Разница между Hadoop и Spark

Одна из самых больших проблем, связанных с большими данными, заключается в том, что на анализ данных уходит значительное количество времени, включая идентификацию, очистку и интеграцию данных. Большие объемы данных и необходимость анализа данных приводят к науке о данных. Но часто данные разбросаны по многим бизнес-приложениям и системам, что затрудняет их анализ. Таким образом, данные должны быть переработаны и переформатированы, чтобы их было легче анализировать. Это требует более сложных решений, чтобы сделать информацию более доступной для пользователей. Apache Hadoop является одним из таких решений, используемых для хранения и обработки больших данных, наряду с множеством других инструментов для работы с большими данными, включая Apache Spark. Но какая из подходящих рамок для обработки и анализа данных - Hadoop или Spark? Давай выясним.

Apache Hadoop

Hadoop является зарегистрированным товарным знаком Apache Software Foundation и платформы с открытым исходным кодом, предназначенной для хранения и обработки очень больших наборов данных на кластерах компьютеров. Он обрабатывает очень большие данные по разумной цене в разумные сроки. Кроме того, он также предоставляет механизмы для повышения производительности вычислений в масштабе. Hadoop предоставляет вычислительную среду для хранения и обработки больших данных с использованием модели программирования Google MapReduce. Он может работать с одним сервером или может масштабироваться, включая тысячи обычных компьютеров. Хотя Hadoop был разработан как часть проекта с открытым исходным кодом в рамках Apache Software Foundation, основанного на парадигме MapReduce, сегодня существует множество дистрибутивов для Hadoop. Однако MapReduce по-прежнему является важным методом, используемым для агрегирования и подсчета. Основная идея, на которой основан MapReduce - это параллельная обработка данных..

Apache Spark

Apache Spark - это механизм кластерных вычислений с открытым исходным кодом и набор библиотек для крупномасштабной обработки данных на компьютерных кластерах. Созданный на основе модели Hadoop MapReduce, Spark является наиболее активно разработанным движком с открытым исходным кодом, который ускоряет анализ данных и ускоряет работу программ. Это позволяет в реальном времени и расширенные аналитические на платформе Apache Hadoop. Ядром Spark является вычислительный движок, состоящий из планирования, распределения и мониторинга приложений, которые состоят из множества вычислительных задач. Его главная цель - предложить унифицированную платформу для написания приложений для больших данных. Первоначально Spark родился в лаборатории APM в университете Беркли, и теперь это один из лучших проектов с открытым исходным кодом в портфеле Apache Software Foundation. Его беспрецедентные вычислительные возможности в памяти позволяют аналитическим приложениям работать в Apache Spark в 100 раз быстрее, чем другие аналогичные технологии, представленные сегодня на рынке..

Разница между Hadoop и Spark

Фреймворк

- Hadoop является зарегистрированным товарным знаком Apache Software Foundation и платформы с открытым исходным кодом, предназначенной для хранения и обработки очень больших наборов данных на кластерах компьютеров. По сути, это механизм обработки данных, который обрабатывает очень крупномасштабные данные по разумной цене в разумные сроки. Apache Spark - это механизм кластерных вычислений с открытым исходным кодом, созданный на основе модели MapReduce Hadoop для крупномасштабной обработки данных и анализа на компьютерных кластерах. Spark обеспечивает расширенную аналитику в реальном времени на платформе Apache Hadoop для ускорения вычислительного процесса Hadoop..

Производительность

- Hadoop написан на Java, поэтому требует написания длинных строк кода, что занимает больше времени для выполнения программы. Первоначально разработанная реализация Hadoop MapReduce была инновационной, но также довольно ограниченной и не очень гибкой. Apache Spark, с другой стороны, написан на лаконичном и элегантном языке Scala, чтобы программы работали проще и быстрее. Фактически, он способен запускать приложения в 100 раз быстрее, чем не только Hadoop, но и другие аналогичные технологии, представленные на рынке..

Простота использования

- Парадигма Hadoop MapReduce является инновационной, но довольно ограниченной и негибкой. Программы MapReduce запускаются в пакетном режиме и полезны для агрегирования и подсчета в больших масштабах. Spark, с другой стороны, предоставляет непротиворечивые, компонуемые API-интерфейсы, которые можно использовать для создания приложений из небольших частей или из существующих библиотек. API Spark также предназначены для обеспечения высокой производительности за счет оптимизации различных библиотек и функций, объединенных в пользовательскую программу. А поскольку Spark кэширует большую часть входных данных в памяти, благодаря RDD (Resilient Distributed Dataset), он устраняет необходимость многократной загрузки в память и на диск..

Стоимость

- Файловая система Hadoop (HDFS) - это экономически эффективный способ хранения больших объемов данных, как структурированных, так и неструктурированных, в одном месте для глубокого анализа. Стоимость Hadoop за терабайт намного меньше стоимости других технологий управления данными, которые широко используются для поддержки корпоративных хранилищ данных. Spark, с другой стороны, не совсем лучший вариант, когда речь идет об эффективности затрат, поскольку для кэширования данных в памяти требуется много оперативной памяти, что увеличивает кластер, а следовательно, и незначительную стоимость, по сравнению с Hadoop..

Hadoop Vs. Spark: Сравнительная таблица

Краткое описание Hadoop против Spark

Hadoop является не только идеальной альтернативой для хранения больших объемов структурированных и неструктурированных данных экономически эффективным способом, но также предоставляет механизмы для повышения производительности вычислений в масштабе. Хотя он изначально разрабатывался как проект Apache Software Foundation с открытым исходным кодом, основанный на модели Google MapReduce, сегодня для Hadoop доступно множество различных дистрибутивов. Apache Spark был построен на основе модели MapReduce, чтобы повысить его эффективность для использования большего количества типов вычислений, включая потоковую обработку и интерактивные запросы. Spark обеспечивает расширенную аналитику в реальном времени на платформе Apache Hadoop для ускорения вычислительного процесса Hadoop..