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Apache Spark替代品

什么是Apache Spark的最佳选择?

大数据处理的真正挑战不仅在于处理海量数据,还在于高速处理数据。因此,这就产生了对流数据处理和支持它的框架的需求。 Apache Spark 由于其流分析和流数据处理功能,它已成为大数据世界中的游戏规则改变者,因此受到了极大的欢迎。 但是,Apache Spark并非唯一一种,市场上有许多Apache Spark替代产品也以更高级的功能而受到欢迎。

在此博客中,我们将从不同的角度讨论Apache Spark的最佳替代方案。

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Apache Spark与最著名的Apache Spark替代产品的可比功能

流数据处理近来发展很快,需求仅在增加。需要快速处理庞大的数据集,而流处理正是这一要求的答案。流处理所需的组件包括IDE,服务器,连接器,运营商业智能或实时数据集市和流分析。

流分析和处理领域中有许多新产品和框架,例如IBM InfoSphere,SAG Apama,Apache Spark和Apache Storm可满足这些目的。这些工具可帮助组织满足不断变化的实时业务条件。这些工具使团队能够管理交易,系统监控,欺诈检测等。实时数据流处理就像在包含Hadoop和其他技术的大数据生态系统中的游戏规则改变者一样。

毫无疑问,Apache Spark在处理大数据时已成为标准工具。它被广泛用于各种任务,因此在竞争者中遥遥领先。 Spark提供的流处理的用例包括数据发现和研究,数据分析和仪表板,机器学习和ETL。

Apache Spark的一些关键功能是

  • 它是用于大规模处理海量数据集的开源分析平台。
  • 它可作为具有批处理以及流数据的高性能的高速引擎。
  • 它具有弹性的分布式数据集(RDD),并且内存中的数据结构允许Spark执行功能编程。
  • 它使用DAG调度程序以及物理执行引擎和查询优化器。

就数据处理而言,Apache Spark比Hadoop快100倍。这是前11名 使Apache Spark更快的因素.

  • 它基于具有高延迟的微批量模型。
  • Spark通过仅处理每个记录一次来恢复丢失的工作,并避免重复工作。
  • 可以通过固定内存来进行大批量计算,因为Spark流将以小批量的形式收集数据流并运行批处理程序。
  • 通过使用Java,Python,R,Scala,SQL等编写应用程序,Spark也非常易于使用和实现。
  • 它包含一堆库Spark SQL,MLlib(用于机器学习),Spark Streaming和GraphX。

因此,它将流,SQL和复杂的分析结合在一起。 Apache Spark有效地在Hadoop,Kubernetes和Apache Mesos上运行,或在云中运行,以访问各种数据源。它拥有出色的社区背景和支持。此外,Spark具有一些特殊的品质和特性,包括其突出的集成和实现框架。

但是某些其他产品和框架可以视为Apache Spark的替代产品。这些工具已经快速发展了多年,并已与Spark一起成为行业领导者。

想知道Apache Spark在大数据行业中的重要性吗?阅读我们以前的博客,网址为 Apache Spark的重要性 在大数据行业。

成为直接竞争者的一些最佳Apache Spark替代品是

  • 阿帕奇风暴
  • Apache Flink
  • SAS
  • TIBCO StreamBase
  • IBM InfoSphere Streams
  • Software AG的Apama

让我们知道可以击败竞争对手的Apache Spark替代品的各个方面

阿帕奇风暴

它是最好和最受欢迎的Apache Spark替代产品之一。 阿帕奇风暴是Twitter创建的用于流处理的开源框架。它被视为提供大量可伸缩事件收集的分布式实时计算系统。它包含其他开放源代码部分,例如Zookeeper,Kafka和ZeroMQ。

同时,它使用Zookeeper进行集群管理,使用Kafka进行排队消息传递,使用ZeroMQ进行多播消息传递。此外,Apache Storm可在生产环境中的多个部署中运行。它具有许多用例,例如连续计算,在线机器学习,实时分析,ETL,分布式RPC等,从而使对无限数据流的实时处理变得容易。

这是一个高速平台,可以简单地与任何编程语言一起使用。 阿帕奇风暴使用Spouts,Blots和Tuples每秒为每个节点处理数百万个元组。 Storm中的拓扑消耗数据流并对其进行复杂处理。 Storm与我们通常使用的数据库和排队技术集成在一起。这是一个容错,可扩展,易于操作和使用的平台。

Apache Flink

它是被认为是最佳Apache Spark替代产品之一的另一个平台。 Apache Flink是用于流以及大规模处理的开源平台。它为计算提供了一个基于容错运算符的模型,而不是Apache Spark的微批量模型。

在所有工作负载(例如SQL,微批量,流传输和批处理)的情况下,它都使用流。它以其闪电般的数据处理速度而闻名。这意味着所有数据元素一收到流媒体程序就立即使用流式传输程序进行流水线处理。可以在这些流上执行灵活的窗口操作。

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此外,Apache Flink在集合上使用迭代转换,并针对迭代过程进行了优化。它使用运算符链接,排序,分区和联接算法进行优化。另外,Apache Flink允许与其他工具强烈兼容,并且您可以通过Apache Flink在执行引擎上轻松使用Storm,MapReduce等代码。它以其出色的性能而闻名,其闭环迭代使图形处理和机器学习更快,更有效。它只需最少的配置工作即可实现高吞吐量和低延迟。

IBM InfoSphere Streams

它也是IBM为流处理提供的最佳Apache Spark替代产品之一。它具有流处理用例实现所需的所有典型功能。它提供了集成功能以及高度可扩展的事件服务器。

它具有基于Eclipse的IDE,可以进行可视化配置和开发。 InfoSphere具有比Storm更好的性能。它有助于在一段时间(分钟或小时)内以数据流的形式从信息中发现模式。此外,它甚至可以融合流,可以帮助您从多个流中获取见解。

该平台具有欺诈检测功能和网络管理功能,对企业具有巨大的价值。它包含一个运行时环境,可以在其中执行流应用程序的部署和监视。有一个编程模型,可以使用流处理语言(SPL)编写流应用程序。有一些监视工具和界面可以更好地进行管理。

TIBCO StreamBase

它是另一个高性能流处理系统,用于构建可以处理和分析实时数据的快速应用程序。 StreamBase提供的产品将为正在构建实时应用程序的开发人员提供支持,他们将能够更快,更轻松地部署它们。

这些Apache Spark替代品是否有助于克服 Apache Spark的局限性?阅读此博客,直至了解更多信息!

TIBCO StreamBase具有一个LiveView数据集市,该数据集市使用实时数据连续不断地从实时数据源中流式传输数据。然后,它创建一个内存中的仓库来存储数据,然后将基于推送的查询输出提供给用户。它还向最终用户提供警报。 TIBCO StreamBase是唯一提供实时数据集市的产品,没有其他供应商提供类似产品。

您可以将StreamBase LiveView桌面视为基于推送的应用程序,可以与实时数据集市进行通信。用户可以分析和使用流数据,并且存在用于交互动作的视觉元素。有一些选项可以发现可能是欺诈的实时情况,用户甚至可以停止交易订单。桌面就像是业务用户的交互式命令应用程序。

SAS

这种Apache Spark替代方案在大数据领域提供了许多解决方案,可以有效地管理海量数据集。这些解决方案包括SAS Visual Analytics,SAS Visual Data Mining和机器学习,SAS Grid Manager,SAS Econometrics等。

SAS的高性能分析可用于分布式和内存中的数据处理。内存统计中的SAS提供交互式分布式数据探索,文本分析,分类或预测,过滤和矩阵分解。

结论

总而言之,了解大数据是行业的趋势,Apache Spark的发展是任何人都可以繁荣发展并开始成为大数据开发人员的有利可图的领域之一。

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关于阿米特·维尔玛(Amit Verma)

阿米特(Amit)是一位热情的技术作家。他总是以他的创新思维和实践方法来激励技术人员。毫无疑问,主要的问题解决者都是每个技术问题的追求者!
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2评论

  1. 我发现这是一个有启发性和令人着迷的帖子,所以我怀疑它是非常有价值和精通的。我可能要感谢您为撰写本文所做的努力。

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