Kafka 対 Spark 対 Hadoop

ビッグデータへの取り組みに関しては、Apache Kafka、Apache Spark、Apache Hadoop という 3 つの優れたテクノロジーが際立っています。これらのソリューションはそれぞれ、明確な長所と短所を持っています。プロジェクトのニーズに最適なテクノロジーを選択するには、それらの違いを理解することが重要です。

Kafkaを理解する

アパッチカフカ は、リアルタイムのデータ パイプラインとアプリケーションを作成する信頼性の高いオープンソースの分散ストリーミング プラットフォームです。優れたスケーラビリティ、高スループット機能、低遅延処理速度により、この強力なテクノロジは、Amazon、Netflix、Uber など、世界最大級のテクノロジー企業が利用する大規模メッセージング システムの標準となっています。

「Kafka のリアルタイム データ ストリーミングにより、企業が大規模なメッセージングを処理する方法が変革され、即時の洞察とシームレスな運用が保証されます。」

ユースケース

Kafka は、次のようなさまざまなユース ケースに使用されます。

• 多数のプロバイダーとリアルタイムのデータ パイプラインからの大量のデータ ストリームを合理化し、重要な洞察にすぐにアクセスできるようにする
• 集計と ログの分析 ウェブサーバーから、 データベースを追加しました、モノのインターネット（IoT）デバイスなど、ITプロフェッショナルがシステムをより深く理解できるようにします。
• 不正行為の認識や特異性の識別に関連するものなど、リアルタイム ストリーミング アプリケーションの作成

Advantages

Kafka には、従来のメッセージング システムと比較して多くの利点があります。

• 高いスループットとスケーラビリティ: Kafka は、数千のブローカーにまたがるクラスターで毎秒数百万のメッセージを処理できる非常に強力なツールです。
• 低遅延: Kafka はインスタント メッセージ配信を保証します。
• 耐障害性: Kafka は信頼性が高くなるように設計されており、自動化されたレプリケーションとフェイルオーバー機能により、中断のない操作が保証されます。

課題

Kafta には多くの利点がありますが、いくつかの課題もあります。

• オフセットの管理: データの一貫性を確保するためにメッセージのオフセットを追跡することは、特に複数のコンシューマーがある場合には複雑になる可能性があります。
• 大量の処理: Kafka は高スループットを実現するように設計されていますが、大規模なデータ ストリームの管理とスケーリングには慎重な計画とリソースの割り当てが必要です。
• 複雑な構成: パフォーマンスを最適化し、フォールト トレランスを確保するために Kafka をセットアップおよび構成するには、多大な専門知識と労力が必要です。

実際の例

多くの企業が、次のようなプロセスを合理化するために Kafta を活用しています。

• Netflix はリアルタイムのメッセージングとデータ処理に Kafka を使用しています。Kafka の堅牢で耐久性のあるメッセージング システムを通じて、Netflix のマイクロサービスは効率的に相互に通信できます。
• Uber の技術スタックには、何兆ものメッセージを処理し、バッチおよびリアルタイム システムの基盤として機能する Kafta が含まれています。

Sparkを理解する

Apache Spark は、大規模なデータ セットを超高速で処理するオープン ソースの分散処理フレームワークです。メモリ内計算用に最適化されたエンジンを備え、Resilient Distributed Datasets (RDD) と呼ばれる直接アクセス ポイントを作成することで、リアルタイム データやストリーミング データの分析に必要な時間を大幅に短縮します。

ユースケース

Apache Spark は、次のようなさまざまな状況で使用できます。

• ストリーミング データ: Spark は、ウェブログ、センサー、ソーシャル メディア フィードなどのソースからのストリーミング データを迅速に処理できます。
• 抽出、変換、ロード (ETL): Apache Spark は、大規模な ETL パイプラインでよく使用されます。複数のソースからデータを読み取り、下流の分析に適した形式に変換できます。
• データ強化: Spark は、住所データベースや顧客セグメンテーション データベースなどの外部データ ソースを使用してレコードを迅速に強化できます。

Advantages

Spark には、他の分散処理フレームワークよりもいくつかの利点があります。

• これは市場で最も高度な分析ソリューションの 1 つです。これにより、機械学習モデルやリアルタイム予測分析からインタラクティブな視覚化やデータ マイニング技術まで、データ分析の可能性が広がります。
• Spark の動的な性質により、特定のニーズと要件に応じてユースケースを調整できるため、最新の分析スタックの不可欠なコンポーネントになります。
• さらに、Spark の驚異的な速度により、従来の MapReduce システムよりもわずかな時間で大規模なデータセットを効率的に処理できるため、迅速かつ費用対効果の高い方法で洞察を得ることができます。

課題

他のプラットフォームと同様に、Spark にも対処すべき課題があります。

• メモリ管理： Spark のインメモリ処理には大量のメモリ リソースが必要であり、特に大規模なデータセットの場合は管理が困難になる可能性があります。
• 資源配分： パフォーマンスのボトルネックを回避するためにクラスター環境でリソースを効率的に割り当てることは複雑になる可能性があります。
• クラスター管理: Spark クラスターの管理には、リソースの使用状況の監視とパフォーマンスの調整が含まれ、最適な操作が保証されます。

実際の例

Spark は、以下を含む世界中の数多くの組織で人気があります。

• アリババ 同社は、Spark を使用して数百ペタバイトのデータを分析し、推奨システムを改善しています。
• 米航空宇宙局（NASA） は、Spark を使用して高性能なビッグデータ分析フレームワークである Earth Data Analytic Services (EDAS) を開発しました。 

Hadoopを理解する

Apache Hadoopの は、膨大な量のデータを簡単に保存して効果的に管理できる強力なオープンソース フレームワークです。 シンプルなプログラミング モデルを使用して、コンピューターのクラスター間で大規模なデータ セットの分散処理を可能にし、最大でペタバイトのデータまでのスケーラビリティを提供します。 クラスタ化された環境を利用することで、従来の単一ノード アーキテクチャと比較して、分析が高速になり、効率が向上します。

ユースケース

Hadoop は、さまざまなアプリケーションで多くの業界で広く使用されています。

• セキュリティや法執行の分野では、Hadoop を使用して監視画像や録音された会話などの大量のデータを分析して、パターンや異常を検出することができます。
• 顧客要件の理解において、Hadoop を使用すると、企業は過去の購入データを分析することで、顧客の欲求とニーズに関する洞察を得ることができます。
• 都市や国にとって、Hadoop は、人口分布、トラフィック フロー、およびその他の主要な指標をよりよく理解することで、インフラストラクチャの計画と開発を改善するのに役立ちます。

Advantages

従来のストレージおよび処理インフラストラクチャと比較すると、Hadoop にはさまざまな利点があり、データ駆動型のビジネスに最適です。

• コスト効率は Hadoop を利用する主な利点の 1 つであり、大規模なデータセットを保存および管理するための高価な機器投資が不要になります。
• さらに、複数のノードにわたる Hadoop の水平方向のスケーラビリティは比類のないものであり、比類のない柔軟性と成長の可能性を提供します。
• Hadoop の分散型の性質により、フォールト トレランス機能により、パフォーマンスが向上し、ダウンタイムが短縮されます。

課題

多くの利点を得るために、Hadoop には克服すべきいくつかの潜在的な課題があります。

• 複雑なセットアップ: Hadoop クラスターのセットアップには、多数のコンポーネント (HDFS、MapReduce、YARN) を構成する必要があり、時間がかかり、専門知識が必要になる場合があります。
• メンテナンス： Hadoop クラスターを維持するには、データのレプリケーション、ジョブのスケジュール設定、フォールト トレランスを処理するための継続的な管理が必要です。
• リソースを大量に消費する: Hadoop の分散フレームワークはリソースを大量に消費するため、最適なパフォーマンスを実現するには相当なハードウェアとネットワーク インフラストラクチャが必要になります。

実際の例

Hadoop は、以下を含む多くの有名企業に採用されています。

• バンクオブアメリカ 同社は、顧客や取引から生成される大量のデータを管理および分析するために Hadoop を活用しています。 
• LinkedIn バッチ処理に Hadoop を使用して、すべてのメンバーのアクティビティ データを保存および処理します。これにより、洞察を提供したり、よりパーソナライズされたコンテンツの推奨を提供したりできます。

Kafka と Spark と Hadoop の比較

Kafka と Spark はどちらも、データをリアルタイムで処理するように設計されたストリーム処理フレームワークです。フォールト トレランス、スケーラビリティ、高スループット/低レイテンシのメッセージ配信、自動オフセット管理、複数の言語との統合など、多くの機能を共有しています。

しかし、両者の間にはいくつかの重要な違いがあります。Kafkaはメッセージング（パブリッシュ/サブスクライブ）に重点を置いていますが、Sparkはバッチ処理と SQLクエリKafka は複数のソースからのデータを処理するように設計されていますが、Spark は 1 つのソースからのデータのみを処理するように設計されています。

一方、Hadoop は、コモディティ ハードウェアのクラスター間で大量のデータを保存および処理できる分散型フレームワークです。 バッチ処理と SQL クエリをサポートしますが、Kafka と Spark が提供するリアルタイム処理機能はありません。

ユースケースとしては、Kafka は、イベント ログ システム、監視およびアラート サービスなど、メッセージ キューに依存する分散ストリーミング アプリケーションの構築に使用できます。Spark は、金融詐欺の検出やクリックストリーム分析など、ほぼリアルタイムでデータを処理するリアルタイム ストリーミング アプリケーションの構築に使用できます。Hadoop は、ログ分析やビジネス インテリジェンスなど、リアルタイム処理に適さない大規模なデータセットのバッチ処理に使用できます。

さまざまなシナリオに適したツールを選択する

Kafka、Spark、Hadoop の中から選択する場合、アプリケーションの具体的なニーズを考慮することが重要です。ストリームをリアルタイムで処理する能力が必要な場合は、Kafka または Spark が最適です。ビッグ データ処理は、Hadoop のバッチ モード機能とより一貫性があります。また、ストリーミングやバッチ オプションとともに SQL クエリが必要な場合は、Spark が最適な選択肢です。

3 つのテクノロジーにはそれぞれ独自の長所と短所があるため、次のテクノロジーをテクノロジー スタックに追加する前に開発要件を考慮してください。

十分な情報に基づいた決定を下せるよう、これらの強力なデータ処理プラットフォーム間の主な違いを以下に示します。

Kafka 対 Spark

Kafka と Spark は、それぞれ異なる目的を持つ主要なデータ処理プラットフォームです。Kafka はリアルタイム データ ストリーミングに優れており、複数のクライアント アプリケーションが、高いスケーラビリティと低いレイテンシでリアルタイム データを公開およびサブスクライブできます。一方、Spark は大規模なデータ処理に特化しており、バッチ処理とインメモリ コンピューティングを通じてビッグ データを効率的に処理し、迅速な分析を実現します。

Hadoop 対 Kafka

Hadoop と Kafka は、異なる目的のために設計された堅牢なデータ プラットフォームです。Hadoop は、分散フレームワークを活用して膨大なデータセットを管理し、バッチ処理と大規模データ ストレージ向けに最適化されています。一方、Kafka はリアルタイム データ ストリーミングに優れており、複数のクライアント アプリケーションが、高いスケーラビリティと低いレイテンシでリアルタイム データを公開およびサブスクライブできます。

Spark 対 Hadoop

Hadoop と Spark は、それぞれ異なる強みを持つ強力なデータ処理フレームワークです。Hadoop は、分散フレームワークを使用して大規模なデータセットを効率的に処理し、バッチ処理と大規模データ ストレージに優れています。一方、Spark はメモリ内データ処理に特化しており、高速分析とリアルタイムのデータ処理機能を提供します。

リアルタイムのデータ ストリーミング、高速なインメモリ処理、スケーラブルなバッチ処理のいずれが必要であっても、Kafka、Spark、Hadoop の利点と課題を理解することで、組織にとって最適な決定を下すことができます。

遠慮せずに連絡してください LogicMonitor の専門家にご相談いただければ、お客様のニーズに最適なテクノロジーを活用できるようになります。