاقة القيِّمة بين نقاط بيانات الإدخال، وتطبيق المعلومات على المدخلات الجديدة، ورسم رؤى مماثلة.
النهج
يهدف التعلم الخاضع للإشراف إلى تقليل الأخطاء بين المخرجات المتوقعة والتصنيفات الحقيقية. وهو يعمم العلاقات المعلومة لتقديم تنبؤات دقيقة حول البيانات المجهولة.
في المقابل، تركز نماذج تعلّم الآلة غير الخاضع للإشراف على فهم الهيكل المتأصل للبيانات بدون توجيه. فهي تعطي الأولوية للعثور على الأنماط أو أوجه التشابه أو الحالات الشاذة داخل البيانات.
التعقيد
تختلف تقنيات التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف من حيث وظائف النمذجة الإحصائية البسيطة نسبيًا إلى الخوارزميات المعقدة للغاية، اعتمادًا على مجموعة المشكلات.
تتسم تطبيقات التعلم الخاضع للإشراف بأنها منتشرة على نطاق واسع ويمكن للمستخدمين غير التقنيين أيضًا تطوير حلول مخصصة بناءً على النماذج الموجودة مسبقًا.
في المقابل، قد يكون تطوير تطبيقات التعلم غير الخاضع للإشراف أكثر صعوبة، حيث إن إمكانية وجود أنماط وعلاقات في البيانات واسعة.
الاختلافات الرئيسة: Kafka مقابل Spark
يوفر كل من Apache Kafka وApache Spark للمؤسسات إمكانات معالجة البيانات السريعة. ومع ذلك، فإنهما تختلفان في الإعداد البنيوي، ما يؤثر في كيفية عملهما في حالات استخدام معالجة البيانات الكبيرة.
ETL
الاستخراج، والانتقال، والتحميل (ETL) هي عملية دمج البيانات الواردة من مصادر متعددة في مستودع مركزي كبير. وهي تتطلب إمكانات تحويل البيانات لتحويل البيانات المتنوعة إلى تنسيق قياسي.
تأتي Spark مضمنة بالعديد من إمكانات التحويل والتحميل. يمكن للمستخدمين استرداد البيانات من المجموعات وتحويلها وتخزينها في قاعدة البيانات المناسبة.
من ناحية أخرى، لا تدعم Kafka عملية ETL افتراضيًا. بدلاً من ذلك، يجب على المستخدمين استخدام واجهات برمجة التطبيقات لأداء وظائف ETL على تدفق البيانات. على سبيل المثال:
- باستخدام Kafka Connect API، يمكن للمطورين تمكين عمليات الاستخراج (E) والتحميل (L) بين نظامين
- توفر Kafka Streams API ميزات تحويل البيانات (T) التي يمكن للمطورين استخدامها لمعالجة رسائل الحدث إلى تنسيق مختلف
القراءة عن الاستخراج، والانتقال، والتحميل (ETL) »
وقت الاستجابة
تم تطوير Spark لتحل محل Apache Hadoop، التي تعذر عليها دعم المعالجة وتحليلات البيانات في الوقت الفعلي. توفر Spark عمليات القراءة/الكتابة في الوقت الفعلي تقريبًا لأنها تخزن البيانات على ذاكرة الوصول العشوائي بدلاً من الأقراص الثابتة.
ومع ذلك، تتفوق Kafka على Spark بقدرتها على تدفق الأحداث بزمن انتقال منخفض للغاية. يمكن للمطورين استخدام Kafka لإنشاء تطبيقات تعتمد على الأحداث وتستجيب لتغييرات البيانات في الوقت الفعلي. على سبيل المثال، يستخدم The Orchard، وهو مزود موسيقى رقمية، Kafka لمشاركة بيانات التطبيقات المنعزلة مع الموظفين والعملاء في الوقت الفعلي تقريبًا.
قراءة كيفية عمل The Orchard مع AWS »
لغات البرمجة
يمكن للمطورين استخدام Spark لإنشاء التطبيقات ونشرها بلغات متعددة على منصة معالجة البيانات. يتضمن ذلك Java وPython وScala وR. وتوفر Spark أيضًا واجهات برمجة تطبيقات سهلة الاستخدام وأطرًا لمعالجة البيانات يمكن للمطورين استخدامها لتنفيذ نماذج معالجة الرسوم البيانية وتعلّم الآلة.
على العكس من ذلك، لا توفر Kafka دعمًا لغويًا لحالات استخدام تحويل البيانات. لذلك، لا يمكن للمطورين إنشاء أنظمة تعلّم الآلة على النظام الأساسي بدون مكتبات إضافية.
التوافر
كل من Kafka وSpark عبارة عن منصة لمعالجة البيانات تتسم بالتوافر العالي والتعامل مع الأعطال.
تحتفظ Spark بنسخ ثابتة من أعباء العمل على عُقد متعددة. في حالة فشل إحدى العُقد، يمكن للنظام إعادة حساب النتائج من العُقد النشطة المتبقية.
في المقابل، تواصل Kafka عمل نسخ طبق الأصل من أقسام البيانات إلى خوادم مختلفة. وتوجّه تلقائيًا طلبات المستهلكين إلى النسخ الاحتياطية إذا كان قسم Kafka قد فقد اتصاله بالإنترنت.
مصادر البيانات المتعددة
تجري Kafka تدفق الرسائل من مصادر بيانات متعددة بشكل متزامن. على سبيل المثال، يمكنك إرسال البيانات من مختلف خوادم الويب والتطبيقات والخدمات المصغرة وأنظمة المؤسسات الأخرى إلى موضوعات Kafka محددة في الوقت الفعلي.
من ناحية أخرى، تتصل Spark بمصدر بيانات واحد في كل مرة على حدة. ومع ذلك، فإن استخدام مكتبة Spark Structured Streaming يسمح لـ Spark بمعالجة دفعات صغيرة من تدفقات البيانات من مصادر متعددة.
الاختلافات الرئيسة: Kafka مقابل Spark Structured Streaming
تسمح Spark Streaming لـ Apache Spark باعتماد نهج معالجة الدفعات الصغيرة للتدفقات الواردة. وقد شهدت تحسينات منذ ذلك الحين بواسطة Spark Structured Streaming، الذي يستخدم واجهتَي برمجة التطبيقات (API) DataFrame وDataset لتحسين أداء معالجة التدفق. يسمح هذا النهج لـ Spark بمعالجة التدفق المستمر للبيانات مثل Apache Kafka، ولكن هناك العديد من الاختلافات التي تفصل بين النظامين.
نموذج المعالجة
Kafka عبارة عن منصة تدفق موزعة تربط تطبيقات مختلفة أو خدمات مصغرة لتمكين المعالجة المستمرة. وهدفها هو ضمان تلقي تطبيقات العميل للمعلومات من المصادر باستمرار في الوقت الفعلي.
على عكس Kafka، يُعد Spark Structured Streaming امتدادًا يوفر دعمًا إضافيًا لتدفق الأحداث لدى بنية Spark. يمكنك استخدامه لجمع تدفق البيانات في الوقت الفعلي، وتحويل البيانات إلى دفعات صغيرة، ومعالجة الدفعات باستخدام مكتبات تحليل البيانات ومحرك المعالجة المتوازية في Spark. على الرغم من ذلك، يتعذر على تدفق Spark أن يضاهي سرعة Kafka لاستيعاب البيانات في الوقت الفعلي.
مخزن البيانات
تخزن Kafka الرسائل التي يرسلها المنتجون إلى ملفات سجلات تُسمى الموضوعات. تحتاج ملفات السجلات إلى تخزين دائم لضمان بقاء البيانات المخزنة غير متأثرة في حالة انقطاع التيار الكهربائي. عادةً ما تُصنع نسخ متماثلة من ملفات السجلات على خوادم مادية مختلفة كنسخ احتياطية.
ومن ناحية أخرى، يخزن Spark Structured Streaming تدفقات البيانات ويعالجها في ذاكرة الوصول العشوائي، ولكنه قد يستخدم الأقراص كوحدة تخزين ثانوية إذا تجاوزت البيانات سعة ذاكرة الوصول العشوائي. يتكامل Spark Structured Streaming بسلاسة مع نظام الملفات الموزّعة لـ Hadoop (HDFS)، ولكنه يعمل أيضًا مع وحدات التخزين السحابية الأخرى، بما في ذلك خدمة التخزين البسيطة في Amazon (Amazon S3).
واجهات برمجة التطبيقات (API)
تسمح Kafka للمطورين بنشر تدفقات بيانات Kafka والاشتراك فيها وإعدادها، ثم معالجتها باستخدام واجهات برمجة تطبيقات مختلفة. وتدعم واجهات برمجة التطبيقات هذه مجموعة واسعة من لغات البرمجة، بما في ذلك Java وPython وGo و.NET وSwift.
من ناحية أخرى، تركز واجهات برمجة التطبيقات الخاصة بـ Spark Structured Streaming على تحويل بيانات الإدخال المباشرة المستوعَبة من مصادر مختلفة. على عكس Kafka، تتوفر واجهات برمجة تطبيقات Spark Structured Streaming بلغات محدودة. يمكن للمطورين إنشاء تطبيقات باستخدام Spark Structured Streaming من خلال Java وPython وScala.
حالات استخدام Kafka مقابل Spark
Kafka وSpark هما منصتان لمعالجة البيانات تخدمان أغراضًا مختلفة.
تسمح Kafka للعديد من تطبيقات العملاء بنشر المعلومات في الوقت الفعلي والاشتراك فيها من خلال بنية وسيط رسائل موزعة وقابلة للتوسيع. من ناحية أخرى، تسمح Spark للتطبيقات بمعالجة كميات كبيرة من البيانات على دفعات.
لذلك، تُعد Kafka الخيار الأفضل لضمان رسائل موثوق بها وذات زمن انتقال منخفض ومعدل نقل عالٍ بين التطبيقات أو الخدمات المختلفة على السحابة. وفي الوقت نفسه، تسمح Spark للمؤسسات بتشغيل تحليلات البيانات وأعباء عمل تعلّم الآلة الكثيفة.
على الرغم من حالات الاستخدام المختلفة، فإن Kafka وSpark لا تستبعد إحداهما الأخرى. يمكنك الجمع بين بنيتَي معالجة البيانات هاتين لتشكيل نظام معالجة مجمعة في الوقت الفعلي ذي قدرة على التعامل مع الأعطال. في هذا الإعداد، تستوعب Kafka البيانات المستمرة من مصادر متعددة قبل تمريرها إلى المنسق المركزي لـ Spark. بعد ذلك، تعيِّن Spark البيانات التي تتطلب معالجة مجمعة إلى عُقد العامل المعنية.
ملخص الاختلافات: Kafka مقابل Spark
| Kafka |
Spark |
|
| ETL |
تحتاج إلى واجهة Kafka Connect API وواجهة Kafka Streams API لوظائف الاستخراج والانتقال والتحميل (ETL). |
تدعم وظائف الاستخراج والانتقال والتحميل (ETL) بشكل أصلي. |
| وقت الاستجابة |
زمن استجابة منخفض للغاية. توفر الوقت الفعلي الحقيقي لكل حدث وارد. |
تعمل بزمن استجابة منخفض. تنفذ عمليات القراءة/الكتابة على ذاكرة الوصول العشوائي (RAM). |
| لغات البرمجة |
تحتاج إلى مكتبات إضافية لتنفيذ وظائف تحويل البيانات. |
تدعم لغات Java وPython وScala وR لمهام تعلُّم الآلة وتحويل البيانات. |
| التوفر |
تنسخ قسم البيانات احتياطيًا على خوادم مختلفة. توجِّه الطلبات إلى النسخ الاحتياطية عند فشل القسم النشط. |
تحتفظ بالبيانات الثابتة في عُقد متعددة. تعيد حساب النتيجة عند فشل عقدة. |
| مصادر البيانات |
يمكن أن تدعم مصادر بيانات متعددة بشكل متزامن. |
تتصل بمصدر بيانات واحد. تحتاج إلى Spark Structured Streaming للتدفق باستخدام مصادر بيانات متعددة. |
كيف يمكن لـ AWS المساعدة في تلبية متطلبات Kafka وSpark لديك؟
توفر Amazon Web Services (AWS) دعمًا للبنية التحتية للبيانات المُدارة سواء كنت تستخدم Apache Kafka أو Apache Spark.
استخدم Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK) لنشر مجموعات Kafka وتشغيلها وإدارتها بدون عناء. يمكنها تنفيذ ما يلي تلقائيًا:
- توفير جميع الموارد اللازمة لمجموعات Kafka بأكملها
- النسخ المتماثل لمجموعات Kafka وتوزيعها في مناطق توافر الخدمات المتعددة
- تشغيل مجموعات Kafka في السحابة الخاصة الافتراضية بـ Amazon (Amazon VPC) لتوفير اتصال خاص بين العُقد
استخدم Amazon EMR لدعم بيانات Spark الكبيرة والتحليلات التفاعلية وتطبيقات تعلُّم الآلة. باستخدام Amazon EMR، يمكنك القيام بما يلي:
- توفير أكثر من نصف تكلفة حل معالجة البيانات المحلي.
- توفير موارد الحوسبة تلقائيًا لتلبية الاحتياجات المتغيرة لتطبيقات البيانات الكبيرة.
- تحقيق تكامل Spark مع العديد من خدمات التخزين السحابية القابلة للتحجيم، ومنها Amazon S3 وAmazon DynamoDB وAmazon Redshift
ابدأ استخدام Spark وKafka على AWS من خلال إنشاء حساب اليوم.
