¿Qué es Apache Storm?
Apache Storm es un sistema de computación en tiempo real distribuido, gratuito y de código abierto. Storm facilita el procesamiento fiable de flujos de datos ilimitados, haciendo para el procesamiento en tiempo real lo que Hadoop hizo para el procesamiento por lotes. Storm tiene muchos casos de uso: análisis en tiempo real, aprendizaje automático en línea, computación continua, RPC distribuido, ETL y más. Storm es sencillo, puede utilizarse con cualquier lenguaje de programación y es muy divertido de usar.
¿Cómo funciona Storm?
Una topología de Storm consiste en un caño y un conjunto de pernos. Los caños leen los datos de la fuente, y los pernos procesan los datos y emiten nuevos datos. La siguiente figura muestra una topología simple de Storm que lee los tweets de una fuente de Twitter y calcula el sentimiento de cada tweet usando un perno.
Las topologías se ejecutan para siempre o hasta que son eliminadas. Para procesar un flujo de datos, se envía una topología a un clúster, y entonces el clúster ejecuta la topología mientras sigue leyendo datos del (de los) caño(s). Si el cluster se cae, la topología se reinicia automáticamente en un nuevo cluster.
¿Por qué usar Storm?
Storm es utilizado por muchas empresas para procesar datos en tiempo real. Algunas empresas notables que utilizan Storm son Twitter, Yahoo, Yelp y Airbnb.
¿Cuáles son los beneficios de usar Storm?
Hay muchos beneficios al usar Storm, incluyendo:
- Fiabilidad: Las topologías de Storm se ejecutan para siempre, y si un nodo falla, la topología se reinicia automáticamente en un nuevo nodo.
Escalabilidad: Las topologías Storm pueden ampliarse o reducirse según sea necesario.
Flexibilidad: Las topologías Storm se pueden crear con cualquier lenguaje de programación.
Rendimiento: Storm es capaz de procesar datos en tiempo real.
¿Es Flink mejor que Storm?
No hay una respuesta sencilla a esta pregunta, ya que depende de varios factores, como el caso de uso específico, la escala del procesamiento de datos, el rendimiento requerido y las preferencias de los desarrolladores. En general, tanto Flink como Storm son adecuados para el procesamiento de datos en tiempo real, pero Flink tiene algunas ventajas sobre Storm, como un conjunto de características más rico, un mejor rendimiento y una implementación y gestión más sencillas. ¿Quién utiliza Apache Storm? Storm es utilizado por varias empresas, como Twitter, Yahoo, Airbnb y Spotify. Además, varios proyectos de código abierto, como Apache Kafka y Apache Flink, utilizan Storm para el procesamiento de flujos. ¿Se sigue utilizando Apache Storm? Sí, Apache Storm se sigue utilizando. Es una opción popular para procesar grandes cantidades de datos en tiempo real. Apache Storm es utilizado por muchas empresas, como Twitter, Yahoo y Airbnb.
¿Cómo es Spark mejor que MapReduce?
Hay muchas maneras en las que Spark es mejor que MapReduce, pero algunas de las más importantes son las siguientes:
1. Spark es mucho más rápido que MapReduce. Esto se debe a que Spark utiliza el procesamiento en memoria, que es mucho más rápido que el procesamiento basado en disco de MapReduce.
2. 2. Spark es más fácil de usar que MapReduce. Esto se debe a que Spark tiene un modelo de programación más simple y APIs más fáciles de usar.
3. Spark es más escalable que MapReduce. Esto se debe a que Spark puede ejecutarse en un clúster de máquinas, mientras que MapReduce sólo puede ejecutarse en una sola máquina.
4. Spark es más tolerante a fallos que MapReduce. Esto es porque Spark puede recuperarse de los fallos más fácilmente que MapReduce. ¿Es Flink mejor que Storm? No hay una respuesta sencilla a esta pregunta, ya que depende de varios factores, como las necesidades específicas de la aplicación, el entorno de hardware y software, y el nivel de experiencia de los desarrolladores. Sin embargo, en general, Flink se considera un marco de procesamiento de flujos más robusto y con más funciones que Storm, por lo que es más adecuado para aplicaciones que requieren un alto grado de flexibilidad y funcionalidad.