Różnica między Hadoop i Spark

Jednym z największych problemów związanych z Big Data jest to, że znaczna ilość czasu poświęcana jest na analizę danych, która obejmuje identyfikację, czyszczenie i integrację danych. Duże ilości danych i wymóg ich analizy prowadzą do analizy danych. Ale często dane są rozproszone w wielu aplikacjach biznesowych i systemach, co czyni je nieco trudnymi do analizy. Dlatego dane należy przeprojektować i sformatować, aby ułatwić ich analizę. Wymaga to bardziej wyrafinowanych rozwiązań, aby informacje były bardziej dostępne dla użytkowników. Apache Hadoop to jedno z takich rozwiązań do przechowywania i przetwarzania dużych zbiorów danych, wraz z szeregiem innych narzędzi do dużych zbiorów danych, w tym Apache Spark. Ale który z nich jest odpowiedni do przetwarzania i analizy danych - Hadoop czy Spark? Dowiedzmy Się.

Apache Hadoop

Hadoop jest zastrzeżonym znakiem towarowym Apache Software Foundation i frameworka typu open source przeznaczonym do przechowywania i przetwarzania bardzo dużych zestawów danych w klastrach komputerów. Obsługuje bardzo duże dane po rozsądnych kosztach w rozsądnym czasie. Ponadto zapewnia także mechanizmy poprawiające wydajność obliczeń na dużą skalę. Hadoop zapewnia środowisko obliczeniowe do przechowywania i przetwarzania dużych zbiorów danych przy użyciu modelu programowania MapReduce firmy Google. Może współpracować z jednym serwerem lub skalować w górę, w tym tysiące maszyn towarowych. Chociaż Hadoop został opracowany jako część projektu open source w ramach Apache Software Foundation opartego na paradygmacie MapReduce, obecnie istnieje wiele różnych dystrybucji dla Hadoop. MapReduce jest jednak nadal ważną metodą stosowaną do agregacji i zliczania. Podstawową ideą, na której opiera się MapReduce, jest równoległe przetwarzanie danych.

Apache Spark

Apache Spark to silnik obliczeniowy klastrów typu open source oraz zestaw bibliotek do przetwarzania danych na dużą skalę w klastrach komputerowych. Zbudowany na podstawie modelu Hadoop MapReduce, Spark jest najbardziej aktywnie rozwijanym silnikiem typu open source, który przyspiesza analizę danych i przyspiesza działanie programów. Umożliwia analizę w czasie rzeczywistym i zaawansowane na platformie Apache Hadoop. Rdzeniem Spark jest silnik obliczeniowy składający się z planowania, dystrybucji i monitorowania aplikacji, które składają się z wielu zadań obliczeniowych. Jego głównym celem jest zaoferowanie ujednoliconej platformy do pisania aplikacji Big Data. Spark początkowo urodził się w laboratorium APM na Uniwersytecie Berkeley, a teraz jest jednym z najlepszych projektów open source w portfolio Apache Software Foundation. Jego niezrównane możliwości obliczeniowe w pamięci pozwalają aplikacjom analitycznym działać do 100 razy szybciej na Apache Spark niż inne podobne technologie dostępne obecnie na rynku.

Różnica między Hadoop i Spark

Struktura

- Hadoop jest zastrzeżonym znakiem towarowym Apache Software Foundation i frameworka typu open source przeznaczonym do przechowywania i przetwarzania bardzo dużych zestawów danych w klastrach komputerów. Zasadniczo jest to silnik przetwarzania danych, który obsługuje dane na bardzo dużą skalę po rozsądnych kosztach w rozsądnym czasie. Apache Spark to silnik klastrowy typu open source zbudowany na modelu MapReduce firmy Hadoop do przetwarzania i analizy danych na dużą skalę w klastrach komputerowych. Spark umożliwia zaawansowane i zaawansowane analizy na platformie Apache Hadoop, aby przyspieszyć proces obliczeniowy Hadoop.

Występ

- Hadoop jest napisany w Javie, więc wymaga pisania długich linii kodu, co zajmuje więcej czasu na wykonanie programu. Pierwotnie opracowane wdrożenie Hadoop MapReduce było innowacyjne, ale także dość ograniczone i niezbyt elastyczne. Z drugiej strony Apache Spark jest napisany zwięzłym, eleganckim językiem Scala, aby programy działały łatwiej i szybciej. W rzeczywistości jest w stanie uruchamiać aplikacje do 100 razy szybciej niż nie tylko Hadoop, ale także inne podobne technologie na rynku.

Łatwość użycia

- Paradygmat Hadoop MapReduce jest innowacyjny, ale dość ograniczony i nieelastyczny. Programy MapReduce są uruchamiane wsadowo i są przydatne do agregacji i liczenia na dużą skalę. Z drugiej strony Spark zapewnia spójne, dające się komponować interfejsy API, których można użyć do zbudowania aplikacji z mniejszych elementów lub z istniejących bibliotek. Interfejsy API Spark są również zaprojektowane w celu zapewnienia wysokiej wydajności poprzez optymalizację w różnych bibliotekach i funkcjach tworzonych razem w programie użytkownika. A ponieważ Spark buforuje większość danych wejściowych w pamięci, dzięki RDD (Resilient Distributed Dataset), eliminuje potrzebę wielokrotnego ładowania do pamięci i miejsca na dysku.

Koszt

- System plików Hadoop (HDFS) to ekonomiczny sposób przechowywania dużych ilości danych zarówno ustrukturyzowanych, jak i nieustrukturyzowanych w jednym miejscu do głębokiej analizy. Koszt Hadoop na terabajt jest znacznie niższy niż koszt innych technologii zarządzania danymi, które są szeroko stosowane do zarządzania hurtowniami danych w przedsiębiorstwie. Z drugiej strony Spark nie jest lepszą opcją, jeśli chodzi o efektywność kosztową, ponieważ wymaga dużej ilości pamięci RAM do buforowania danych w pamięci, co zwiększa klaster, a zatem koszt nieznacznie, w porównaniu do Hadoop.

Hadoop vs. Spark: Tabela porównawcza

Podsumowanie Hadoop vs. Spark

Hadoop to nie tylko idealna alternatywa do przechowywania dużych ilości danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych w opłacalny sposób, ale także zapewnia mechanizmy poprawiające wydajność obliczeń na dużą skalę. Chociaż pierwotnie został opracowany jako projekt Apache Software Foundation typu open source oparty na modelu MapReduce firmy Google, obecnie istnieje wiele różnych dystrybucji dla Hadoop. Apache Spark został zbudowany na podstawie modelu MapReduce w celu zwiększenia wydajności w celu korzystania z większej liczby rodzajów obliczeń, w tym przetwarzania strumieniowego i zapytań interaktywnych. Spark umożliwia zaawansowane i zaawansowane analizy na platformie Apache Hadoop, aby przyspieszyć proces obliczeniowy Hadoop.