Transmission de données en temps réel : deux solutions à choisir entre Flume et Kafka

Flume et Kafka : deux options pour le transfert de données en temps réel

Vue d'ensemble

Flume et Kafka sont toutes deux des plateformes open source pour le transfert de données en temps réel. Ils offrent tous un débit élevé, une faible latence et une fiabilité. Il existe cependant quelques différences dans leur conception et leur mise en œuvre.

Flume

Flume est un système de collecte, d'agrégation et de transmission de journaux distribué, fiable et évolutif. Il prend en charge plusieurs sources de données, notamment les fichiers, Syslog, Taildir, Exec et HTTP. Flume prend également en charge plusieurs formats de données, notamment le texte, JSON et Avro.

L'architecture de Flume est présentée dans la figure ci-dessous :

[Picture]

Les composants de Flume incluent :

• Source : Le composant source est responsable de la collecte des données à partir de la source de données.
• Channel : Le composant canal est responsable du stockage et de la transmission des données.
• Sink : Le composant récepteur est responsable de l'envoi des données au système cible.

Le fichier de configuration de Flume est le suivant :

# Name the agent
a1.sources = r1

# Describe the source
r1.type = exec
r1.command = tail -F /var/log/messages

# Describe the sink
s1.type = hdfs
s1.hdfs.path = hdfs://namenode:8020/flume/logs

# Use a channel which buffers events in memory
c1.type = memory
c1.capacity = 1000
c1.transactionCapacity = 100

# Bind the source and sink to the channel
a1.channels = c1
c1.sinks = s1

Kafka

Kafka est un système de messagerie distribué, évolutif et tolérant aux pannes. Il prend en charge plusieurs formats de message, notamment le texte, JSON et Avro. Kafka prend également en charge plusieurs langages clients, notamment Java, Python, C++ et Go.

L'architecture de Kafka est illustrée dans la figure ci-dessous :

[Picture]

Les composants de Kafka incluent :

• Producteur : Le composant producteur est responsable de l'envoi des données au cluster Kafka.
• Courtier : Le composant courtier est responsable du stockage et de la transmission des données.
• Consumer : Le composant consommateur est responsable de la lecture des données du cluster Kafka.

Le fichier de configuration de Kafka ressemble à ceci :

# Create a topic named "my-topic" with 3 partitions and a replication factor of 2
kafka-topics --create --topic my-topic --partitions 3 --replication-factor 2

# Start a Kafka producer
kafka-console-producer --topic my-topic

# Start a Kafka consumer
kafka-console-consumer --topic my-topic --from-beginning

Comparison

Flume et Kafka sont tous deux d'excellentes plates-formes pour le transfert de données en temps réel. Ils offrent tous un débit élevé, une faible latence et une fiabilité. Il existe cependant quelques différences dans leur conception et leur mise en œuvre.

Flume est un système de collecte, d'agrégation et de transmission de journaux distribué, fiable et évolutif. Il prend en charge plusieurs sources de données et formats de données. Les fichiers de configuration de Flume sont simples à comprendre et faciles à utiliser.

Kafka est un système de messagerie distribué, évolutif et tolérant aux pannes. Il prend en charge plusieurs formats de message et langues client. Le fichier de configuration de Kafka est relativement complexe et nécessite un certain coût d'apprentissage.

Conclusion

Flume et Kafka sont d'excellentes plates-formes pour la transmission de données en temps réel. Ils offrent tous un débit élevé, une faible latence et une fiabilité. Il existe cependant quelques différences dans leur conception et leur mise en œuvre.

Flume est plus adapté à la collecte, à l'agrégation et à la transmission de journaux. Kafka est mieux adapté à la messagerie.

Exemple de code

Voici un exemple de code qui utilise Flume pour collecter et transmettre des journaux :

# Create a Flume agent
agent = AgentBuilder.newInstance().build()

# Create a source
source = ExecSourceBuilder.newInstance().setCommand("tail -F /var/log/messages").build()

# Create a channel
channel = MemoryChannelBuilder.newInstance().setCapacity(1000).setTransactionCapacity(100).build()

# Create a sink
sink = HDFSSinkBuilder.newInstance().setBasePath("hdfs://namenode:8020/flume/logs").build()

# Add the source, channel, and sink to the agent
agent.addSource("r1", source)
agent.addChannel("c1", channel)
agent.addSink("s1", sink)

# Start the agent
agent.start()

Voici un exemple de code qui utilise Kafka pour envoyer et recevoir des messages :

# Create a Kafka producer
producer = KafkaProducerBuilder.newInstance()
    .setBootstrapServers("localhost:9092")
    .setValueSerializer(StringSerializer.class)
    .build()

# Create a Kafka consumer
consumer = KafkaConsumerBuilder.newInstance()
    .setBootstrapServers("localhost:9092")
    .setValueDeserializer(StringDeserializer.class)
    .setGroupId("my-group")
    .build()

# Subscribe the consumer to the topic
consumer.subscribe(Arrays.asList("my-topic"))

# Send a message to the topic
producer.send(new ProducerRecord<>("my-topic", "Hello, world!"));

# Receive messages from the topic
while (true) {
    ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);
    for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
        System.out.println(record.value());
    }
}

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!