Ero Hadoopin ja Sparkin välillä

Yksi suurimmista Big Data -ongelmista on, että huomattava aika vietetään datan analysointiin, joka sisältää datan tunnistamisen, puhdistamisen ja integroinnin. Suuret tietomäärät ja tietojen analysointivaatimus johtavat datatieteeseen. Mutta usein tiedot ovat hajallaan moniin yrityssovelluksiin ja järjestelmiin, mikä tekee niistä hiukan vaikeaa analysoida. Joten tiedot on suunniteltava uudelleen ja alustettava analysoinnin helpottamiseksi. Tämä vaatii kehittyneempiä ratkaisuja, jotta tiedot olisivat entistä helpommin saatavissa käyttäjille. Apache Hadoop on yksi sellainen ratkaisu, jota käytetään suurten tietojen tallentamiseen ja käsittelemiseen, sekä joukko muita suuria datatyökaluja, kuten Apache Spark. Mutta mikä on oikea kehys tietojen käsittelyyn ja analysointiin - Hadoop tai Spark? Otetaan selvää.

Apache Hadoop

Hadoop on Apache Software Foundationin rekisteröity tavaramerkki ja avoimen lähdekoodin kehys, joka on suunniteltu erittäin suurten tietojoukkojen säilyttämiseen ja käsittelemiseen tietokoneiden klusterien välillä. Se käsittelee erittäin laaja-alaista tietoa kohtuulliseen hintaan kohtuullisessa ajassa. Lisäksi se tarjoaa mekanismeja laskennan suorituskyvyn parantamiseksi mittakaavassa. Hadoop tarjoaa laskennallisen kehyksen suurten tietojen tallentamiseen ja käsittelemiseen Googlen MapReduce-ohjelmointimallin avulla. Se voi toimia yhden palvelimen kanssa tai voi skaalata tuhansia hyödykekoneita mukaan lukien. Vaikka Hadoop kehitettiin osana avoimen lähdekoodin projektia Apache Software Foundation -säätiössä, joka perustuu MapReduce-paradigmaan, Hadoop tarjoaa nykyään erilaisia ​​jakeluversioita. MapReduce on kuitenkin edelleen tärkeä menetelmä aggregointiin ja laskentaan. Perusajatus, johon MapReduce perustuu, on rinnakkainen tietojenkäsittely.

Apache Spark

Apache Spark on avoimen lähdekoodin klusterin laskentamoottori ja kirjastojoukko suurten tietojen käsittelyyn tietokone klusterissa. Spark on Hadoop MapReduce -mallin päälle rakennettu aktiivisimmin kehitetty avoimen lähdekoodin moottori, joka nopeuttaa tietojen analysointia ja ohjelmien ajoa. Se mahdollistaa reaaliaikaisen ja edistyneen analysoinnin Apache Hadoop -alustalla. Spark-ydin on laskentamoottori, joka koostuu monista laskentatehtävistä koostuvien sovellusten ajoittamisesta, jakelusta ja seurannasta. Sen keskeinen ajotavoite on tarjota yhtenäinen alusta Big Data -sovellusten kirjoittamiseen. Spark syntyi alun perin Berkeleyn yliopiston APM-laboratoriossa, ja nyt se on yksi parhaista avoimen lähdekoodin projekteista Apache Software Foundation -säätiön portfolion alla. Sen vertaansa vailla olevat muistiviestinnän ominaisuudet antavat analyyttisille sovelluksille mahdollisuuden ajaa jopa 100 kertaa nopeammin Apache Sparkilla kuin muut vastaavat tekniikat nykyään markkinoilla.

Ero Hadoopin ja Sparkin välillä

puitteet

- Hadoop on Apache Software Foundationin rekisteröity tavaramerkki ja avoimen lähdekoodin kehys, joka on suunniteltu erittäin suurten tietojoukkojen säilyttämiseen ja käsittelemiseen tietokoneiden klusterien välillä. Periaatteessa se on tietojenkäsittelykone, joka käsittelee erittäin laajamittaisia ​​tietoja kohtuullisin kustannuksin kohtuulliseen aikaan. Apache Spark on avoimen lähdekoodin klusterin laskentamoottori, joka on rakennettu Hadoopin MapReduce-mallin päälle suuren mittakaavan tietojenkäsittelyä ja analysointia varten tietokoneklustereissa. Spark mahdollistaa reaaliaikaisen ja edistyneen analysoinnin Apache Hadoop -alustalla nopeuttaaksesi Hadoop-laskentaprosessia.

Esitys

- Hadoop kirjoitetaan Java-kielellä, joten se vaatii pitkien koodirivien kirjoittamisen, mikä vie enemmän aikaa ohjelman suorittamiseen. Alun perin kehitetty Hadoop MapReduce -sovellus oli innovatiivinen, mutta myös melko rajallinen eikä myöskään kovin joustava. Apache Spark puolestaan ​​on kirjoitettu ytimekällä, tyylikkäällä Scala-kielellä, jotta ohjelmat toimisivat helpommin ja nopeammin. Itse asiassa se pystyy ajamaan sovelluksia jopa 100 kertaa nopeammin kuin Hadoopin ja muiden markkinoilla olevien vastaavien tekniikoiden lisäksi.

Helppokäyttöisyys

- Hadoop MapReduce -malli on innovatiivinen, mutta melko rajallinen ja joustamaton. MapReduce-ohjelmat ajetaan erässä ja ne ovat hyödyllisiä yhdistämisessä ja laskemisessa suuressa mittakaavassa. Toisaalta Spark tarjoaa johdonmukaiset, yhdistelmäsovellusliittymät, joita voidaan käyttää sovelluksen rakentamiseen pienemmistä kappaleista tai olemassa olevista kirjastoista. Spark-sovellusliittymät on myös suunniteltu mahdollistamaan korkea suorituskyky optimoimalla käyttöoppaassa koostetut eri kirjastot ja toiminnot. Ja koska Spark tallentaa suurimman osan syöttötiedoista muistissa RDD: n (Resilient Distributed Dataset) ansiosta, se eliminoi tarpeen ladata useita kertoja muistiin ja levylle.

Kustannus

- Hadoop-tiedostojärjestelmä (HDFS) on kustannustehokas tapa tallentaa suuret tietomäärät sekä rakenteellisia että rakenteettomia tietoja yhteen paikkaan syväanalyysiä varten. Hadoopin kustannukset teratavulta ovat paljon pienemmät kuin muiden tietojenhallintatekniikoiden kustannukset, joita käytetään laajasti yrityksen tietovarastojen ylläpitämiseen. Spark ei sitä vastoin ole tarkalleen parempi vaihtoehto kustannustehokkuuden kannalta, koska se vaatii paljon RAM-muistia tietojen tallentamiseksi välimuistiin, mikä lisää klusteria ja siten kustannuksia hiukan verrattuna Hadoop-ohjelmaan..

Hadoop Vs. Spark: Vertailutaulukko

Yhteenveto Hadoop vs. Spark

Hadoop ei ole vain ihanteellinen vaihtoehto suurten määrien jäsennellyn ja jäsentämättömän tiedon tallentamiseksi kustannustehokkaalla tavalla, mutta se tarjoaa myös mekanismeja laskennan suorituskyvyn parantamiseksi mittakaavassa. Vaikka se on alun perin kehitetty avoimen lähdekoodin Apache Software Foundation -projektiksi, joka perustuu Googlen MapReduce-malliin, Hadoopille on tänään saatavana useita erilaisia ​​jakeluita. Apache Spark rakennettiin MapReduce-mallin päälle, jotta sen tehokkuutta voitaisiin käyttää enemmän erityyppisiin laskutoimituksiin, kuten streamin käsittelyyn ja interaktiivisiin kyselyihin. Spark mahdollistaa reaaliaikaisen ja edistyneen analysoinnin Apache Hadoop -alustalla nopeuttaaksesi Hadoop-laskentaprosessia.