Vad är skillnaden mellan Apache NiFi och Apache Spark?


Svar 1:

Apache NiFi och Apache Spark har båda olika fall och olika användningsområden. Det finns vissa delar / användningsfall där endera kan användas för att utföra det nödvändiga arbetet men i allmänhet är det olika system.

Apache SparkApache Spark är ett klusterbaserat ramverk som ger implicit feltolerans och dataparallellism. Den använder RDD: er (Resilient Distribuerade databaser) och bearbetar data i form av strömmar som vidare används för analytiska ändamål. Den kan hantera extrema komplexa omvandlingar och beräkning av data.

Apache NiFiApache Nifi syftar till att automatisera dataflödet mellan system. Designen är baserad på flödesbaserad programmeringsmodell som tillhandahåller funktioner som inkluderar drift med klusterförmåga. Det stöder skalbara riktade grafer för datorutning, systemmedling och logik för transformation.

Följande är några specifika skillnader i NiFi och Spark:

  • Apache Nifi är ett dataintagningsverktyg som används för att leverera lättanvänt men kraftfullt och pålitligt system för att flytta data mellan system. Medan Apache Spark är klusterfyllt teknik som är utformad för snabb beräkning med hjälp av in-minnehantering och strömbehandlingsfunktioner. NiFi tillhandahåller ett grafiskt användningsgränssnitt för att skapa dataflödesrörledningar, konfiguration och övervakning av flöden medan det inte finns något sådant gränssnitt i Spark . Det är ett ramverk där vi måste skriva hela koden och köra den på klustret. NiFi utmärker sig där det bara är enkla transformationer på strömningsdata som att modifiera JSON, ändra innehållet i meddelanden osv, men Spark kan hantera mer komplexa krav och transformationer som maskininlärningsmodeller, komplex dataanalys etc.NiFi kan vara lätt att hantera och arbeta med även för personer som inte är väl insatta i programmering på grund av dess GUI-gränssnitt men Spark behöver en korrekt kunskap om programmering för att kunna arbeta med .

Avslutningsvis kan man säga att Apache Spark är tung krigshäst medan Apache NiFi är en rashäst. Du måste bestämma rätt verktyg för ditt användningsfall beroende på om du behöver GUI och enkel transformation eller komplexa transformationer tillsammans med maskininlärning, interaktiv fråga och bearbetningsmöjligheter i minnet.


Svar 2:

Skillnaderna mellan Apache Nifi och Apache Spark nämns nedan:

  1. Ett dataintagningsverktyg som heter Apache Nifi används för att leverera ett enkelt att använda, pålitligt och kraftfullt system så att distribution och bearbetning av data bland resurser blir enklare och dessutom är ApacheSpark en ganska snabb klusterberäkningsteknologi som skapas för snabb beräkning genom att snabbt göra användningen av frågor som är interaktiva in-stream-processfunktioner och minneshantering. I ett fristående läge och ett klusterläge fungerar Apache Nifi medan Apache Spark fungerar bra i fristående läge, garn och andra typer av stora dataklusterlägen. Garanterad leverans av data finns i funktionerna i Apache Nifi med korrekt databuffring, prioriterad kö, dataprovenance, visuell kommando och kontroll, säkerhet, parallell strömmningsfunktioner tillsammans med funktioner i apache-gnista med snabbhastighetsbehandlingsfunktioner. En bättre läsbarhet och en fullständig förståelse av systemet erbjuder visualiseringsfunktioner och funktionerna dras och släpps av Apache Nifi. Det är möjligt att enkelt styra och hantera konventionella processer och tekniker och i fallet med Apache Spark visas dessa typer av visualiseringar i ett styrningssystemskluster som Ambari. Apache Nifi är kopplad till begränsningen till dess fördel. En begränsning erbjuds av drag-and-drop-funktionen att inte vara skalbar och erbjuder robusthet när man kombinerar olika komponenter och verktyg med Apache Spark tillsammans med varuhårdvaran som är omfattande och blir ibland en svår uppgift.

Svar 3:

Skillnaderna mellan Apache Nifi och Apache Spark nämns nedan:

  1. Ett dataintagningsverktyg som heter Apache Nifi används för att leverera ett enkelt att använda, pålitligt och kraftfullt system så att distribution och bearbetning av data bland resurser blir enklare och dessutom är ApacheSpark en ganska snabb klusterberäkningsteknologi som skapas för snabb beräkning genom att snabbt göra användningen av frågor som är interaktiva in-stream-processfunktioner och minneshantering. I ett fristående läge och ett klusterläge fungerar Apache Nifi medan Apache Spark fungerar bra i fristående läge, garn och andra typer av stora dataklusterlägen. Garanterad leverans av data finns i funktionerna i Apache Nifi med korrekt databuffring, prioriterad kö, dataprovenance, visuell kommando och kontroll, säkerhet, parallell strömmningsfunktioner tillsammans med funktioner i apache-gnista med snabbhastighetsbehandlingsfunktioner. En bättre läsbarhet och en fullständig förståelse av systemet erbjuder visualiseringsfunktioner och funktionerna dras och släpps av Apache Nifi. Det är möjligt att enkelt styra och hantera konventionella processer och tekniker och i fallet med Apache Spark visas dessa typer av visualiseringar i ett styrningssystemskluster som Ambari. Apache Nifi är kopplad till begränsningen till dess fördel. En begränsning erbjuds av drag-and-drop-funktionen att inte vara skalbar och erbjuder robusthet när man kombinerar olika komponenter och verktyg med Apache Spark tillsammans med varuhårdvaran som är omfattande och blir ibland en svår uppgift.