Razlika med Hadoop proti Apache Spark
Hadoop vs Apache Spark je velik podatkovni okvir in vsebuje nekaj najbolj priljubljenih orodij in tehnik, ki jih blagovne znamke lahko uporabljajo za izvajanje velikih nalog, povezanih s podatki. Apache Spark je na drugi strani ogrodje računalniškega sistema z odprto kodo. Čeprav se lahko Hadoop proti Apache Spark zdi kot tekmovalec, ne opravljata istih nalog in v nekaterih situacijah lahko celo delata skupaj. Medtem ko poročajo, da Spark v nekaterih primerih lahko deluje več kot 100-krat hitreje kot Hadoop, pa nima svojega shranjevalnega sistema. To je pomembno merilo, saj je razdeljeno shranjevanje eden najpomembnejših vidikov podatkovnih projektov.
Torej, kaj točno je Big Data?
Veliki podatki so velika buzzword, ki organizacijam in podjetjem pomaga razumeti velike količine podatkov. V zadnjem desetletju je bil deležen veliko pozornosti in preprosto povedano, opredeljen je kot veliki podatki, ki so tako veliki za podjetje, da ga ni mogoče obdelati z običajnimi viri. Vsakodnevno se razvijajo novejša orodja, da lahko podjetja začnejo imeti smisel za to naraščajočo količino podatkov. Zato so veliki podatki eden največjih tehnoloških trendov, ki bodo vplivali na rezultate blagovnih znamk in podjetij po vsem svetu.
Kakšna je velikost velikih podatkov in kako hitro ta sektor raste?
Tehnologija je vedno igrala sestavni del delovanja blagovnih znamk in podjetij po vsem svetu. To je zato, ker tehnologija podjetjem pomaga, da učinkovito povečajo dobiček in produktivnost. Keg Kruger je na primer v svoji predstavitvi opisal, kako je v ameriškem popisu uporabljen sistem za tabele Hollerith, kjer je bilo treba številne podatke mehansko razvrščati. Da bi se spopadli z ogromno količino podatkov, so Hollerith združili s tremi drugimi podjetji in tako oblikovali korporacijo za računalniško tabelarno snemanje, ki se danes imenuje IBM ali International Business Machines.
Podatki se merijo v bajtih, kar je enota, ki se uporablja za merjenje digitalnih informacij. V polju je 8 bitov enako enem bajtu. Od gigabajtov do petabajtov se svet velikih podatkov širi. Nekatere vrednosti podatkov med drugim imenujemo gigabajt, terabajt, petabajt in egbabajt.
Če pogledamo stvari v perspektivo, je en gigabajt enak 1024 megabajtov, kar so podatki, shranjeni v enem DVD-ju, medtem ko je en petabajt količina podatkov, shranjenih na CD-jih, visokih približno 2 milje, ali vredna 13 let HD TV videov, medtem ko je en ekbajbit enaka milijardo gigabajtov.
Spodaj je mogoče navesti nekaj glavnih značilnosti Big Data:
- Obseg podatkov: Količina podatkov je ena največjih lastnosti velikih podatkov. Če sta velikost in potencial podatkov velika, obstaja več možnosti, da se bodo imenovali veliki podatki. Že ime Big Data vsebuje besedo in to je značilnost velikosti.
- Raznolikost podatkov: Druga značilnost Big data je sorta. Pomembno je tudi, da je treba na teh podatkih izvesti analizo podatkov. Poleg tega je pomembno tudi to, da lahko analitiki omenjene podatke uporabijo za pripravo dragocenih spoznanj, ki lahko podjetju pomagajo pri doseganju njegovih ciljev.
- Hitrost podatkov: Tu se izraz hitrost nanaša na hitrost generiranja in obdelave podatkov. To je izjemno pomembno, saj ima hitrost obdelave podatkov pomembno vlogo pri pomoči podjetjem pri doseganju njihovih ciljev. Hitreje ko bodo podatki obdelani, hitreje bodo podjetja lahko učinkovito stopila na naslednjo stopnjo razvoja.
- Spremenljivost: Druga značilnost velikih podatkov je spremenljivost. To pomeni, da mora podatke upravljati neučinkovito, da ne bi prišlo do neskladnosti. Neskladnost podatkov je treba obravnavati na učinkovit način, tako da na kateri koli stopnji ne vpliva na kakovost podatkov.
- Kompleksna narava podatkov: Podjetja in blagovne znamke danes upravljajo s tonami podatkov iz več virov. Te podatke je treba povezati, povezati in povezati, da bodo podjetja lahko razumela te vpoglede in jih uporabila za pripravo učinkovitih kampanj in načrtov. Zato je kompleksnost ena najbolj sestavnih značilnosti velikih podatkov.
Zato ne preseneča, da so veliki podatki eden največjih dejavnikov, ki vplivajo na delovanje podjetij v različnih oblikah. V številnih panogah tako uspešna podjetja kot tudi start-upi uporabljajo velike podatke za ustvarjanje inovativnih in konkurenčnih rešitev. Na primer, zdravstvena industrija je imela veliko koristi od uporabe velikih podatkovnih rešitev. V tej panogi pionirji podatkov učinkovito analizirajo rezultate zdravstvenih preskušanj in s tem odkrivajo nove koristi in tveganja zdravil in cepiv. Ta preskušanja, ki uporabljajo rešitve z velikimi podatki, so v veliko večjem obsegu kot klinična preskušanja in tako omogočajo zdravstveni industriji, da učinkovito razširi svoj potencial in učinkovito nadleguje neomejene možnosti. Tudi druge panoge se počasi prebujajo, zato je večja uporaba podatkovnih tehnik od podjetij vseh velikosti in sektorjev. Takšno znanje blagovnim znamkam omogoča, da ne samo ponujajo nove in inovativne izdelke svojemu trenutnemu občinstvu, temveč tudi ustvarjajo inovativne zasnove za prihodnjo uporabo.
Mnoge organizacije so danes sredi številnih pretokov informacij, kjer je treba podatke o izdelkih in storitvah, kupcih in prodajalcih, potrošnikovih namerah med drugim ustrezno preučiti. Če želijo blagovne znamke preživeti na prihodnjih trgih, morajo biti sposobne uporabljati zmogljivosti, ki jih ponujajo Big data, na učinkovit in uspešen način. Eden najpomembnejših vidikov sprejemanja velikih podatkov je okvir, ki ga želijo podjetja sprejeti za njihovo uporabo. Dva najbolj priljubljena velika podatkovna okvira, ki obstajajo na trgu, vključujejo Hadoop in Spark. Medtem ko je Spark prehitel Hadoop kot najbolj aktivni odprtokodni vir, oba okvira uporabljata številna podjetja iz sektorjev. Čeprav primerjava med Hadoopom in Apache Spark v resnici ni mogoča, imata oba sistema zelo podobne uporabe in funkcije.
Hadoop proti Apache Spark Infographics
Spodaj je zgornjih 6 primerjav med Hadoop proti Apache Spark
Hadoop vs Apache Spark je velik podatkovni okvir in vsebuje nekaj najbolj priljubljenih orodij in tehnik, ki jih blagovne znamke lahko uporabljajo za izvajanje velikih nalog, povezanih s podatki.
Ustvaril sta ga Doug Cutting in Mike Cafarella, Hadoop je bil ustvarjen leta 2006. Takrat je bil razvit za podporo distribucije za projekt iskalnika Nutch. Pozneje je postal eden najpomembnejših okvirjev velikih podatkov in do nedavnega je prevladoval na trgu kot pomemben akter. Na drugi strani je Apache Spark odprtokodni računalniški okvir za grozde, ki je bil razvit v AMPLab v Kaliforniji. Kasneje so ga podarili programski fundaciji Apache, kjer ostaja še danes. Februarja 2014 je Spark postal vrhunski projekt Apache in kasneje novembra istega leta je inženirska ekipa Databricks postavila nov rekord v velikem sposobnem razvrščanju z uporabo ogrodja Spark. Oba Hadoop vs Apache Spark sta izjemno priljubljen podatkovni okvir, ki ga uporablja več podjetij in si med seboj tekmujeta za več prostora na trgu.
Čeprav se lahko Hadoop proti Apache Spark zdi kot tekmovalec, ne opravljata istih nalog in v nekaterih situacijah lahko celo delata skupaj. Medtem ko poročajo, da Spark v nekaterih primerih lahko deluje več kot 100-krat hitreje kot Hadoop, pa nima svojega shranjevalnega sistema. To je pomembno merilo, saj je razdeljeno shranjevanje eden najpomembnejših vidikov podatkovnih projektov. To je zato, ker okvir za shranjevanje podatkov omogoča shranjevanje podatkov v množicah podatkov PETA, ki jih je mogoče shraniti na neskončno število trdih diskov, kar je izjemno stroškovno učinkovito. Poleg tega morajo biti okviri podatkov prilagodljivi po naravi, da se lahko v omrežje doda več gonilnikov, ko se poveča velikost podatkov. Ker Spark nima svojega sistema za shranjevanje podatkov, je za ta okvir potreben tisti, ki ga zagotovi druga stranka. Zato pri mnogih projektih Big Data podjetja, ki namestijo Spark za napredno analitično aplikacijo, običajno uporabljajo tudi datotečni sistem Hadoop Distributed za shranjevanje podatkov.
Hitrost je torej edina stvar, ki daje Sparku dodaten prednost pred Hadoopom. Ker Spark obravnava svoje funkcije, tako da jih kopira iz porazdeljenega fizičnega pomnilnika. Ker v Sparku ni počasnih okornih mehanskih trdih diskov, je hitrejša hitrost, s katero lahko opravlja svoje funkcije v primerjavi s Hadoopom. V primeru Hadoopa so podatki zapisani shranjeni v Hadoopovem sistemu MapReduce, ki po vsaki funkciji zapiše vse podatke nazaj na fizični pomnilniški medij. To kopiranje podatkov je bilo narejeno tako, da je bilo mogoče popolno obnoviti, če bi šlo med postopkom kaj narobe. Ker so podatki, shranjeni v elektronski obliki, bolj nestanovitni, je to veljalo za pomembno. V primeru sistema Spark so podatki razporejeni v sistemu, ki se imenuje prožni razporejeni nabori podatkov, ki jih je mogoče obnoviti v primeru, da se med velikim postopkom podatkov kaj zgodi narobe.
Druga stvar, ki Spark postavlja pred Hadoop, je, da je Spark sposoben obdelati naloge v realnem času in ima napredno strojno učenje. Obdelava v realnem času pomeni, da se podatki lahko vnesejo v analitično aplikacijo v trenutku, ko so znani, in vpogled je mogoče takoj pridobiti. To pomeni, da je mogoče na podlagi teh spoznanj takoj ukrepati in s tem podjetjem omogočiti, da izkoristijo trenutne priložnosti. Poleg tega je strojno učenje definirano kot algoritmi, ki si znajo misliti sami, s čimer jim omogočajo, da ustvarijo rešitev za velike nabore podatkov. To je vrsta tehnologije, ki je v središču napredne industrije in lahko vodstvu pomaga pri soočanju s težavami, preden se sploh pojavijo na eni strani, in ustvari inovativno tehnologijo, ki je odgovorna za avtomobile in ladje brez voznikov na drugi strani.
Hadoop vs Apache Spark sta torej dva različna sistema baz podatkov in tukaj je nekaj stvari, ki ju ločita:
- Oba sistema delujeta različno: Hadoop vs Apache Spark je velik podatkovni okvir, ki ima različne funkcije. Hadoop je distribuirana podatkovna infrastruktura, ki razpolaga z ogromno zbirko podatkov po več vozliščih. To pomeni, da uporabnikom Hadoopa ni treba vlagati in vzdrževati strojne opreme po meri, ki je izjemno draga. Z indeksiranjem in spremljanjem podatkov podjetjem omogoča, da to storijo hitro in hitro. Po drugi strani je Spark orodje za obdelavo podatkov, ki deluje na razdeljenem shranjevanju podatkov, vendar ne distribuira pomnilnika.
- En sistem je mogoče uporabljati tudi brez drugega: Hadoop uporabnikom ponuja ne samo shranjevalno komponento (Hadoop Distributed File System), ampak ima tudi komponento za obdelavo, imenovano MapReduce. To pomeni, da uporabnikom, ki so kupili Hadoop, ni treba kupiti Spark za potrebe obdelave. Uporabnikom Sparka hkrati ni treba namestiti ničesar, kar je povezano s Hadoopom. Ker Spark nima sistema za upravljanje datotek, če blagovne znamke potrebujejo takega, lahko integrirajo sistem, ki temelji na oblaku in ki ni povezan s Hadoopom.
- Spark je veliko hitrejši od Hadoopa, vendar ne morejo vse organizacije potrebovati analitike, da bi delovale s tako hitro hitrostjo: stil obdelave MapReduce je dober, vendar če imajo vaša podjetja funkcije, ki so bolj statične, lahko izvajajo analitične funkcije podatkov tudi s paketno obdelavo. Če pa morajo podjetja pretakati podatke s senzorjev na tovarniško dno ali zahtevajo več operacij, je najbolje, da investirajo v programsko opremo Spark za velike podatke. Poleg tega mnogi algoritmi strojnega učenja zahtevajo več operacij, nekatere običajne aplikacije za orodje Spark pa vključujejo spletno priporočilo za izdelke, spremljanje strojev in kibernetsko varnost.
Hadoop vs Apache Spark sta res dva velika okvira podatkov, ki danes obstajata na trgu. Medtem ko se oba okvira Hadoop proti Apache Spark pogosto znajdeta v boju za prevlado, imata še vedno veliko funkcij, zaradi katerih sta izredno pomembna na svojem vplivnem območju. Delujejo v različnih situacijah in navadno opravljajo edinstvene in izrazite funkcije.
Priporočeni tečaji
To je vodnik za Hadoop vs Apache Spark. Tu smo razpravljali o obdobju velikih podatkov, kar mora pogledati vsaka blagovna znamka, da lahko učinkovito prinese rezultate, saj prihodnost pripada tistim podjetjem, ki pridobivajo vrednost iz podatkov v uspešna moda. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednji članek Hadoop vs Apache Spark -
- Hadoop proti Apache Spark - zanimive stvari, ki jih morate vedeti
- Apache Hadoop vs Apache Spark | Najboljših 10 uporabnih primerjav
- Hadoop vs Hive - odkrijte najboljše razlike
- Big Data v primerjavi z Apache Hadoop - top 4 primerjave, ki se jih morate naučiti
- Kaj najraje Hadoop ali Spark