Különbség a Hadoop és a Spark között

Az egyik legnagyobb probléma a Big Data vonatkozásában az, hogy jelentős időt töltenek az adatok elemzésére, amely magában foglalja az adatok azonosítását, tisztítását és integrálását. A nagy adatmennyiség és az adatok elemzésének követelménye adattudományhoz vezet. De gyakran az adatok sok üzleti alkalmazásra és rendszerre vannak szétszórva, ami egy kicsit nehezen elemezhető. Tehát az adatokat át kell alakítani és újra kell formázni az elemzés megkönnyítése érdekében. Ehhez kifinomultabb megoldásokra van szükség az információk hozzáférhetőbbé tételéhez a felhasználók számára. Az Apache Hadoop az egyik ilyen megoldás a nagy adatok tárolására és feldolgozására, valamint számos más nagy adat eszköz, köztük az Apache Spark. De melyik a megfelelő keret az adatfeldolgozáshoz és elemzéshez - Hadoop vagy Spark? Találjuk ki.

Apache Hadoop

A Hadoop az Apache Software Foundation bejegyzett védjegye és egy nyílt forráskódú keret, amelyet nagyon nagy adatkészletek tárolására és feldolgozására terveztek a számítógépcsoportok között. Nagyon nagy mennyiségű adatot kezel ésszerű költségekkel, ésszerű időn belül. Ezenkívül mechanizmusokat is biztosít a számítási teljesítmény fokozására. A Hadoop számítógépes keretet biztosít a nagy adatok tárolására és feldolgozására a Google MapReduce programozási modelljével. Működhet egyetlen szerverrel, vagy akár több ezer árucikkkel is bővíthető. Bár a Hadoop-ot egy nyílt forrású projekt részeként fejlesztették ki az Apache Software Foundation keretében, a MapReduce paradigma alapján, ma a Hadoop disztribúcióinak különféle változatai vannak. A MapReduce azonban továbbra is fontos módszer az összesítéshez és a számoláshoz. A MapReduce alapvető gondolata a párhuzamos adatfeldolgozás.

Apache Spark

Az Apache Spark egy nyílt forrású fürtszámítógép és könyvtárak halmaza nagyszabású adatfeldolgozáshoz számítógépes fürtökön. A Hadoop MapReduce modell tetejére épített Spark a legaktívabb fejlesztésű nyílt forrású motor, amely gyorsabbá teszi az adatok elemzését és a programok gyorsabb futtatását. Ez valós idejű és fejlett elemzést tesz lehetővé az Apache Hadoop platformon. A Spark magja egy számítástechnika, amely számos számítási feladatból álló alkalmazások ütemezéséből, terjesztéséből és figyeléséből áll. Fő vezetési célja az, hogy egységes platformot kínáljon a Big Data alkalmazások írására. A Spark eredetileg a Berkeley Egyetem APM laboratóriumában született, és most az Apache Software Foundation portfóliójának egyik legfontosabb nyílt forrású projektje. Páratlan memória-beépített számítási képességei lehetővé teszik az analitikai alkalmazások akár 100-szor gyorsabb futtatását az Apache Spark-on, mint a mai piacon található hasonló technológiák..

Különbség a Hadoop és a Spark között

Keretrendszer

- A Hadoop az Apache Software Foundation bejegyzett védjegye és egy nyílt forráskódú keret, amelyet nagyon nagy adatkészletek tárolására és feldolgozására terveztek a számítógépcsoportok között. Alapvetően ez egy olyan adatfeldolgozó motor, amely nagyon nagy léptékű adatokat kezel ésszerű költséggel, ésszerű időn belül. Az Apache Spark egy nyílt forrású fürtszámítógép, amely a Hadoop MapReduce modelljére épült, és nagyméretű adatfeldolgozást és elemzést végez a számítógépes fürtökön. A Spark valós idejű és fejlett elemzést tesz lehetővé az Apache Hadoop platformon, hogy felgyorsítsa a Hadoop számítási folyamatát..

Teljesítmény

- A Hadoop Java nyelven íródott, így hosszú kódsorok írását igényli, ami több időt vesz igénybe a program végrehajtásához. Az eredetileg kifejlesztett Hadoop MapReduce megvalósítása innovatív volt, de meglehetősen korlátozott, és szintén nem túl rugalmas. Az Apache Spark ugyanakkor tömör, elegáns Scala nyelven íródott, hogy a programok könnyebben és gyorsabban futhassanak. Valójában akár 100-szor gyorsabban képes futtatni az alkalmazásokat, nem csak a Hadoop mellett, hanem a piacon található hasonló technológiák mellett is..

Egyszerű használat

- A Hadoop MapReduce paradigma innovatív, de meglehetősen korlátozott és rugalmatlan. A MapReduce programokat kötegelt módon futtatják, és nagy méretű összesítésre és számlálásra hasznosak. A Spark viszont következetes, összeállítható API-kat biztosít, amelyek felhasználhatók alkalmazás létrehozására kisebb darabokból vagy meglévő könyvtárakból. A Spark API-jait úgy is tervezték, hogy lehetővé tegyék a nagy teljesítményt azáltal, hogy optimalizálják a felhasználói programban összeállított különböző könyvtárakat és funkciókat. Mivel a Spark a bemeneti adatok nagy részét a memóriába tárolja, köszönhetően az RDD-nek (Resilient Distributed Dataset), kiküszöböli a többszöri memória és a lemeztároló betöltésének szükségességét.

Költség

- A Hadoop fájlrendszer (HDFS) költséghatékony módszer nagy mennyiségű, strukturált és strukturálatlan adat tárolására egy helyen a mély elemzéshez. A Hadoop terabyte-os költsége sokkal alacsonyabb, mint más adatkezelési technológiák költsége, amelyeket széles körben használnak a vállalati adattárházak fenntartására. A Spark viszont nem pontosan jobb választás a költséghatékonyság szempontjából, mivel sok memóriát igényel a memóriában lévő adatok gyorsítótárazásához, ami megnöveli a fürtöt, ennélfogva a költségeket csekély mértékben, a Hadoophoz képest..

Hadoop Vs. Spark: összehasonlító diagram

A / az Hadoop vs. Spark összefoglalása

A Hadoop nem csupán ideális alternatíva nagy mennyiségű strukturált és strukturálatlan adat tárolására költséghatékony módon, hanem mechanizmusokat is kínál a számítási teljesítmény fokozására. Noha eredetileg nyílt forráskódú Apache Software Foundation projektként fejlesztették ki, amely a Google MapReduce modelljén alapult, ma a Hadoop számára számos különféle disztribúció érhető el. Az Apache Spark a MapReduce modell tetejére épült, hogy hatékonyságát kibővítse több típusú számítás felhasználására, beleértve a Stream Processing és az Interactive Queries szolgáltatásokat. A Spark valós idejű és fejlett elemzést tesz lehetővé az Apache Hadoop platformon, hogy felgyorsítsa a Hadoop számítási folyamatát..