Kafka зосереджується на обміні повідомленнями (публікація/підписка), тоді як Spark більше зосереджується на обробці даних із підтримкою пакетної обробки та запитів SQL. Kafka призначений для обробки даних з кількох джерел, тоді як Spark розроблений для обробки даних лише з одного джерела.

У підсумку, Kafka пропонує високу масштабованість, обробку потоків у реальному часі та можливості повної інтеграції, тоді як Logstash більше зосереджується на обробці даних журналу, простоті використання та розширюваності.

У той час як Kafka відмінно справляється з масивними потоками даних із високою пропускною здатністю та низькою затримкою, що робить його ідеальним для програм обробки даних у реальному часі, gRPC блищить у забезпеченні ефективного міжсервісного зв’язку в архітектурі мікросервісів завдяки використанню буферів протоколів і HTTP/2.

Кафкан: (особа або персонаж) типу, втіленого Кафкою або одним із його персонажів. кафкіанський: (ситуація, проблема або сюжет) пригадування кошмарних ситуацій, описаних в оповіданнях Кафки.

Незважаючи на різні варіанти використання, Кафка і Спарк не виключають одне одного. Ви можете поєднати обидві архітектури обробки даних, щоб сформувати відмовостійку систему пакетної обробки в режимі реального часу.