Die Verarbeitung von großen Datenmengen, auch bekannt als Big Data, stellt Unternehmen vor erhebliche Herausforderungen. Diese Herausforderungen werden noch größer, wenn es sich um große Mengen von Echtzeitdaten handelt, die kontinuierlich verarbeitet werden müssen.
In diesem Artikel werden wir uns mit der Big-Data-Verarbeitung befassen. Wir werden untersuchen, was sie ist, wie sie durchgeführt wird und welche Rolle dabei die beiden prominenten Datenverarbeitungstools Apache Kafka und Spark spielen.
Was ist Datenverarbeitung und wie funktioniert sie?
Datenverarbeitung umfasst jede Operation oder Folge von Operationen, die an Daten durchgeführt werden, unabhängig davon, ob dies automatisch oder manuell geschieht. Im Wesentlichen geht es darum, Informationen zu sammeln, zu ordnen und zu strukturieren, um sie anschließend interpretieren und nutzen zu können.
Wenn ein Benutzer beispielsweise eine Datenbankabfrage durchführt und die entsprechenden Ergebnisse erhält, ist es die Datenverarbeitung, die diese Ergebnisse liefert. Die extrahierten Informationen sind das Resultat dieser Verarbeitung. Aus diesem Grund ist die Datenverarbeitung ein zentraler Bestandteil der Informationstechnologie.
Traditionell wurde die Datenverarbeitung mit einfacher Software durchgeführt. Mit dem Aufkommen von Big Data hat sich dies jedoch grundlegend geändert. Unter Big Data versteht man Datenmengen, die ein Volumen von Hunderten von Terabyte oder sogar Petabyte erreichen können.
Diese Datenmengen werden zudem häufig in Echtzeit aktualisiert. Beispiele hierfür sind Daten aus Callcentern, sozialen Medien oder dem Börsenhandel. Diese Art von Daten werden oft auch als Datenströme bezeichnet – ein kontinuierlicher, unaufhaltsamer Fluss von Informationen. Ein Hauptmerkmal ist, dass diese Daten keine klaren Anfangs- oder Endpunkte haben.
Die Datenverarbeitung erfolgt entweder zum Zeitpunkt des Datenempfangs, was oft als Echtzeit- oder Online-Verarbeitung bezeichnet wird, oder in Blöcken, der sogenannten Batch- oder Offline-Verarbeitung. Bei der Batch-Verarbeitung werden Daten in Zeitfenstern von Stunden oder Tagen verarbeitet. Häufig wird ein Batch-Prozess nachts ausgeführt, um die Tagesdaten zu konsolidieren. Es gibt auch Fälle, in denen Zeitfenster von Wochen oder sogar Monaten für veraltete Berichte verwendet werden.
Die führenden Big-Data-Verarbeitungsplattformen wie Kafka und Spark sind Open-Source-Lösungen und ermöglichen die Integration anderer, unterschiedlicher und komplementärer Plattformen. Dies führt zu einer beschleunigten Entwicklung und einer größeren Vielfalt an verfügbaren Werkzeugen. Datenströme werden auf diese Weise mit variabler Geschwindigkeit und ohne Unterbrechung empfangen.
Im Folgenden werden wir zwei der bekanntesten Datenverarbeitungswerkzeuge näher betrachten und ihre Unterschiede hervorheben:
Apache Kafka
Apache Kafka ist ein verteiltes Messaging-System, das es ermöglicht, Anwendungen für den Umgang mit kontinuierlichen Datenströmen zu entwickeln. Kafka, ursprünglich von LinkedIn entwickelt, ist protokollbasiert. Dies bedeutet, dass neue Informationen einfach an das Ende einer Datei angehängt werden, was eine einfache und effiziente Speicherform darstellt.
Kafka ist eine hervorragende Lösung für Big Data, insbesondere wegen seines hohen Datendurchsatzes. Es ermöglicht sogar die Umwandlung von Batch-Verarbeitung in Echtzeit-Verarbeitung.
Apache Kafka ist ein Publish-Subscribe-Messaging-System, bei dem eine Anwendung Nachrichten veröffentlicht, während abonnierte Anwendungen diese Nachrichten empfangen. Die Zeitspanne zwischen Veröffentlichung und Empfang der Nachricht kann im Millisekundenbereich liegen, wodurch Kafka eine sehr niedrige Latenz erreicht.
Funktionsweise von Kafka
Die Architektur von Apache Kafka besteht aus Produzenten, Konsumenten und dem Cluster selbst. Ein Produzent ist eine Anwendung, die Nachrichten an den Cluster veröffentlicht. Ein Konsument ist eine Anwendung, die Nachrichten von Kafka empfängt. Der Kafka-Cluster ist eine Gruppe von Knoten, die als eine einzige Instanz des Messaging-Dienstes fungieren.
Ein Kafka-Cluster besteht aus mehreren Brokern. Ein Broker ist ein Kafka-Server, der Nachrichten von Produzenten empfängt und sie auf die Festplatte schreibt. Jeder Broker verwaltet eine Liste von Themen, und jedes Thema ist in mehrere Partitionen unterteilt.
Nachdem ein Broker Nachrichten erhalten hat, leitet er diese an die registrierten Konsumenten für jedes Thema weiter.
Die Konfiguration von Apache Kafka wird von Apache Zookeeper verwaltet, der Cluster-Metadaten wie Speicherorte von Partitionen, Namenslisten, Themenlisten und verfügbare Knoten speichert. Zookeeper sorgt somit für die Synchronisierung zwischen den verschiedenen Elementen des Clusters.
Zookeeper ist wichtig, da Kafka ein verteiltes System ist, bei dem das Schreiben und Lesen gleichzeitig von mehreren Clients erfolgt. Wenn ein Fehler auftritt, wählt Zookeeper einen Ersatz und stellt den Betrieb wieder her.
Anwendungsfälle
Kafka hat sich vor allem als Messaging-Tool einen Namen gemacht, seine Vielseitigkeit reicht jedoch weit darüber hinaus und findet in zahlreichen Szenarien Anwendung, wie die folgenden Beispiele zeigen:
Nachrichtenübermittlung
Eine asynchrone Form der Kommunikation, die die Kommunikationspartner entkoppelt. Hierbei sendet eine Partei Daten in Form einer Nachricht an Kafka, die dann später von einer anderen Anwendung verarbeitet wird.
Aktivitätsverfolgung
Ermöglicht die Speicherung und Verarbeitung von Daten, die die Interaktion eines Benutzers mit einer Website verfolgen, wie z. B. Seitenaufrufe, Klicks, Dateneingaben usw. Solche Aktivitäten erzeugen in der Regel große Datenmengen.
Metriken
Die Aggregation von Daten und Statistiken aus verschiedenen Quellen zur Erstellung eines zentralisierten Berichts.
Protokollaggregation
Die zentrale Erfassung und Speicherung von Protokolldateien, die von anderen Systemen stammen.
Stream-Verarbeitung
Die Verarbeitung von Daten-Pipelines umfasst mehrere Phasen, in denen Rohdaten aus Themen konsumiert, aggregiert, angereichert oder in andere Themen transformiert werden.
Zur Unterstützung dieser Funktionalitäten stellt die Plattform im Wesentlichen drei APIs bereit:
- Streams-API: Dient als Stream-Prozessor, der Daten aus einem Thema verarbeitet, transformiert und in ein anderes schreibt.
- Konnektoren-API: Ermöglicht die Verbindung von Themen mit bestehenden Systemen, wie z. B. relationalen Datenbanken.
- Producer- und Consumer-APIs: Ermöglicht Anwendungen das Veröffentlichen und Konsumieren von Kafka-Daten.
Vorteile
Replikation, Partitionierung und Ordnung
Nachrichten in Kafka werden partitionsübergreifend über Cluster-Knoten in der Reihenfolge ihres Eintreffens repliziert, um die Sicherheit und die Geschwindigkeit der Zustellung sicherzustellen.
Datentransformation
Mit Apache Kafka ist es möglich, die Batch-Verarbeitung mit der Batch-ETL-Streams-API in Echtzeit umzuwandeln.
Sequenzielle Festplattenzugriffe
Apache Kafka speichert Nachrichten auf der Festplatte und nicht im Speicher, da dies als schneller gilt. Obwohl der Speicherzugriff in den meisten Fällen schneller ist, besonders bei zufälligen Zugriffen, verwendet Kafka sequentielle Zugriffe. In diesem Fall ist die Festplatte effizienter.
Apache Spark
Apache Spark ist eine Big-Data-Computing-Engine und eine Sammlung von Bibliotheken für die parallele Verarbeitung von Daten über Cluster hinweg. Spark ist eine Weiterentwicklung von Hadoop und dem Map-Reduce-Programmierparadigma. Dank seiner effizienten Speichernutzung, die Daten während der Verarbeitung nicht auf Festplatten speichert, kann es bis zu 100-mal schneller sein.
Spark ist in drei Ebenen organisiert:
- Low-Level-APIs: Diese Ebene enthält die grundlegende Funktionalität zur Ausführung von Jobs sowie andere Funktionen, die von den anderen Komponenten benötigt werden. Weitere wichtige Funktionen dieser Schicht sind die Verwaltung von Sicherheit, Netzwerk, Zeitplanung und logischem Zugriff auf Dateisysteme wie HDFS, GlusterFS, Amazon S3 und andere.
- Strukturierte APIs: Die strukturierte API-Ebene befasst sich mit der Datenmanipulation durch DataSets oder DataFrames, die aus Formaten wie Hive, Parquet, JSON und anderen gelesen werden können. Mit SparkSQL (einer API, mit der wir Abfragen in SQL schreiben können) können wir die Daten nach Belieben manipulieren.
- Hohe Ebene: Auf der höchsten Ebene befindet sich das Spark-Ökosystem mit verschiedenen Bibliotheken, darunter Spark Streaming, Spark MLlib und Spark GraphX. Sie kümmern sich um die Streaming-Erfassung und die zugehörigen Prozesse, wie z. B. die Wiederherstellung nach einem Absturz, die Erstellung und Validierung klassischer Machine-Learning-Modelle sowie die Verarbeitung von Graphen und Algorithmen.
Funktionsweise von Spark
Die Architektur einer Spark-Anwendung besteht aus drei Hauptteilen:
Treiberprogramm: Es ist für die Orchestrierung der Ausführung der Datenverarbeitung verantwortlich.
Cluster-Manager: Er ist für die Verwaltung der verschiedenen Maschinen in einem Cluster verantwortlich. Wird nur benötigt, wenn Spark verteilt ausgeführt wird.
Worker-Knoten: Dies sind die Maschinen, die die Aufgaben eines Programms ausführen. Wenn Spark lokal auf einem Computer ausgeführt wird, spielt dieser sowohl die Rolle eines Treiberprogramms als auch die eines Workers. Diese Art der Ausführung von Spark wird als Standalone bezeichnet.
Spark-Code kann in verschiedenen Programmiersprachen geschrieben werden. Die Spark-Konsole, bekannt als Spark Shell, ermöglicht interaktives Lernen und das Erkunden von Daten.
Eine sogenannte Spark-Anwendung besteht aus einem oder mehreren Jobs und unterstützt eine umfangreiche Datenverarbeitung.
In Bezug auf die Ausführung hat Spark zwei Modi:
- Client: Der Treiber wird direkt auf dem Client ausgeführt, ohne über den Ressourcenmanager zu gehen.
- Cluster: Der Treiber wird über den Ressourcenmanager auf dem Anwendungsmaster ausgeführt (im Clustermodus läuft die Anwendung weiter, wenn der Client die Verbindung trennt).
Es ist wichtig, Spark korrekt zu verwenden, damit die verbundenen Dienste, wie z. B. der Ressourcenmanager, den Bedarf für jede Ausführung erkennen und die optimale Leistung erbringen können. Es liegt also am Entwickler, den besten Weg zur Ausführung von Spark-Jobs zu kennen und den getätigten Aufruf zu strukturieren. Dafür kann der Executor-Spark nach Bedarf strukturiert und konfiguriert werden.
Spark-Jobs verwenden hauptsächlich Arbeitsspeicher. Daher ist es üblich, Spark-Konfigurationswerte für Worker-Knoten-Executoren anzupassen. Je nach Spark-Workload kann eine bestimmte, nicht standardmäßige Spark-Konfiguration zu besseren Ergebnissen führen. Hierfür können Vergleichstests zwischen den verschiedenen verfügbaren Konfigurationsoptionen und der Standard-Spark-Konfiguration durchgeführt werden.
Anwendungsfälle
Apache Spark unterstützt die Verarbeitung großer Datenmengen, egal ob in Echtzeit oder archiviert, strukturiert oder unstrukturiert. Im Folgenden sind einige der häufigsten Anwendungsfälle aufgeführt.
Datenanreicherung
Unternehmen verwenden oft eine Kombination aus historischen Kundendaten mit Echtzeit-Verhaltensdaten. Spark kann helfen, eine kontinuierliche ETL-Pipeline aufzubauen, um unstrukturierte Ereignisdaten in strukturierte Daten umzuwandeln.
Auslösen der Ereigniserkennung
Spark Streaming ermöglicht die schnelle Erkennung und Reaktion auf ungewöhnliche oder verdächtige Verhaltensweisen, die auf ein potenzielles Problem oder Betrug hindeuten können.
Komplexe Sitzungsdatenanalyse
Mithilfe von Spark Streaming können Ereignisse im Zusammenhang mit der Sitzung eines Benutzers, wie z. B. seine Aktivitäten nach der Anmeldung, gruppiert und analysiert werden. Diese Informationen können auch kontinuierlich zur Aktualisierung von Machine-Learning-Modellen verwendet werden.
Vorteile
Iterative Verarbeitung
Wenn die Aufgabe die wiederholte Verarbeitung von Daten umfasst, ermöglichen die robusten Distributed Datasets (RDDs) von Spark mehrere In-Memory-Map-Operationen, ohne dass Zwischenergebnisse auf die Festplatte geschrieben werden müssen.
Grafikverarbeitung
Das Berechnungsmodell von Spark mit der GraphX-API ist ideal für iterative Berechnungen, die typisch für die Grafikverarbeitung sind.
Maschinelles Lernen
Spark verfügt über MLlib – eine integrierte Bibliothek für maschinelles Lernen mit vorgefertigten Algorithmen, die ebenfalls im Arbeitsspeicher ausgeführt werden.
Kafka vs. Spark
Obwohl das Interesse an Kafka und Spark ähnlich ist, gibt es einige wesentliche Unterschiede zwischen den beiden. Werfen wir einen Blick darauf.
#1. Datenverarbeitung
Kafka ist ein Echtzeit-Datenstreaming- und Speichertool, das für die Übertragung von Daten zwischen Anwendungen verantwortlich ist. Für eine vollständige Lösung ist es jedoch nicht ausreichend. Für Aufgaben, die Kafka nicht übernimmt, sind andere Tools erforderlich, z. B. Spark. Spark hingegen ist eine Batch-First-Datenverarbeitungsplattform, die Daten aus Kafka-Themen extrahiert und sie in kombinierte Schemata transformiert.
#2. Speicherverwaltung
Spark verwendet Robust Distributed Datasets (RDD) für die Speicherverwaltung. Anstatt zu versuchen, riesige Datensätze auf einmal zu verarbeiten, verteilt es sie auf mehrere Knoten in einem Cluster. Kafka hingegen verwendet, ähnlich wie HDFS, sequenziellen Zugriff und speichert Daten in einem Pufferspeicher.
#3. ETL-Transformation
Sowohl Spark als auch Kafka unterstützen den ETL-Transformationsprozess, der Datensätze von einer Datenbank in eine andere kopiert, in der Regel von einer Transaktionsbasis (OLTP) in eine Analysebasis (OLAP). Im Gegensatz zu Spark, das über eine integrierte Fähigkeit für ETL-Prozesse verfügt, verlässt sich Kafka jedoch auf die Streams-API, um dies zu unterstützen.
#4. Datenpersistenz
Durch die Verwendung von RRD in Spark können Daten zur späteren Verwendung an mehreren Stellen gespeichert werden. In Kafka müssen Dataset-Objekte in der Konfiguration definiert werden, um Daten zu speichern.
#5. Schwierigkeitsgrad
Spark ist eine vollständige Lösung und einfacher zu erlernen, da es verschiedene höhere Programmiersprachen unterstützt. Kafka hängt von einer Reihe verschiedener APIs und Module von Drittanbietern ab, was die Arbeit erschweren kann.
#6. Wiederherstellung
Sowohl Spark als auch Kafka bieten Wiederherstellungsoptionen. Spark verwendet RRD, wodurch Daten kontinuierlich gespeichert und bei einem Clusterfehler wiederhergestellt werden können.
Kafka repliziert kontinuierlich Daten innerhalb des Clusters und über Broker hinweg, sodass bei einem Fehler auf die verschiedenen Broker zugegriffen werden kann.
Ähnlichkeiten zwischen Spark und Kafka
| Apache Spark | Apache Kafka |
| Open Source | Open Source |
| Erstellt Daten-Streaming-Anwendungen | Erstellt Daten-Streaming-Anwendungen |
| Unterstützt zustandsbehaftete Verarbeitung | Unterstützt zustandsbehaftete Verarbeitung |
| Unterstützt SQL | Unterstützt SQL |
Ähnlichkeiten zwischen Spark und Kafka
Fazit
Kafka und Spark sind beides Open-Source-Tools, die in Scala und Java geschrieben wurden und die Erstellung von Echtzeit-Daten-Streaming-Anwendungen ermöglichen. Sie haben mehrere Gemeinsamkeiten, darunter zustandsbehaftete Verarbeitung, Unterstützung für SQL und ETL. Kafka und Spark können auch als komplementäre Werkzeuge verwendet werden, um das Problem der komplexen Datenübertragung zwischen Anwendungen zu lösen.