Quelle est la différence entre Apache NiFi et Apache Spark?


Réponse 1:

Apache NiFi et Apache Spark ont ​​tous deux des cas d'utilisation différents et des domaines d'utilisation différents. Il existe des parties / cas d'utilisation où l'un ou l'autre peut être utilisé pour effectuer le travail requis, mais généralement ce sont des systèmes différents.

Apache SparkApache Spark est un cadre informatique en cluster qui offre une tolérance aux pannes implicite et un parallélisme des données. Il utilise des RDD (Resilient Distributed Datasets) et traite les données sous forme de flux qui sont ensuite utilisés à des fins analytiques. Il peut gérer des transformations extrêmement complexes et le calcul de données.

Apache NiFiApache Nifi vise à automatiser le flux de données entre les systèmes. La conception est basée sur un modèle de programmation basé sur les flux qui fournit des fonctionnalités telles que le fonctionnement avec des capacités de clusters. Il prend en charge des graphiques dirigés évolutifs pour le routage des données, la médiation du système et la logique de transformation.

Voici quelques différences spécifiques entre NiFi et Spark:

  • Apache Nifi est un outil d'ingestion de données qui est utilisé pour fournir un système facile à utiliser mais puissant et fiable pour déplacer des données entre les systèmes. Alors qu'Apache Spark est une technologie de complétion de cluster conçue pour un calcul rapide utilisant des capacités de gestion en mémoire et de traitement de flux, NiFi fournit une interface graphique pour créer des pipelines de flux de données, configurer et surveiller les flux alors qu'il n'y a pas une telle interface dans Spark . C'est un cadre où nous devons écrire tout le code et l'exécuter sur le cluster.NiFi excelle où il n'y a que de simples transformations sur les données de streaming comme la modification du JSON, la modification du contenu des messages, etc. mais Spark peut gérer des exigences plus complexes et des transformations telles que les modèles d'apprentissage automatique, l'analyse de données complexes, etc. Le Wi-Fi peut être facile à manipuler et à travailler même pour les personnes qui ne connaissent pas bien la programmation en raison de son interface graphique, mais Spark a besoin d'une connaissance appropriée de la programmation pour pouvoir travailler avec .

Pour conclure, on peut dire qu'Apache Spark est un cheval de bataille lourd alors qu'Apache NiFi est un cheval de course. Vous devez décider du bon outil pour votre cas d'utilisation selon que vous avez besoin d'une interface graphique et d'une transformation simple ou de transformations complexes ainsi que de l'apprentissage automatique, de requêtes interactives et de capacités de traitement en mémoire.


Réponse 2:

Les différences entre Apache Nifi et Apache Spark sont mentionnées ci-dessous:

  1. Un outil d'ingestion de données appelé Apache Nifi est utilisé pour fournir un système simple à utiliser, fiable et puissant afin que la distribution et le traitement des données entre les ressources deviennent plus faciles et en plus ApacheSpark est une technologie informatique en cluster assez rapide qui est créée pour un calcul rapide en faisant rapidement l'utilisation de requêtes qui sont des capacités interactives de traitement in-stream et de gestion de la mémoire.Dans un mode autonome et un mode cluster, Apache Nifi fonctionne alors qu'Apache Spark fonctionne bien en mode autonome, Yarn et d'autres types de modes de cluster Big Data. La livraison garantie des données est présente dans les fonctionnalités d'Apache Nifi avec la mise en mémoire tampon des données appropriée, la mise en file d'attente prioritaire, la provenance des données, la commande et le contrôle visuels, la sécurité, les capacités de streaming parallèle ainsi que les fonctionnalités d'Apache Spark avec des capacités de traitement à vitesse rapide. une compréhension complète du système offre des capacités de visualisation et les fonctionnalités sont glissées et déposées par Apache Nifi. Il est possible de gouverner et de gérer facilement les processus et techniques conventionnels et dans le cas d'Apache Spark, ces types de visualisations sont visualisés dans un cluster de système de gestion comme Ambari.L'Apache Nifi est lié à la restriction à son avantage. Une restriction est offerte par la fonction glisser-déposer de ne pas être évolutive et offre une robustesse lors de la combinaison avec divers composants et outils avec Apache Spark ainsi que le matériel de base qui est étendu et devient parfois une tâche difficile.

Réponse 3:

Les différences entre Apache Nifi et Apache Spark sont mentionnées ci-dessous:

  1. Un outil d'ingestion de données appelé Apache Nifi est utilisé pour fournir un système simple à utiliser, fiable et puissant afin que la distribution et le traitement des données entre les ressources deviennent plus faciles et en plus ApacheSpark est une technologie informatique en cluster assez rapide qui est créée pour un calcul rapide en faisant rapidement l'utilisation de requêtes qui sont des capacités interactives de traitement in-stream et de gestion de la mémoire.Dans un mode autonome et un mode cluster, Apache Nifi fonctionne alors qu'Apache Spark fonctionne bien en mode autonome, Yarn et d'autres types de modes de cluster Big Data. La livraison garantie des données est présente dans les fonctionnalités d'Apache Nifi avec la mise en mémoire tampon des données appropriée, la mise en file d'attente prioritaire, la provenance des données, la commande et le contrôle visuels, la sécurité, les capacités de streaming parallèle ainsi que les fonctionnalités d'Apache Spark avec des capacités de traitement à vitesse rapide. une compréhension complète du système offre des capacités de visualisation et les fonctionnalités sont glissées et déposées par Apache Nifi. Il est possible de gouverner et de gérer facilement les processus et techniques conventionnels et dans le cas d'Apache Spark, ces types de visualisations sont visualisés dans un cluster de système de gestion comme Ambari.L'Apache Nifi est lié à la restriction à son avantage. Une restriction est offerte par la fonction glisser-déposer de ne pas être évolutive et offre une robustesse lors de la combinaison avec divers composants et outils avec Apache Spark ainsi que le matériel de base qui est étendu et devient parfois une tâche difficile.