Skirtumas tarp Hadoop ir Spark

Viena didžiausių „Big Data“ problemų yra ta, kad nemažai laiko praleidžiama analizuoti duomenis, kurie apima duomenų identifikavimą, valymą ir integravimą. Didelis duomenų kiekis ir reikalavimas analizuoti duomenis lemia duomenų mokslą. Tačiau dažnai duomenys yra išsklaidyti daugelyje verslo programų ir sistemų, todėl juos sunku analizuoti. Taigi, norint lengviau analizuoti, reikia iš naujo kurti ir performatuoti duomenis. Tam reikia sudėtingesnių sprendimų, kad informacija vartotojams būtų prieinamesnė. „Apache Hadoop“ yra vienas iš tokių sprendimų, naudojamas dideliems duomenims saugoti ir apdoroti, kartu su daugybe kitų didelių duomenų įrankių, įskaitant „Apache Spark“. Bet kuris iš jų yra tinkamas duomenų apdorojimo ir analizės pagrindas - „Hadoop“ ar „Spark“? Išsiaiškinkime.

„Apache Hadoop“

„Hadoop“ yra registruotasis „Apache Software Foundation“ prekės ženklas ir atvirojo kodo sistema, skirta saugoti ir apdoroti labai didelius duomenų rinkinius kompiuterių grupėse. Tai tvarko labai plataus masto duomenis už prieinamą kainą per protingą laiką. Be to, jame taip pat numatomi mechanizmai, skirti pagerinti skaičiavimo našumą mastu. „Hadoop“ teikia skaičiavimo pagrindą, skirtą saugoti ir apdoroti didelius duomenis naudojant „Google“ „MapReduce“ programavimo modelį. Jis gali dirbti su vienu serveriu arba gali padidinti mastelį, įskaitant tūkstančius prekių mašinų. Nors „Hadoop“ buvo sukurtas kaip „Apache Software Foundation“ atvirojo kodo projekto dalis, paremtas „MapReduce“ paradigma, šiandien „Hadoop“ paskirstymas yra įvairus. Tačiau „MapReduce“ vis dar yra svarbus metodas, naudojamas apibendrinimui ir skaičiavimui. Pagrindinė idėja, kuria remiasi „MapReduce“, yra lygiagretus duomenų apdorojimas.

„Apache Spark“

„Apache Spark“ yra atvirojo kodo klasterių skaičiavimo variklis ir bibliotekų rinkinys didelio masto duomenų apdorojimui kompiuterių klasteriuose. Sukurtas ant „Hadoop MapReduce“ modelio, „Spark“ yra aktyviausiai kuriamas atvirojo kodo variklis, kuris leidžia greičiau analizuoti duomenis ir paleisti programas greičiau. Tai įgalina realiu laiku ir patobulintą analizę „Apache Hadoop“ platformoje. „Spark“ pagrindas yra skaičiavimo variklis, susidedantis iš programų, sudarytų iš daugelio skaičiavimo užduočių, planavimo, paskirstymo ir stebėjimo. Pagrindinis jo vairavimo tikslas yra pasiūlyti vieningą „Big Data“ programų rašymo platformą. „Spark“ iš pradžių gimė APM laboratorijoje Berklio universitete, o dabar tai vienas didžiausių atvirojo kodo projektų pagal „Apache Software Foundation“ portfelį. Nepakartojamos skaičiavimo galimybės atmintyje leidžia analitinėms programoms „Apache Spark“ paleisti iki 100 kartų greičiau nei kitos panašios technologijos šiandieninėje rinkoje.

Skirtumas tarp Hadoop ir Spark

Sistema

- „Hadoop“ yra registruotasis „Apache Software Foundation“ prekės ženklas ir atvirojo kodo sistema, skirta saugoti ir apdoroti labai didelius duomenų rinkinius kompiuterių grupėse. Iš esmės tai yra duomenų tvarkymo variklis, kuris tvarko labai didelio masto duomenis už pagrįstą kainą per protingą laiką. „Apache Spark“ yra atvirojo kodo klasterių skaičiavimo variklis, pastatytas ant „Hadoop“ „MapReduce“ modelio, kad būtų galima didelio masto apdoroti ir analizuoti kompiuterių grupes. „Spark“ įgalina realiu laiku ir patobulintą „Apache Hadoop“ platformos analizę, kad paspartintų „Hadoop“ skaičiavimo procesą..

Spektaklis

- „Hadoop“ yra parašytas „Java“, todėl reikia parašyti ilgas kodo eilutes, o tai užima daugiau laiko programos vykdymui. Iš pradžių sukurtas „Hadoop MapReduce“ buvo novatoriškas, tačiau taip pat gana ribotas ir taip pat nelabai lankstus. Kita vertus, „Apache Spark“ yra parašytas glaustai, elegantiška „Scala“ kalba, kad programos būtų vykdomos lengviau ir greičiau. Tiesą sakant, jis gali paleisti programas iki 100 kartų greičiau nei ne tik „Hadoop“, bet ir kitos panašios technologijos rinkoje..

Lengvas naudojimas

- „Hadoop MapReduce“ paradigma yra novatoriška, tačiau gana ribota ir nelanksti. „MapReduce“ programos vykdomos paketu ir yra naudingos kaupiant ir skaičiuojant dideliu mastu. Kita vertus, „Spark“ teikia nuoseklias ir sudėtingas API, kurias galima naudoti kuriant programą iš mažesnių rinkinių arba iš esamų bibliotekų. „Spark“ API taip pat yra sukurtos siekiant užtikrinti aukštą našumą, optimizuojant įvairias bibliotekas ir funkcijas, kurias sudaro vartotojo programa. Kadangi „Spark“ kaupia didžiąją dalį įvesties duomenų atmintyje, dėka RDD (Resilient Distributed Dataset), tai pašalina poreikį kelis kartus įkelti į atmintį ir disko saugyklą..

Kaina

- „Hadoop“ failų sistema (HDFS) yra ekonomiškas būdas saugoti didelius duomenų kiekius - tiek struktūrizuotus, tiek nestruktūrizuotus vienoje vietoje, kad būtų galima atlikti giluminę analizę. „Hadoop“ kaina už terabaitą yra daug mažesnė nei kitų duomenų valdymo technologijų, kurios plačiai naudojamos įmonės duomenų saugykloms prižiūrėti, išlaidos. Kita vertus, „Spark“ nėra tiksliai geresnis pasirinkimas, kai kalbama apie ekonomiškumą, nes norint išsaugoti duomenis atmintyje reikia daug RAM, o tai padidina klasterį, taigi, šiek tiek padidina kainą, palyginti su „Hadoop“..

„Hadoop“ vs. „Spark“: palyginimo diagrama

„Hadoop vs. Spark“ suvestinė

„Hadoop“ yra ne tik ideali alternatyva dideliam kiekiui struktūrizuotų ir nestruktūruotų duomenų ekonomiškai efektyviam kaupimui, ji taip pat teikia mechanizmus, kurie pagerina skaičiavimo našumą mastu. Nors iš pradžių jis buvo sukurtas kaip atvirojo kodo „Apache“ programinės įrangos fondo projektas, pagrįstas „Google MapReduce“ modeliu, šiandien „Hadoop“ galima rasti daugybę skirtingų paskirstymų. „Apache Spark“ buvo pastatytas ant „MapReduce“ modelio, kad būtų galima efektyviau naudoti daugiau tipų skaičiavimų, įskaitant srauto apdorojimą ir interaktyvias užklausas. „Spark“ įgalina realiojo laiko ir patobulintą „Apache Hadoop“ platformos analizę, kad paspartintų „Hadoop“ skaičiavimo procesą..