Qual è la differenza tra Apache NiFi e Apache Spark?


Risposta 1:

Apache NiFi e Apache Spark hanno entrambi casi d'uso diversi e aree di utilizzo diverse. Ci sono alcune parti / casi d'uso in cui uno dei due può essere utilizzato per eseguire il lavoro richiesto ma generalmente sono sistemi diversi.

Apache SparkApache Spark è un framework di elaborazione cluster che offre tolleranza agli errori e parallelismo dei dati impliciti. Si avvale di RDD (Resilient Distributed Dataset) ed elabora i dati sotto forma di flussi che vengono ulteriormente utilizzati a fini analitici. Può gestire trasformazioni e calcoli di dati estremamente complessi.

Apache NiFiApache Nifi mira ad automatizzare il flusso di dati tra i sistemi. Il design si basa sul modello di programmazione basato sul flusso che fornisce funzionalità che includono il funzionamento con capacità dei cluster. Supporta grafici diretti scalabili per il routing dei dati, la mediazione del sistema e la logica di trasformazione.

Di seguito sono riportate alcune differenze specifiche in NiFi e Spark:

  • Apache Nifi è uno strumento di inserimento dati che viene utilizzato per fornire un sistema facile da usare ma potente e affidabile per lo spostamento di dati tra sistemi. Considerando che Apache Spark è la tecnologia di completamento del cluster progettata per il calcolo rapido che utilizza la gestione in memoria e le capacità di elaborazione dei flussi. NiFi fornisce un'interfaccia grafica per l'uso per la creazione di condotte di flusso di dati, la configurazione e il monitoraggio dei flussi mentre in Spark non esiste tale interfaccia . È un framework in cui dobbiamo scrivere l'intero codice ed eseguirlo sul cluster.NiFi eccelle dove ci sono solo semplici trasformazioni sui dati di streaming come la modifica di JSON, la modifica del contenuto dei messaggi ecc. Ma Spark può gestire requisiti più complessi e trasformazioni come modelli di machine learning, analisi di dati complessi ecc. NiFi può essere facile da gestire e lavorare anche per le persone che non sono molto esperte di programmazione a causa della sua interfaccia GUI ma Spark ha bisogno di una conoscenza adeguata della programmazione per poter lavorare con .

Per concludere, si può dire che Apache Spark è un pesante cavallo di battaglia mentre Apache NiFi è un cavallo da corsa. Devi decidere lo strumento giusto per il tuo caso d'uso a seconda che tu abbia bisogno di una GUI e una trasformazione semplice o trasformazioni complesse insieme a Machine Learning, query interattive e capacità di elaborazione in memoria.


Risposta 2:

Le differenze tra Apache Nifi e Apache Spark sono menzionate di seguito:

  1. Uno strumento di ingestione di dati chiamato Apache Nifi viene utilizzato per fornire un sistema semplice da usare, affidabile e potente in modo che la distribuzione e l'elaborazione dei dati tra le risorse diventino più facili e inoltre ApacheSpark è una tecnologia di elaborazione cluster piuttosto veloce che viene creata per un rapido calcolo facendo rapidamente l'uso di query che sono capacità interattive di elaborazione in-stream e gestione della memoria. In una modalità standalone e una modalità cluster, Apache Nifi funziona mentre Apache Spark funziona bene in modalità standalone, Yarn e altri tipi di modalità cluster di big data. La consegna garantita dei dati è presente nelle funzionalità di Apache Nifi con buffering dei dati adeguato, accodamento prioritario, Provenienza dei dati, Comando e controllo visivi, Sicurezza, Funzionalità di streaming parallelo insieme a funzionalità di Apache Spark con capacità di elaborazione ad alta velocità. la completa comprensione del sistema offre funzionalità di visualizzazione e le funzionalità vengono trascinate e rilasciate da Apache Nifi. È possibile governare e gestire facilmente i processi e le tecniche convenzionali e, nel caso di Apache Spark, questi tipi di visualizzazioni sono visualizzati in un cluster di sistemi di gestione come Ambari. Apache Nifi è collegato alla restrizione a suo vantaggio. Una limitazione è offerta dalla funzione di trascinamento della selezione che non è scalabile e offre robustezza quando si combina con vari componenti e strumenti con Apache Spark insieme all'hardware delle materie prime che è esteso e a volte diventa un compito difficile.

Risposta 3:

Le differenze tra Apache Nifi e Apache Spark sono menzionate di seguito:

  1. Uno strumento di ingestione di dati chiamato Apache Nifi viene utilizzato per fornire un sistema semplice da usare, affidabile e potente in modo che la distribuzione e l'elaborazione dei dati tra le risorse diventino più facili e inoltre ApacheSpark è una tecnologia di elaborazione cluster piuttosto veloce che viene creata per un rapido calcolo facendo rapidamente l'uso di query che sono capacità interattive di elaborazione in-stream e gestione della memoria. In una modalità standalone e una modalità cluster, Apache Nifi funziona mentre Apache Spark funziona bene in modalità standalone, Yarn e altri tipi di modalità cluster di big data. La consegna garantita dei dati è presente nelle funzionalità di Apache Nifi con buffering dei dati adeguato, accodamento prioritario, Provenienza dei dati, Comando e controllo visivi, Sicurezza, Funzionalità di streaming parallelo insieme a funzionalità di Apache Spark con capacità di elaborazione ad alta velocità. la completa comprensione del sistema offre funzionalità di visualizzazione e le funzionalità vengono trascinate e rilasciate da Apache Nifi. È possibile governare e gestire facilmente i processi e le tecniche convenzionali e, nel caso di Apache Spark, questi tipi di visualizzazioni sono visualizzati in un cluster di sistemi di gestione come Ambari. Apache Nifi è collegato alla restrizione a suo vantaggio. Una limitazione è offerta dalla funzione di trascinamento della selezione che non è scalabile e offre robustezza quando si combina con vari componenti e strumenti con Apache Spark insieme all'hardware delle materie prime che è esteso e a volte diventa un compito difficile.