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今天，在本文中，“Apache Kafka vs Storm：Storm和Kafka之间的差异”我们将看到Kafka和Storm的完整比较。那么，让我们从Kafka和Storm 的简要介绍开始，以便更好地理解比较。
卡夫卡与风暴：卡夫卡和风暴的特征明智比较
为了使用基于消息的主题实现Kafka Producers和Kafka Consumers之间的通信，我们使用Apache Kafka。它是一种非常快速，可扩展且容错的发布 - 订阅消息传递系统。Kafka扮演着高端新一代分布式应用程序的平台角色。此外，它允许大量的永久或临时消费者。作为一项优势，Kafka对节点故障具有高度弹性，并且还提供自动恢复功能。因此，我们可以说Kafka是大型数据系统组件之间通信和集成的最佳选择，因为这一特殊功能。
Apache Storm是一个开源，分布式，可靠和容错的系统。它有多种用途，例如，提取转换负载（ETL）范例，实时分析，在线机器学习和连续计算。它具有各种组件，这些组件一起工作以用于流式传输以及诸如Spout和Bolt之类的数据处理。在定义两者时：
你知道主要的Kafka功能吗？
流的来源就是我们所说的Spout。
然而，Bolt是spout传递数据的组件。
现在，让我们开始Kafka Vs Storm的特征比较。
以下是Apache Kafka与Storm之间的一些主要差异：
一世。Apache Kafka
基本上，Kafka不保证数据丢失，或者我们可以说它具有非常低的保证。例如，对于每天7百万条消息交易，Netflix实现了0.01％的数据丢失。
您必须了解Apache Kafka Security
ii。Apache Storm
与Kafka相比，Storm保证了完整的数据安全性。
一世。Apache Kafka
Apache Kafka将其数据存储在本地文件系统上，例如EXT4和XFS。
II。Apache Storm
另一方面，Storm只是一个数据处理框架。这表示它不存储数据，只是将其从输入传输到输出流。
一世。Apache Kafka
在仅处理之前，Kafka曾用于存储传入的消息。
了解更多关于Kafka Messaging System
ii。Apache Storm
然而，Storm适用于实时消息传递系统。
一世。Apache Kafka
我们使用Apache Kafka来处理实时数据。
II。Apache Storm
然而，我们使用Storm来转换数据。
一世。Apache Kafka
基本上，Kafka从实际数据源中提取数据。
II。Apache Storm
另一方面，Storm从Kafka获取有关进一步流程的数据。
一世。Apache Kafka
在将实时应用程序数据从源应用程序传输到另一个应用程序时，我们使用Kafka应用程序。
II。Apache Storm
嗯，我们使用Storm进行聚合以及计算目的。
一世。Apache Kafka
在设置Kafka时，必须拥有Apache Zookeeper。
让我们讨论一下ZooKeeper在Kafka
ii中的作用。Apache Storm
然而，我们不需要Zookeeper来使Storm工作。
一世。Apache Kafka
由于Zookeeper，Kafka具有容错能力。
II。Apache Storm
风暴能够自动重启其守护进程本身。
一世。Apache Kafka
Kafka由LinkedIn发明。
II。Apache Storm
然而，Twitter发明了Apache Storm。
一世。Apache Kafka
基本上，Kafka可以使用所有语言，但在最佳工作方面，Kafka最适合使用Java语言。
II。Apache Storm
Strom支持所有语言。
一世。Apache Kafka
Kafka的延迟取决于数据源，通常不到1-2秒。
II。Apache Storm
虽然涉及延迟，但它是毫秒级延迟。
一世。Apache Kafka
Kafka执行小批量处理。
了解有关Apache Kafka Stream Processing的更多信息
。
风暴执行微批处理时的Apache风暴。
所以，这一切都在Kafka vs Storm中。希望你喜欢我们的解释。
因此，我们已经看到Apache Kafka和Storm彼此独立，并且在Hadoop集群环境中也都有一些不同的功能。除此之外，我们可以说Apache非常适合执行实时分析，并且两者都具有实时流媒体的强大功能。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/a00ium/p/10853089.html
