Apache NiFi和Apache Spark有什么区别?


回答 1:

Apache NiFi和Apache Spark都有不同的用例和不同的使用区域。 在某些部分/用例中,任何一个都可以用来完成所需的工作,但通常它们是不同的系统。

Apache Spark Apache Spark是一个集群计算框架,提供隐式容错和数据并行性。 它利用RDD(弹性分布式数据集)并以流形式处理数据,该流进一步用于分析目的。 它可以处理极其复杂的数据转换和计算。

Apache NiFi Apache Nifi旨在自动化系统之间的数据流。 该设计基于基于流程的编程模型,该模型提供的功能包括使用集群功能进行操作。 它支持用于数据路由,系统中介和转换逻辑的可伸缩有向图。

以下是NiFi和Spark中的一些特定区别:

  • Apache Nifi是一种数据提取工具,用于提供易于使用但功能强大且可靠的系统,以在系统之间移动数据。 Apache Spark是集群完成技术,旨在利用内存管理和流处理功能进行快速计算.NiFi提供了图形化使用界面,用于创建数据流管道,配置和监视流,而Spark中没有此类接口。 NiFi擅长在流数据上进行简单的转换,例如修改JSON,修改消息的内容等,但Spark可以处理更复杂的要求,这是一个我们必须编写整个代码并在集群上运行的框架。甚至对于那些由于其GUI界面而不太精通编程的人来说,NiFi都可以很容易地处理和使用NiFi,但是Spark需要具备适当的编程知识才能与之合作。

总而言之,可以说Apache Spark是重型战马,而Apache NiFi是赛马。 您需要根据您的用例选择合适的工具,具体取决于您是否需要GUI,简单转换或复杂转换以及机器学习,交互式查询和内存中处理功能。


回答 2:

下面提到了Apache Nifi和Apache Spark之间的区别:

  1. 称为Apache Nifi的数据提取工具用于提供简单易用,可靠且功能强大的系统,从而使资源之间的数据分配和处理变得更加容易,此外,ApacheSpark是一种非常快速的集群计算技术,其创建目的是通过快速创建来进行快速计算。在独立模式和群集模式下,Apache Nifi可以工作,而Apache Spark在独立模式,Yarn和其他种类的大数据群集模式下则可以很好地工作。 Apache Nifi的功能包括适当的数据缓冲,优先级排队,数据出处,可视化命令和控制,安全性,并行流功能以及具有快速处理能力的apache spark功能,保证了数据的传递。更好的可读性和对系统的完全理解提供了可视化功能,Apache Nifi拖放了这些功能。 可以轻松地管理和管理常规流程和技术,在Apache Spark的情况下,可以在Ambari之类的管理系统集群中查看这些可视化效果。ApacheNifi的局限性在于它的优势。 拖放功能带来的限制是无法扩展,并且在将各种组件和工具与Apache Spark以及商品硬件结合使用时,提供了强大的鲁棒性,而商品硬件广泛且有时会成为一项艰巨的任务。

回答 3:

下面提到了Apache Nifi和Apache Spark之间的区别:

  1. 称为Apache Nifi的数据提取工具用于提供简单易用,可靠且功能强大的系统,从而使资源之间的数据分配和处理变得更加容易,此外,ApacheSpark是一种非常快速的集群计算技术,其创建目的是通过快速创建来进行快速计算。在独立模式和群集模式下,Apache Nifi可以工作,而Apache Spark在独立模式,Yarn和其他种类的大数据群集模式下则可以很好地工作。 Apache Nifi的功能包括适当的数据缓冲,优先级排队,数据出处,可视化命令和控制,安全性,并行流功能以及具有快速处理能力的apache spark功能,保证了数据的传递。更好的可读性和对系统的完全理解提供了可视化功能,Apache Nifi拖放了这些功能。 可以轻松地管理和管理常规流程和技术,在Apache Spark的情况下,可以在Ambari之类的管理系统集群中查看这些可视化效果。ApacheNifi的局限性在于它的优势。 拖放功能带来的限制是无法扩展,并且在将各种组件和工具与Apache Spark以及商品硬件结合使用时,提供了强大的鲁棒性,而商品硬件广泛且有时会成为一项艰巨的任务。