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大數(shù)據(jù)流處理:Flume、Kafka和NiFi對比

新聞 大數(shù)據(jù) Kafka
在構(gòu)建大數(shù)據(jù)流水線時,我們需要考慮處理數(shù)據(jù)的數(shù)量,種類和速度,這些數(shù)據(jù)通常出現(xiàn)在Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的入口。

在構(gòu)建大數(shù)據(jù)流水線時,我們需要考慮處理數(shù)據(jù)的數(shù)量,種類和速度,這些數(shù)據(jù)通常出現(xiàn)在Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的入口。在決定采用哪種工具來滿足我們的要求時,都會考慮到可擴展性、可靠性、適應性、開發(fā)時間方面的成本等初步因素。在本文中,我們將簡要介紹三種Apache處理工具:Flume,Kafka和NiFi。這三種產(chǎn)品都具有出色的性能,可以橫向擴展,并提供插件機制,可通過自定義組件擴展功能。

Apache Flume

Flume部署由一個或多個使用拓撲配置的代理組成。Flume代理是一個JVM進程,它承載Flume拓撲的基本構(gòu)建塊,即源、通道和接收器。Flume客戶機將事件發(fā)送到源,該源將這些事件成批放置到名為channel的臨時緩沖區(qū)中,然后從該緩沖區(qū)中數(shù)據(jù)流到連接到數(shù)據(jù)最終目的地的接收器。接收器也可以是其他Flume代理的后續(xù)數(shù)據(jù)源。代理可以被鏈接,并且每個代理都有多個源、通道和接收器。

大數(shù)據(jù)流處理:Flume、Kafka和NiFi對比

Flume是一個分布式系統(tǒng),可用于收集、聚合流事件并將其傳輸?shù)紿adoop中。它有許多內(nèi)置的源、通道和接收器,例如Kafka通道和Avro接收器。Flume是基于配置的,它有攔截器來對通道中的數(shù)據(jù)執(zhí)行簡單的轉(zhuǎn)換。

如果不小心,使用Flume很容易丟失數(shù)據(jù)。例如,為高吞吐量選擇內(nèi)存通道有一個缺點,即當代理節(jié)點關(guān)閉時,數(shù)據(jù)將丟失。文件通道將以增加延遲為代價提供持久性。即使如此,由于數(shù)據(jù)沒有復制到其他節(jié)點,因此文件通道僅與底層磁盤一樣的可靠性。Flume通過多跳/扇入扇出流提供了可伸縮性。對于高可用性(HA),可以水平擴展代理。

Apache Kafka

Kafka是一種分布式、高吞吐量的消息總線,它將數(shù)據(jù)生產(chǎn)者與消費者分離開來。消息被組織成主題,主題被拆分成分區(qū),分區(qū)被跨集群中的節(jié)點(稱為代理)復制。與Flume相比,Kafka具有更好的可擴展性和消息持久性。Kafka現(xiàn)在有兩種風格:一種是“經(jīng)典”的生產(chǎn)者/消費者模型,另一種是新的Kafka-Connect,它為外部數(shù)據(jù)存儲提供可配置的連接器(源/接收器)。

大數(shù)據(jù)流處理:Flume、Kafka和NiFi對比

Kafka可用于大型軟件系統(tǒng)組件之間的事件處理和集成。此外,Kafka附帶了Kafka流,它可以用于簡單的流處理,而不需要像Apache Spark或Apache Flink那樣的單獨集群。

由于消息被持久化在磁盤上,并且在集群中被復制,因此數(shù)據(jù)丟失情況不像Flume那樣常見。也就是說,無論是使用Kafka客戶端還是通過Connect API,生產(chǎn)者/來源和消費者/接收器通常都需要自定義編碼。與Flume一樣,消息大小也有限制。最后,為了能夠進行通信,Kafka的生產(chǎn)者和消費者必須就協(xié)議、格式和架構(gòu)達成一致,這在某些情況下可能會有問題。

Apache NiFi

與Flume和Kafka不同,NiFi可以處理任意大小的消息。在基于Web的拖放式用戶界面后面,NiFi在集群中運行,并提供實時控制,使您可以輕松管理任何源和任何目標之間的數(shù)據(jù)移動。它支持不同格式、模式、協(xié)議、速度和大小的分散和分布式源。

NiFi可以用于具有嚴格安全性和合規(guī)性要求的關(guān)鍵任務(wù)數(shù)據(jù)流中,在那里我們可以可視化整個過程并實時進行更改。在撰寫本文時,它有近200個隨時可用的處理器(包括Flume和Kafka處理器),可以進行拖放、配置和立即投入使用。NiFi的一些關(guān)鍵特性是優(yōu)先級排隊、數(shù)據(jù)跟蹤和每個連接的背壓閾值配置。 

盡管NiFi用于創(chuàng)建容錯生產(chǎn)管道,但它還沒有像Kafka那樣復制數(shù)據(jù)。如果一個節(jié)點發(fā)生故障,那么可以將流定向到另一個節(jié)點,但是排隊等待故障節(jié)點的數(shù)據(jù)必須等待該節(jié)點恢復。NiFi不是一個成熟的ETL工具,也不是復雜計算和事件處理(CEP)的理想選擇。為此,它應該連接到Apache Flink,Spark Streaming或Storm等流式傳輸框架。

組合

沒有哪個工具滿足您的所有要求。組合以更好方式執(zhí)行不同操作的工具可以實現(xiàn)功能的增強,并提高處理更多場景的靈活性。根據(jù)您的需求,NiFi和Flume都可以充當Kafka生產(chǎn)者或消費者。

Flume-Kafka集成非常受歡迎,它有自己的名字:Flafka(我不是這樣做的)。Flafka包括Kafka源,Kafka通道和Kafka池。結(jié)合Flume和Kafka,Kafka可以避免自定義編碼并利用Flume經(jīng)過實戰(zhàn)考驗的資源和接收器,通過Kafka通道的Flume事件將在Kafka代理中進行存儲和復制,以實現(xiàn)彈性。

組合工具可能看起來很浪費,因為它似乎在功能比較重疊。例如,NiFi和Kafka都提供了代理來連接生產(chǎn)者和消費者。但是,它們的做法不同:在NiFi中,大部分數(shù)據(jù)流邏輯不在生產(chǎn)者/消費者內(nèi)部,而是在代理中,允許集中控制。NiFi的構(gòu)建是為了做一件重要的事情:數(shù)據(jù)流管理。通過兩種工具的結(jié)合,NiFi可以充分利用Kafka可靠的流數(shù)據(jù)存儲,同時解決Kafka無法解決的數(shù)據(jù)流挑戰(zhàn)。

END

總結(jié):

大數(shù)據(jù)流處理:Flume、Kafka和NiFi對比
責任編輯:張燕妮 來源: 大數(shù)據(jù)云技術(shù)
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