MapReduce vs Apache Spark - 20 przydatnych porównań do nauki

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 -