Razlika med Hadoop proti Spark
Hadoop je odprtokodni okvir, ki omogoča shranjevanje in obdelavo velikih podatkov v porazdeljenem okolju v grozdih računalnikov. Hadoop je zasnovan tako, da se poveča od enega strežnika do več tisoč strojev, kjer vsak stroj ponuja lokalno računanje in shranjevanje. Spark je odprtokodno grozdno računalništvo, zasnovano za hitro računanje. Ponuja vmesnik za programiranje celotnih grozdov z implicitnimi paralelizmom podatkov in napakami. Glavna značilnost Spark je računalniško kopiranje v spominu, ki poveča hitrost aplikacije.
Hadoop
- Hadoop je registrirana blagovna znamka programske ustanove Apache. Za izvajanje zahtevane operacije med grozdi uporablja preprost model programiranja. Vsi moduli v Hadoopu so zasnovani s temeljno predpostavko, da so okvare strojne opreme pogosti pojav in jih je treba obravnavati v okviru.
- Aplikacijo zažene z algoritmom MapReduce, kjer se podatki obdelujejo vzporedno na različnih vozliščih CPU-ja. Z drugimi besedami, okvir Hadoop je dovolj sposoben za razvoj aplikacij, ki se lahko nadalje izvajajo v grozdih računalnikov in bi lahko izvedle popolno statistično analizo za ogromno količino podatkov.
- Jedro Hadoopa je sestavljeno iz pomnilniškega dela, ki je poznan kot Hadoop Distributed File System in procesnega dela, imenovanega programerskega modela MapReduce. Hadoop v osnovi razdeli datoteke na velike bloke in jih razdeli po gručah, prenese paketno kodo v vozlišča, da vzporedno obdela podatke.
- Ta pristop nabora podatkov je treba obdelati hitreje in učinkoviteje. Drugi Hadoop moduli so Hadoop pogosti, kar je kup knjižnic in pripomočkov Java, ki jih vrnejo Hadoop moduli. Te knjižnice nudijo datotečni sistem in abstrakcijo na ravni operacijskega sistema, vsebujejo tudi potrebne datoteke Java in skripte za zagon Hadoopa. Hadoop Preja je tudi modul, ki se uporablja za razporejanje delovnih mest in upravljanje virov grozdov.
Iskra
- Spark je bil zgrajen na vrhu modula Hadoop MapReduce in razširja model MapReduce za učinkovito uporabo več vrst izračunov, ki vključujejo interaktivne poizvedbe in obdelavo tokov. Spark je uvedla programska fundacija Apache za pospešitev računalniškega računalniškega računalniškega procesa Hadoop.
- Spark ima svoje upravljanje grozdov in ni spremenjena različica Hadoopa. Spark uporablja Hadoop na dva načina - eden je shranjevanje, drugi pa obdelava. Ker upravljanje grozdov prihaja iz same Spark, Hadoop uporablja samo za namene shranjevanja.
- Spark je eden od Hadoopovih podprojektov, ki je bil razvit leta 2009, pozneje pa je postal odprtokoden z licenco BSD. Ima veliko čudovitih funkcij s spreminjanjem določenih modulov in vgradnjo novih modulov. Pomaga zagnati aplikacijo v skupini Hadoop, večkrat hitreje v pomnilniku.
- To je mogoče z zmanjšanjem števila operacij branja / pisanja na disk. Vmesne podatke za obdelavo shrani v pomnilnik in tako shrani postopke branja / pisanja. Spark ponuja tudi vgrajene API-je v Javi, Pythonu ali Scali. Tako je mogoče pisati vloge na več načinov. Spark ne ponuja samo strategije za zemljevid in zmanjšanje, ampak tudi podpira poizvedbe SQL, pretakanje podatkov, strojno učenje in algoritme grafov.
Primerjava med ljudmi Hadoop in Spark (Infographics)
Spodaj je zgornjih 8 razlik med Hadoop proti Spark 
Ključne razlike med Hadoop proti Spark
Oba Hadoop vs Spark sta priljubljeni izbiri na trgu; pogovorimo se o nekaterih glavnih razlikah med Hadoopom in Sparkom:
- Hadoop je odprtokodni okvir, ki uporablja algoritem MapReduce, medtem ko je Spark strelovodna računalniška tehnologija, ki razširja model MapReduce za učinkovito uporabo pri več vrstah izračunov.
- Hadoopov model MapReduce bere in piše z diska, s čimer upočasni hitrost obdelave, medtem ko Spark zmanjša število ciklov branja / pisanja na disk in shrani vmesne podatke v pomnilnik, torej hitrejšo obdelavo.
- Hadoop od razvijalcev zahteva, da ročno kodirajo vsako operacijo, medtem ko je Spark enostavno programirati z RDD - Resilient Distributed Dataset.
- Model Hadoop MapReduce ponuja serijski motor, ki je od drugih motorjev odvisen od drugih zahtev, medtem ko Spark izvaja serijsko, interaktivno, strojno učenje in pretakanje v istem grozdu.
- Hadoop je zasnovan za učinkovito obdelavo paketne obdelave, medtem ko je Spark zasnovan za učinkovito upravljanje s podatki v realnem času.
- Hadoop je računalniški okvir z visoko zakasnitvijo, ki nima interaktivnega načina, medtem ko je Spark računalništvo z nizko zamudo in lahko podatke obdeluje interaktivno.
- S Hadoop MapReduce razvijalec lahko obdeluje podatke samo v paketnem načinu, medtem ko Spark lahko v realnem času obdela podatke s Spark Streaming.
- Hadoop je zasnovan za obravnavo napak in okvar, je seveda odporen proti napakam, zato je zelo odporen na napako, medtem ko RDD s Spark omogoča obnovitev particij na okvarjenih vozliščih.
- Hadoop potrebuje na primer zunanji razporejevalnik opravil - Oozie za načrtovanje kompleksnih tokov, medtem ko ima Spark izračun v pomnilniku, torej ima svoj razporejevalnik pretokov.
- Hadoop je na voljo cenejša možnost, če ga primerjamo glede na stroške, medtem ko Spark zahteva veliko RAM-a, da deluje v pomnilniku, s čimer poveča grozd in s tem tudi ceno.
Primerjalna tabela Hadoop vs Spark
Primarna primerjava med Hadoopom in Spark je opisana spodaj
| Osnove primerjave med Hadoop proti Spark |
Hadoop |
Iskra |
| Kategorija | Osnovni motor za obdelavo podatkov | Motor za analizo podatkov |
| Uporaba | Paketna obdelava z ogromno količino podatkov | Obdelajte podatke v realnem času iz dogodkov v realnem času, kot so Twitter, Facebook |
| Zamuda | Visoko zamudno računanje | Računalništvo z nizko zamudo |
| Podatki | Obdelajte podatke v paketnem načinu | Lahko obdeluje interaktivno |
| Enostavnost uporabe | Hadoopov model MapReduce je kompleksen, zato je treba obdelati API-je nizkega nivoja | Z abstrakcijo je uporabnik enostavnejši za obdelavo podatkov s pomočjo visokih operaterjev |
| Planer | Zunanji planer delovnih mest je potreben | Izračun v pomnilniku ni potreben zunanji razporejevalnik |
| Varnost | Zelo varno | Manj varna v primerjavi s Hadoopom |
| Cena | Manj drago, ker model MapReduce zagotavlja cenejšo strategijo | Dražji od Hadoopa, saj ima rešitev v spominu |
Zaključek - Hadoop proti Spark
Hadoop MapReduce omogoča vzporedno obdelavo ogromnih količin podatkov. Velik kos razbije na manjše, ki jih je treba obdelati ločeno na različnih podatkovnih vozliščih in samodejno zbere rezultate po več vozliščih, da vrne en sam rezultat. V primeru, da je dobljeni nabor podatkov večji od razpoložljivega RAM-a, lahko Hadoop MapReduce preseže iskrico.
Spark je na drugi strani enostavnejša za uporabo kot Hadoop, saj je na voljo z uporabniku prijaznimi API-ji za Scala (njen materni jezik), Java, Python in Spark SQL. Ker Spark ponuja način izvajanja pretakanja, paketne obdelave in strojnega učenja v istem grozdu, uporabniki enostavno poenostavijo svojo infrastrukturo za obdelavo podatkov.
Končna odločitev med Hadoopom in Spark je odvisna od osnovnega parametra - zahteve. Apache Spark je veliko naprednejši motor z grozdnimi računalniki kot Hadoopov MapReduce, saj lahko prenese kakršno koli zahtevo, tj. Paketno, interaktivno, iterativno, pretočno ipd., Medtem ko Hadoop omejuje le paketno obdelavo. Obenem je Spark dražji od Hadoopa s svojo funkcijo v spominu, ki na koncu zahteva veliko RAM-a. Na koncu dneva je vse odvisno od proračuna podjetja in funkcionalnih potreb. Upam, da ste zdaj verjetno imeli pravičnejšo predstavo o Hadoopu proti Sparku.
Priporočeni članek
To je vodilo za največjo razliko med Hadoopom in Sparkom. Tukaj razpravljamo tudi o ključnih razlikah Hadoop vs Spark z infografiko in primerjalno tabelo. Za več informacij si lahko ogledate tudi naslednje članke o Hadoop vs Spark.
- Data Warehouse vs Hadoop
- Splunk proti Spark
- Hadoop proti Cassandri - 17 osupljivih razlik
- Prašič proti iskricam - kateri je boljši
- Zmogljivost Hadoop v primerjavi s SQL: razlika