Różnice między MapReduce i Apache Spark

Apache Hadoop to platforma oprogramowania typu open source zaprojektowana do skalowania z pojedynczych serwerów na tysiące komputerów i uruchamiania aplikacji na klastrach sprzętu. Struktura Apache Hadoop jest podzielona na dwie warstwy.

  • Hadoop Distributed File System (HDFS)
  • Warstwa przetwarzania (MapReduce)

Warstwa pamięci Hadoop, tj. HDFS jest odpowiedzialna za przechowywanie danych, a MapReduce jest odpowiedzialna za przetwarzanie danych w klastrze Hadoop. MapReduce to paradygmat programowania, który pozwala na ogromną skalowalność na setkach lub tysiącach serwerów w klastrze Hadoop. MapReduce to technika przetwarzania i model programu do przetwarzania rozproszonego w oparciu o język programowania Java. MapReduce to potężne środowisko do przetwarzania dużych, rozproszonych zestawów danych strukturalnych lub nieustrukturyzowanych w klastrze Hadoop przechowywanym w Hadoop Distributed File System (HDFS). Potężne funkcje MapReduce to jego skalowalność.

  1. Apache Spark to błyskawiczna i oparta na klastrach technologia przetwarzania danych, zaprojektowana do szybkich obliczeń na dużą skalę przetwarzania danych. Apache Spark to silnik przetwarzania rozproszonego, ale nie ma wbudowanego menedżera zasobów klastra i rozproszonego systemu pamięci. Musisz podłączyć wybranego menedżera klastrów i system pamięci masowej. Apache Spark składa się z rdzenia Spark i zestawu bibliotek podobnych do tych dostępnych dla Hadoop. Rdzeń stanowi silnik wykonania rozproszonego i zestaw języków. Apache Spark obsługuje języki takie jak Java, Scala, Python i R do tworzenia aplikacji rozproszonych. Dodatkowe biblioteki są zbudowane na rdzeniu Spark, aby umożliwić obciążenia wykorzystujące streaming, SQL, graf i uczenie maszynowe. Apache Spark to silnik przetwarzania danych dla trybów wsadowych i strumieniowych obejmujący zapytania SQL, przetwarzanie wykresów i uczenie maszynowe. Apache Spark może działać niezależnie, a także na Hadoop YARN Cluster Manager, a zatem może odczytywać istniejące dane Hadoop.
  • Możesz wybrać Apache YARN lub Mesos dla menedżera klastra dla Apache Spark.
  • Możesz wybrać rozproszony system plików Hadoop (HDFS), Google Cloud Storage, Amazon S3, Microsoft Azure dla menedżera zasobów dla Apache Spark.

Bezpośrednie porównanie między MapReduce a Apache Spark (infografiki)

Poniżej znajduje się porównanie 20 najlepszych między MapReduce a Apache Spark

Kluczowa różnica między MapReduce a Apache Spark

  • MapReduce jest ściśle oparty na dysku, podczas gdy Apache Spark wykorzystuje pamięć i może wykorzystywać dysk do przetwarzania.
  • MapReduce i Apache Spark mają podobną kompatybilność pod względem typów danych i źródeł danych.
  • Podstawowa różnica między MapReduce i Spark polega na tym, że MapReduce używa trwałej pamięci masowej, a Spark używa elastycznych rozproszonych zestawów danych.
  • Hadoop MapReduce jest przeznaczony dla danych, które nie mieszczą się w pamięci, podczas gdy Apache Spark ma lepszą wydajność dla danych, które mieszczą się w pamięci, szczególnie w dedykowanych klastrach.
  • Hadoop MapReduce może być ekonomiczną opcją ze względu na Hadoop jako usługę, a Apache Spark jest bardziej opłacalny ze względu na wysoką dostępność pamięci
  • Apache Spark i Hadoop MapReduce są odporne na awarie, ale stosunkowo Hadoop MapReduce jest bardziej odporny na awarie niż Spark.
  • Hadoop MapReduce wymaga podstawowych umiejętności programowania w języku Java, podczas gdy programowanie w Apache Spark jest łatwiejsze, ponieważ ma tryb interaktywny.
  • Spark jest w stanie wykonywać zadania przetwarzania wsadowego od 10 do 100 razy szybciej niż MapReduce. Chociaż oba narzędzia są używane do przetwarzania dużych zbiorów danych.

Kiedy stosować MapReduce:

  • Liniowe przetwarzanie dużego zestawu danych
  • Nie jest wymagane rozwiązanie pośrednie

Kiedy używać Apache Spark:

  • Szybkie i interaktywne przetwarzanie danych
  • Dołączanie zestawów danych
  • Przetwarzanie wykresów
  • Praca iteracyjna
  • Przetwarzanie w czasie rzeczywistym
  • Nauczanie maszynowe

MapReduce vs Apache Spark Tabela porównawcza

MapReduceApache Spark
Przetwarzanie danychTylko do przetwarzania wsadowegoPrzetwarzanie wsadowe oraz przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym
Szybkość przetwarzaniaWolniejszy niż Apache Spark, ponieważ jeśli opóźnienie dysku we / wy100 razy szybsza pamięć i 10 razy szybsza praca na dysku
KategoriaSilnik przetwarzania danychSilnik analizy danych
KosztyMniej kosztowne w porównaniu do Apache SparkBardziej kosztowne z powodu dużej ilości pamięci RAM
SkalowalnośćOba są skalowalne i ograniczone do 1000 węzłów w pojedynczym klastrzeOba są skalowalne i ograniczone do 1000 węzłów w pojedynczym klastrze
Nauczanie maszynoweMapReduce jest bardziej kompatybilny z Apache Mahout podczas integracji z uczeniem maszynowymApache Spark ma wbudowane interfejsy API do uczenia maszynowego
ZgodnośćGłównie kompatybilny ze wszystkimi źródłami danych i formatami plikówApache Spark można zintegrować ze wszystkimi źródłami danych i formatami plików obsługiwanymi przez klaster Hadoop
BezpieczeństwoFramework MapReduce jest bezpieczniejszy niż Apache SparkFunkcja bezpieczeństwa w Apache Spark jest bardziej ewoluująca i dojrzewa
PlanistaW zależności od zewnętrznego harmonogramuApache Spark ma własny harmonogram
Odporność na awarieUżywa replikacji dla tolerancji błęduApache Spark wykorzystuje RDD i inne modele przechowywania danych w celu zapewnienia odporności na awarie
Łatwość użyciaMapReduce jest nieco skomplikowany w porównaniu do Apache Spark ze względu na interfejsy API JAVAApache Spark jest łatwiejszy w użyciu dzięki bogatym interfejsom API
Zduplikowana eliminacjaMapReduce nie obsługuje tych funkcjiApache Spark przetwarza wszystkie rekordy dokładnie raz, co eliminuje powielanie.
Wsparcie językowePodstawowym językiem jest Java, ale obsługiwane są również takie języki jak C, C ++, Ruby, Python, Perl, GroovyApache Spark obsługuje Java, Scala, Python i R.
Czas oczekiwaniaBardzo duże opóźnieniaZnacznie szybsze porównywanie Framework MapReduce
ZłożonośćTrudne do pisania i debugowania kodówŁatwość pisania i debugowania
Społeczność ApacheOpen Source Framework do przetwarzania danychOpen Source Framework do przetwarzania danych z większą prędkością
KodowanieWięcej linii koduMniejsze wiersze kodu
Tryb interaktywnyNie interaktywnyInteraktywny
InfrastrukturaSprzęt towarowySprzęt od średniego do wysokiego poziomu
SQLObsługuje poprzez Hive Query LanguageObsługuje poprzez Spark SQL

Wniosek - MapReduce vs Apache Spark

MapReduce i Apache Spark są najważniejszym narzędziem do przetwarzania dużych zbiorów danych. Główną zaletą MapReduce jest to, że można łatwo skalować przetwarzanie danych w wielu węzłach obliczeniowych, podczas gdy Apache Spark oferuje szybkie obliczenia, zwinność i względną łatwość użytkowania, które stanowią doskonałe uzupełnienie MapReduce. MapReduce i Apache Spark są ze sobą w symbiozie. Hadoop zapewnia funkcje, których Spark nie posiada, takie jak rozproszony system plików, a Spark zapewnia przetwarzanie w czasie rzeczywistym w tych zestawach danych, które tego wymagają. MapReduce jest obliczeniem opartym na dysku, podczas gdy Apache Spark jest obliczeniem opartym na pamięci RAM. MapReduce i Apache Spark razem to potężne narzędzie do przetwarzania dużych zbiorów danych i sprawia, że ​​klaster Hadoop jest bardziej niezawodny.

Polecane artykuły

Jest to przewodnik po MapReduce vs Apache Spark, ich znaczeniu, porównaniu bezpośrednim, kluczowych różnicach, tabeli porównawczej i wnioskach. Możesz także przejrzeć następujące artykuły, aby dowiedzieć się więcej -

  1. Azure Paas vs Iaas Przydatne porównania do nauki
  2. Najlepsze 5 różnic między Hadoop a MapReduce
  3. Musisz wiedzieć o MapReduce vs. Spark
  4. Apache Storm vs Apache Spark - poznaj 15 przydatnych różnic
  5. Apache Hive vs Apache Spark SQL - 13 niesamowitych różnic
  6. Groovy Interview Questions: Niesamowite pytania

Kategoria: