Rozdiel medzi Hadoop a Spark

Jedným z najväčších problémov, pokiaľ ide o veľké údaje, je to, že na analýzu údajov, ktoré zahŕňajú identifikáciu, čistenie a integráciu údajov, sa venuje značné množstvo času. Veľké objemy údajov a požiadavka na ich analýzu vedú k vede údajov. Údaje sú však často rozptýlené v mnohých podnikových aplikáciách a systémoch, vďaka ktorým je trochu ťažké ich analyzovať. Preto je potrebné údaje prepracovať a preformátovať, aby sa uľahčila ich analýza. To si vyžaduje sofistikovanejšie riešenia, aby boli informácie prístupnejšie pre používateľov. Apache Hadoop je jedno také riešenie, ktoré sa používa na ukladanie a spracovanie veľkých dát, spolu s množstvom ďalších veľkých dátových nástrojov vrátane Apache Spark. Ale ktorý z nich je tým správnym rámcom na spracovanie a analýzu údajov - Hadoop alebo Spark? Poďme zistiť.

Apache Hadoop

Hadoop je registrovaná ochranná známka spoločnosti Apache Software Foundation a open-source framework navrhnutý na ukladanie a spracovanie veľmi veľkých súborov údajov v klastroch počítačov. Spracováva veľmi rozsiahle údaje za rozumnú cenu v primeranom čase. Okrem toho poskytuje aj mechanizmy na zlepšenie výpočtového výkonu v mierke. Hadoop poskytuje výpočtový rámec na ukladanie a spracovanie veľkých dát pomocou programovacieho modelu MapReduce spoločnosti Google. Môže pracovať s jedným serverom alebo sa môže zväčšovať vrátane tisícok komoditných strojov. Aj keď bol Hadoop vyvinutý ako súčasť open-source projektu v Apache Software Foundation založenom na paradigme MapReduce, dnes existuje množstvo distribúcií pre Hadoop. MapReduce je však stále dôležitou metódou používanou na agregáciu a počítanie. Základnou myšlienkou, na ktorej je MapReduce založená, je paralelné spracovanie údajov.

Apache Spark

Apache Spark je otvorený klastrový počítačový klaster a sada knižníc na rozsiahle spracovanie údajov v počítačových klastroch. Spark je postavený na modeli Hadoop MapReduce a je najaktívnejšie vyvinutým motorom s otvoreným zdrojovým kódom, ktorý zrýchľuje analýzu údajov a zrýchľuje chod programov. Umožňuje analytiku v reálnom čase a pokročilú analytiku na platforme Apache Hadoop. Jadrom Spark je výpočtový stroj pozostávajúci z plánovania, distribúcie a monitorovania aplikácií, ktoré sa skladajú z mnohých počítačových úloh. Jeho hlavným hnacím cieľom je ponúknuť jednotnú platformu na písanie veľkých dátových aplikácií. Spark sa pôvodne narodil v laboratóriu APM na univerzite v Berkeley a teraz je jedným z najlepších open source projektov v portfóliu Apache Software Foundation. Jeho bezkonkurenčné možnosti v pamäti umožňujú analytickým aplikáciám bežať až 100-krát rýchlejšie na Apache Spark ako iné podobné technológie na súčasnom trhu..

Rozdiel medzi Hadoop a Spark

rámec

- Hadoop je registrovaná ochranná známka spoločnosti Apache Software Foundation a open-source framework navrhnutý na ukladanie a spracovanie veľmi veľkých súborov údajov v klastroch počítačov. V podstate ide o stroj na spracovanie údajov, ktorý spracúva veľmi rozsiahle údaje za rozumnú cenu v primeranom čase. Apache Spark je open-source klastrový výpočtový stroj postavený na vrchole modelu MapReduce spoločnosti Hadoop pre spracovanie a analýzu veľkých dát v počítačových klastroch. Spark umožňuje v reálnom čase a pokročilú analytiku na platforme Apache Hadoop na urýchlenie výpočtového procesu Hadoop.

výkon

- Hadoop je napísaný v Jave, takže vyžaduje písanie dlhých riadkov kódu, čo vyžaduje viac času na vykonanie programu. Pôvodne vyvinutá implementácia Hadoop MapReduce bola inovatívna, ale tiež pomerne obmedzená a tiež málo flexibilná. Apache Spark je na druhej strane napísaný stručným a elegantným jazykom Scala, aby programy bežali jednoduchšie a rýchlejšie. V skutočnosti je schopný spúšťať aplikácie až 100-krát rýchlejšie ako nielen Hadoop, ale aj iné podobné technológie na trhu.

Jednoduchosť použitia

- Paradigma Hadoop MapReduce je inovatívna, ale pomerne obmedzená a nepružná. Programy MapReduce sú spustené v dávkach a sú užitočné na agregáciu a počítanie vo veľkom meradle. Na druhú stranu, Spark poskytuje konzistentné, skladateľné API, ktoré je možné použiť na zostavenie aplikácie z menších častí alebo z existujúcich knižníc. Rozhrania Spark API sú tiež navrhnuté tak, aby umožňovali vysoký výkon optimalizáciou naprieč rôznymi knižnicami a funkciami zloženými dohromady v užívateľskom programe. A keďže Spark ukladá väčšinu vstupných údajov do pamäte, vďaka RDD (Resilient Distributed Dataset), eliminuje potrebu viacnásobného načítania do pamäte a na disk..

náklady

- Systém súborov Hadoop (HDFS) je nákladovo efektívny spôsob ukladania veľkých objemov dát štruktúrovaných aj nestrukturovaných na jednom mieste pre hĺbkovú analýzu. Náklady spoločnosti Hadoop na terabajt sú oveľa nižšie ako náklady na iné technológie správy údajov, ktoré sa bežne používajú na údržbu skladov podnikových údajov. Na druhej strane, Spark nie je z hľadiska efektívnosti nákladov lepšou alternatívou, pretože vyžaduje veľa pamäte RAM na ukladanie údajov do pamäte cache, čo zvyšuje zhluk, a teda náklady v porovnaní s Hadoopom, marginálne.

Hadoop Vs. Spark: Porovnávacia tabuľka

Zhrnutie Hadoop vs. Spark

Hadoop nie je len ideálnou alternatívou na ukladanie veľkého množstva štruktúrovaných a neštruktúrovaných údajov nákladovo efektívnym spôsobom, poskytuje tiež mechanizmy na zlepšenie výpočtového výkonu v mierke. Hoci bol pôvodne vyvinutý ako projekt Apache Software Foundation s otvoreným zdrojovým kódom založený na modeli MapReduce od spoločnosti Google, pre spoločnosť Hadoop je dnes k dispozícii celý rad rôznych distribúcií. Apache Spark bol postavený na modeli MapReduce, aby rozšíril jeho účinnosť tak, aby používal viac typov výpočtov vrátane spracovania streamov a interaktívnych dotazov. Spark umožňuje v reálnom čase a pokročilú analytiku na platforme Apache Hadoop na urýchlenie výpočtového procesu Hadoop.