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.
- 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
MapReduce | Apache Spark | |
Przetwarzanie danych | Tylko do przetwarzania wsadowego | Przetwarzanie wsadowe oraz przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym |
Szybkość przetwarzania | Wolniejszy niż Apache Spark, ponieważ jeśli opóźnienie dysku we / wy | 100 razy szybsza pamięć i 10 razy szybsza praca na dysku |
Kategoria | Silnik przetwarzania danych | Silnik analizy danych |
Koszty | Mniej kosztowne w porównaniu do Apache Spark | Bardziej kosztowne z powodu dużej ilości pamięci RAM |
Skalowalność | Oba są skalowalne i ograniczone do 1000 węzłów w pojedynczym klastrze | Oba są skalowalne i ograniczone do 1000 węzłów w pojedynczym klastrze |
Nauczanie maszynowe | MapReduce jest bardziej kompatybilny z Apache Mahout podczas integracji z uczeniem maszynowym | Apache Spark ma wbudowane interfejsy API do uczenia maszynowego |
Zgodność | Głównie kompatybilny ze wszystkimi źródłami danych i formatami plików | Apache Spark można zintegrować ze wszystkimi źródłami danych i formatami plików obsługiwanymi przez klaster Hadoop |
Bezpieczeństwo | Framework MapReduce jest bezpieczniejszy niż Apache Spark | Funkcja bezpieczeństwa w Apache Spark jest bardziej ewoluująca i dojrzewa |
Planista | W zależności od zewnętrznego harmonogramu | Apache Spark ma własny harmonogram |
Odporność na awarie | Używa replikacji dla tolerancji błędu | Apache Spark wykorzystuje RDD i inne modele przechowywania danych w celu zapewnienia odporności na awarie |
Łatwość użycia | MapReduce jest nieco skomplikowany w porównaniu do Apache Spark ze względu na interfejsy API JAVA | Apache Spark jest łatwiejszy w użyciu dzięki bogatym interfejsom API |
Zduplikowana eliminacja | MapReduce nie obsługuje tych funkcji | Apache Spark przetwarza wszystkie rekordy dokładnie raz, co eliminuje powielanie. |
Wsparcie językowe | Podstawowym językiem jest Java, ale obsługiwane są również takie języki jak C, C ++, Ruby, Python, Perl, Groovy | Apache Spark obsługuje Java, Scala, Python i R. |
Czas oczekiwania | Bardzo duże opóźnienia | Znacznie szybsze porównywanie Framework MapReduce |
Złożoność | Trudne do pisania i debugowania kodów | Łatwość pisania i debugowania |
Społeczność Apache | Open Source Framework do przetwarzania danych | Open Source Framework do przetwarzania danych z większą prędkością |
Kodowanie | Więcej linii kodu | Mniejsze wiersze kodu |
Tryb interaktywny | Nie interaktywny | Interaktywny |
Infrastruktura | Sprzęt towarowy | Sprzęt od średniego do wysokiego poziomu |
SQL | Obsługuje poprzez Hive Query Language | Obsługuje 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 -
- Azure Paas vs Iaas Przydatne porównania do nauki
- Najlepsze 5 różnic między Hadoop a MapReduce
- Musisz wiedzieć o MapReduce vs. Spark
- Apache Storm vs Apache Spark - poznaj 15 przydatnych różnic
- Apache Hive vs Apache Spark SQL - 13 niesamowitych różnic
- Groovy Interview Questions: Niesamowite pytania