ما الفرق بين Apache NiFi و Apache Spark؟


الاجابه 1:

يحتوي كل من Apache NiFi و Apache Spark على حالات استخدام مختلفة ومختلف مجالات الاستخدام. هناك بعض الأجزاء / حالات الاستخدام حيث يمكن استخدام أيٍّ منهما للقيام بالعمل المطلوب ولكنهما عمومًا أنظمة مختلفة.

Apache SparkApache Spark عبارة عن إطار عمل لحوسبة الكتلة يوفر التسامح مع الخطأ الضمني وتوازي البيانات. إنها تستخدم RDDs (مجموعات البيانات الموزعة المرنة) وتعالج البيانات في شكل تدفقات يتم استخدامها أكثر لأغراض تحليلية. يمكنه التعامل مع التحولات المعقدة المتطرفة وحساب البيانات.

يهدف Apache NiFiApache Nifi إلى أتمتة تدفق البيانات بين الأنظمة. يعتمد التصميم على نموذج البرمجة المستندة إلى التدفق والذي يوفر ميزات تتضمن التشغيل مع قدرة المجموعات. وهو يدعم الرسوم البيانية الموجهة للتحجيم لتوجيه البيانات ، وساطة النظام ، ومنطق التحويل.

فيما يلي بعض الاختلافات المحددة في NiFi و Spark:

  • Apache Nifi عبارة عن أداة لاستيعاب البيانات يتم استخدامها لتوفير نظام سهل الاستخدام ولكنه قوي وموثوق لنقل البيانات بين الأنظمة. في حين أن Apache Spark عبارة عن تقنية لاستكمال نظام المجموعة مصممة للحساب السريع باستخدام إمكانات الإدارة في الذاكرة ومعالجة الدفق. توفر NiFi واجهة استخدام رسومية لإنشاء خطوط أنابيب تدفق البيانات وتكوين ومراقبة التدفقات في حين لا توجد واجهة في Spark . إنه إطار يتعين علينا فيه كتابة التعليمات البرمجية بالكامل وتشغيلها على نظام الكتل. يتفوق NiFi حيث لا يوجد سوى تحويلات بسيطة على بيانات التدفق مثل تعديل JSON وتعديل محتوى الرسائل وما إلى ذلك ولكن يمكن لـ Spark التعامل مع متطلبات أكثر تعقيدًا والتحولات ، مثل نماذج التعلم الآلي ، وتحليل البيانات المعقدة ، وما إلى ذلك. يمكن أن يكون NiFi سهلًا للتعامل معه حتى بالنسبة للأشخاص الذين ليسوا على دراية جيدة بالبرمجة نظرًا لواجهة واجهة المستخدم الرسومية الخاصة به ولكن يحتاج Spark إلى معرفة مناسبة بالبرمجة حتى يتمكن من العمل مع .

في الختام ، يمكن القول أن أباتشي سبارك هو فرس قوي في حين أن أباتشي نيفي هو فرس الرهان. تحتاج إلى تحديد الأداة المناسبة لحالة الاستخدام الخاصة بك اعتمادًا على ما إذا كنت بحاجة إلى واجهة المستخدم الرسومية والتحول البسيط أو التحويلات المعقدة إلى جانب إمكانات التعلم الآلي والاستعلام التفاعلي ومعالجة الذاكرة.


الاجابه 2:

فيما يلي الاختلافات بين Apache Nifi و Apache Spark:

  1. تُستخدم أداة استيعاب البيانات المسماة Apache Nifi لتوفير نظام سهل الاستخدام وموثوق وقوي حتى يصبح توزيع ومعالجة البيانات بين الموارد أسهل وأكثر من ذلك ، تعد ApacheSpark تقنية حوسبة عنقودية سريعة جدًا تم إنشاؤها من أجل إجراء عمليات حسابية سريعة عن طريق استخدام الاستعلامات التي هي قدرات المعالجة التفاعلية ضمن البث المباشر وإدارة الذاكرة. في الوضع المستقل ووضع الكتلة ، يعمل Apache Nifi بينما يعمل Apache Spark جيدًا في الوضع المستقل وغزل وأنواع أخرى من أوضاع مجموعات البيانات الكبيرة. يوجد تسليم مضمون للبيانات في ميزات Apache Nifi مع التخزين المؤقت للبيانات ، وقائمة الانتظار ذات الأولوية ، وتوفير البيانات ، والقيادة البصرية والتحكم ، والأمان ، وقدرات البث المتوازي جنبًا إلى جنب مع ميزات الشرارة الأباتشي مع إمكانات المعالجة السريعة للسرعة. الفهم الكامل للنظام يوفر إمكانات التصور ويتم سحب الميزات وإسقاطها بواسطة Apache Nifi. من الممكن التحكم في العمليات والتقنيات التقليدية وإدارتها بسهولة ، وفي حالة Apache Spark ، يتم عرض هذه الأنواع من التصورات في مجموعة نظام إدارة مثل Ambari.The Apache Nifi مرتبط بالتقييد لصالحه. يتم تقديم قيود من خلال ميزة السحب والإفلات لعدم التمكن من التحمل ، كما أنها توفر متانة عند الجمع بين المكونات والأدوات المختلفة مع Apache Spark جنبًا إلى جنب مع الأجهزة السلعية واسعة النطاق وتصبح مهمة صعبة في بعض الأحيان.

الاجابه 3:

فيما يلي الاختلافات بين Apache Nifi و Apache Spark:

  1. تُستخدم أداة استيعاب البيانات المسماة Apache Nifi لتوفير نظام سهل الاستخدام وموثوق وقوي حتى يصبح توزيع ومعالجة البيانات بين الموارد أسهل وأكثر من ذلك ، تعد ApacheSpark تقنية حوسبة عنقودية سريعة جدًا تم إنشاؤها من أجل إجراء عمليات حسابية سريعة عن طريق استخدام الاستعلامات التي هي قدرات المعالجة التفاعلية ضمن البث المباشر وإدارة الذاكرة. في الوضع المستقل ووضع الكتلة ، يعمل Apache Nifi بينما يعمل Apache Spark جيدًا في الوضع المستقل وغزل وأنواع أخرى من أوضاع مجموعات البيانات الكبيرة. يوجد تسليم مضمون للبيانات في ميزات Apache Nifi مع التخزين المؤقت للبيانات ، وقائمة الانتظار ذات الأولوية ، وتوفير البيانات ، والقيادة البصرية والتحكم ، والأمان ، وقدرات البث المتوازي جنبًا إلى جنب مع ميزات الشرارة الأباتشي مع إمكانات المعالجة السريعة للسرعة. الفهم الكامل للنظام يوفر إمكانات التصور ويتم سحب الميزات وإسقاطها بواسطة Apache Nifi. من الممكن التحكم في العمليات والتقنيات التقليدية وإدارتها بسهولة ، وفي حالة Apache Spark ، يتم عرض هذه الأنواع من التصورات في مجموعة نظام إدارة مثل Ambari.The Apache Nifi مرتبط بالتقييد لصالحه. يتم تقديم قيود من خلال ميزة السحب والإفلات لعدم التمكن من التحمل ، كما أنها توفر متانة عند الجمع بين المكونات والأدوات المختلفة مع Apache Spark جنبًا إلى جنب مع الأجهزة السلعية واسعة النطاق وتصبح مهمة صعبة في بعض الأحيان.