Różnica między Hadoop a Apache Spark
Hadoop vs Apache Spark to środowisko big data i zawiera jedne z najpopularniejszych narzędzi i technik, których marki mogą używać do wykonywania zadań związanych z dużymi danymi. Z drugiej strony Apache Spark jest strukturą klastra typu open source. Chociaż Hadoop kontra Apache Spark mogą wydawać się konkurentami, nie wykonują tych samych zadań, aw niektórych sytuacjach mogą nawet współpracować. Podczas gdy wiadomo, że Spark może działać ponad 100 razy szybciej niż Hadoop w niektórych przypadkach, nie ma własnego systemu pamięci. Jest to ważne kryterium, ponieważ pamięć rozproszona jest jednym z najważniejszych aspektów projektów danych.
Czym właściwie jest Big Data?
Duże zbiory danych to duże hasło, które pomaga organizacjom i firmom zrozumieć duże ilości danych. W ostatnim dziesięcioleciu poświęcono mu wiele uwagi i, po prostu, definiuje się go jako duże dane, które są tak duże dla firmy, że nie można ich przetwarzać przy użyciu konwencjonalnych źródeł. Codziennie opracowywane są nowe narzędzia, aby firmy mogły zacząć rozumieć tę rosnącą ilość danych. Dlatego big data jest jednym z największych trendów technologicznych, który wpłynie na wyniki marek i firm na całym świecie.
Jaki jest rozmiar Big Data i jak szybko rozwija się ten sektor?
Technologia zawsze odgrywała integralną rolę w funkcjonowaniu marek i firm na całym świecie. Wynika to z faktu, że technologia pomaga firmom skutecznie zwiększać zyski i produktywność. Na przykład w swojej prezentacji Keg Kruger opisał, w jaki sposób amerykański spis ludności wykorzystał system tabelowania Hollerith, w którym wiele danych musiało zostać zebranych w sposób mechaniczny. Aby poradzić sobie z ogromną ilością danych, Hollerith został połączony z trzema innymi firmami w celu utworzenia Computing Tabicing Recording Corporation, która nazywa się dziś IBM lub International Business Machines.
Dane są mierzone w bajtach, które są jednostką używaną do pomiaru informacji cyfrowych. W polu 8 bitów odpowiada jednemu bajtowi. Od gigabajtów do petabajtów, świat dużych zbiorów danych się rozwija. Niektóre wartości danych to między innymi gigabajt, terabajt, petabajt i eksabajt.
Mówiąc inaczej, jeden gigabajt to 1024 megabajty, czyli dane przechowywane na jednym dysku DVD, podczas gdy jeden petabajt to ilość danych przechowywanych na dyskach CD o wysokości około 2 mil lub 13 lat wideo HD TV, podczas gdy jeden eksabajt to równa miliardowi gigabajtów.
Niektóre z głównych cech Big Data można wymienić poniżej:
- Ilość danych: ilość danych jest jedną z największych cech Big Data. Gdy rozmiar i potencjał danych są duże, istnieje większe prawdopodobieństwo, że zostaną zakwalifikowane jako nazywane dużymi zbiorami danych. Sama nazwa Big Data zawiera słowo, które samo w sobie jest cechą wielkości.
- Różnorodność danych: Inną cechą Big Data jest różnorodność. Ważne jest również, aby przeprowadzić analizę danych na tych danych. Ponadto ważne jest również, aby analitycy mogli wykorzystywać te dane do uzyskiwania cennych informacji, które z kolei mogą pomóc firmie osiągnąć jej cele.
- Prędkość danych: Tutaj termin prędkość odnosi się do prędkości, z jaką dane są generowane i przetwarzane. Jest to niezwykle ważne, ponieważ szybkość przetwarzania danych odgrywa ważną rolę w pomaganiu firmom w osiągnięciu ich celów. Im szybciej dane są przetwarzane, tym szybciej firmy będą w stanie skutecznie przejść do następnego etapu rozwoju.
- Zmienność: Inną cechą Big Data jest zmienność. Oznacza to, że dane muszą być zarządzane w nieefektywny sposób, aby nie było w nich niespójności. Niespójność danych musi być traktowana w sposób skuteczny, aby nie wpływała na jakość danych na żadnym etapie.
- Złożony charakter danych: dzisiaj firmy i marki zarządzają tonami danych pochodzących z wielu źródeł. Dane te muszą być powiązane, powiązane i skorelowane, aby firmy mogły zrozumieć te spostrzeżenia i wykorzystać je do tworzenia skutecznych kampanii i planów. Dlatego złożoność jest jedną z najbardziej integralnych cech dużych zbiorów danych.
Nic więc dziwnego, że big data jest jednym z największych czynników wpływających na funkcjonowanie firm w wielu formach. W wielu branżach zarówno uznane firmy, jak i start-upy wykorzystują moc dużych zbiorów danych do tworzenia innowacyjnych i konkurencyjnych rozwiązań. Na przykład przemysł opieki zdrowotnej bardzo skorzystał na zastosowaniu rozwiązań Big Data. W tej branży pionierzy danych skutecznie analizują wyniki badań medycznych, a tym samym odkrywają nowe korzyści i zagrożenia związane z lekami i szczepionkami. Te próby, w których wykorzystuje się rozwiązania w zakresie dużych zbiorów danych, odbywają się na znacznie większą skalę niż próby kliniczne, dzięki czemu przemysł opieki zdrowotnej może zwiększyć swój potencjał i skutecznie wykorzystać nieograniczone możliwości. Powoli budzą się również inne branże i coraz częściej stosuje się techniki danych od firm każdej wielkości i sektora. Taka wiedza pozwala markom nie tylko oferować nowe i innowacyjne produkty obecnym odbiorcom, ale także tworzyć innowacyjne projekty do wykorzystania w przyszłości.
Wiele organizacji jest obecnie w trakcie przepływu wielu informacji, w których dane o produktach i usługach, kupujących i sprzedających, a także intencje konsumentów muszą być odpowiednio zbadane. Jeśli marki chcą przetrwać na przyszłych rynkach, muszą być w stanie korzystać z możliwości oferowanych przez Big Data w sposób skuteczny i odnoszący sukcesy. Jednym z najważniejszych aspektów adopcji dużych zbiorów danych są ramy, które firmy chcieliby przyjąć w celu ich wykorzystania. Dwie najpopularniejsze frameworki big data istniejące na rynku to Hadoop i Spark. Podczas gdy Spark wyprzedził Hadoop jako najbardziej aktywne oprogramowanie typu open source, obie te platformy są używane przez wiele firm w różnych sektorach. Chociaż porównanie między Hadoop a Apache Spark nie jest tak naprawdę możliwe, oba te systemy mają bardzo podobne zastosowania i funkcje.
Infografiki Hadoop vs Apache Spark
Poniżej znajduje się 6 najlepszych porównań między Hadoop a Apache Spark
Zarówno Hadoop vs Apache Spark to środowisko big data i zawiera jedne z najpopularniejszych narzędzi i technik, których marki mogą używać do wykonywania zadań związanych z dużymi danymi.
Hadoop, stworzony przez Douga Cuttinga i Mike'a Cafarella, powstał w 2006 roku. W tym czasie został opracowany w celu obsługi dystrybucji dla projektu wyszukiwarki Nutch. Później stał się jedną z najważniejszych platform big data i do niedawna dominował na rynku jako główny gracz. Z drugiej strony Apache Spark to framework do przetwarzania klastrów typu open source, który został opracowany na AMPLab w Kalifornii. Później został przekazany na rzecz Apache Software Foundation, gdzie pozostaje do dziś. W lutym 2014 r. Spark stał się projektem Apache najwyższego poziomu, a później w listopadzie tego samego roku zespół inżynierów w Databricks ustanowił nowy rekord w dziedzinie sortowania dużych możliwości za pomocą platformy Spark. Zarówno Hadoop vs Apache Spark to niezwykle popularna platforma danych, która jest używana przez wiele firm i konkuruje ze sobą o więcej miejsca na rynku.
Chociaż Hadoop kontra Apache Spark mogą wydawać się konkurentami, nie wykonują tych samych zadań, aw niektórych sytuacjach mogą nawet współpracować. Podczas gdy wiadomo, że Spark może działać ponad 100 razy szybciej niż Hadoop w niektórych przypadkach, nie ma własnego systemu pamięci. Jest to ważne kryterium, ponieważ pamięć rozproszona jest jednym z najważniejszych aspektów projektów danych. Wynika to z faktu, że struktura przechowywania danych umożliwia przechowywanie danych w zestawach danych z wieloma PETA, które z kolei mogą być przechowywane na nieskończonej liczbie dysków twardych, co czyni je wyjątkowo opłacalnymi. Ponadto ramy danych muszą mieć charakter skalowalny, aby można było dodawać do sieci więcej sterowników wraz ze wzrostem wielkości danych. Ponieważ Spark nie ma własnego systemu do przechowywania danych, ten framework wymaga takiego, który zapewnia inna strona. Dlatego w wielu projektach Big Data firmy instalujące Spark do zaawansowanej aplikacji analitycznej zwykle korzystają również z rozproszonego systemu plików Hadoop do przechowywania danych.
Szybkość jest zatem jedyną rzeczą, która daje Sparkowi dodatkową przewagę nad Hadoop. Ponieważ Spark obsługuje swoje funkcje, kopiując je z rozproszonej pamięci fizycznej. Ponieważ w Spark nie ma wolnych, niewygodnych mechanicznych dysków twardych, szybkość, z jaką może on wykonywać swoje funkcje w porównaniu z Hadoopem, jest większa. W przypadku Hadoop dane są zapisywane i zapisywane w MapReduce System Hadoopa, który również zapisuje wszystkie dane z powrotem na fizycznym nośniku pamięci po każdej funkcji. To kopiowanie danych zostało wykonane, aby możliwe było pełne odzyskiwanie na wypadek, gdyby coś poszło nie tak podczas procesu. Ponieważ dane przechowywane w sposób elektroniczny są bardziej niestabilne, uznano to za ważne. W przypadku systemu Spark dane są uporządkowane w systemie zwanym odpornymi rozproszonymi zestawami danych, które można odzyskać na wypadek, gdyby coś poszło nie tak podczas procesu dużych zbiorów danych.
Kolejną rzeczą, która stawia Spark przed Hadoop, jest to, że Spark jest w stanie przetwarzać zadania w czasie rzeczywistym i ma zaawansowane uczenie maszynowe. Przetwarzanie w czasie rzeczywistym oznacza, że dane mogą być wprowadzane do aplikacji analitycznej w momencie, gdy są znane, i można natychmiast uzyskać wgląd. Oznacza to, że można podjąć natychmiastowe działania w oparciu o te spostrzeżenia, umożliwiając tym samym firmom skorzystanie z obecnych możliwości. Ponadto uczenie maszynowe definiuje się jako algorytmy, które mogą myśleć same za siebie, co pozwala im stworzyć rozwiązanie dla dużych zestawów danych. Jest to rodzaj technologii, która leży u podstaw zaawansowanych gałęzi przemysłu i może pomóc kierownictwu w radzeniu sobie z problemami, zanim pojawią się one z jednej strony, a także stworzyć innowacyjną technologię odpowiedzialną za samochody i statki bez kierowców.
Hadoop vs Apache Spark to zatem dwa różne systemy baz danych, a oto kilka rzeczy, które je wyróżniają:
- Oba te systemy działają w inny sposób: Hadoop vs Apache Spark to frameworki big data, które mają różne funkcje. Podczas gdy Hadoop jest rozproszoną infrastrukturą danych, która dystrybuuje ogromną kolekcję danych między wieloma węzłami. Oznacza to, że użytkownicy Hadoop nie muszą inwestować i utrzymywać niestandardowego sprzętu, który jest niezwykle drogi. Indeksując i śledząc dane, pozwala firmom robić to samo w szybki i szybki sposób. Z drugiej strony Spark jest narzędziem do przetwarzania danych, które działa na rozproszonej pamięci masowej, ale nie dystrybuuje pamięci masowej.
- Można używać jednego systemu bez drugiego: Hadoop zapewnia użytkownikom nie tylko komponent pamięci (Hadoop Distributed File System), ale także komponent przetwarzający o nazwie MapReduce. Oznacza to, że użytkownicy, którzy kupili Hadoop, nie muszą kupować Spark dla swoich potrzeb przetwarzania. Jednocześnie użytkownicy Spark nie muszą instalować niczego związanego z Hadoop. Ponieważ Spark nie ma systemu zarządzania plikami, jeśli marki go potrzebują, mogą zintegrować system oparty na chmurze, który nie musi być związany z Hadoop.
- Spark jest znacznie szybszy niż Hadoop, ale nie wszystkie organizacje mogą potrzebować analiz, aby działać z tak dużą prędkością: styl przetwarzania MapReduce jest dobry, ale jeśli twoje firmy mają funkcje bardziej statyczne, mogą przeprowadzać funkcje analizy danych również poprzez przetwarzanie wsadowe. Jeśli jednak firmy muszą przesyłać strumieniowo dane z czujników w hali produkcyjnej lub wymagają wielu operacji, najlepiej zainwestować w oprogramowanie Spark dla dużych zbiorów danych. Ponadto wiele algorytmów uczenia maszynowego wymaga wielu operacji, a niektóre typowe aplikacje dla narzędzia Spark obejmują między innymi rekomendacje produktów online, monitorowanie maszyn i bezpieczeństwo cybernetyczne.
Hadoop vs Apache Spark to tak naprawdę dwie główne platformy Big Data, które istnieją obecnie na rynku. Podczas gdy obie platformy Hadoop kontra Apache Spark są często rozgrywane w walce o dominację, nadal mają wiele funkcji, które czynią je niezwykle ważnymi w ich własnym obszarze wpływów. Działają w różnych sytuacjach i zazwyczaj wykonują funkcje, które są unikalne i wyraźne.
Polecane kursy
To był przewodnik po Hadoop vs Apache Spark. Omówiliśmy, że era dużych zbiorów danych jest czymś, na co musi spojrzeć każda marka, aby mogła uzyskać skuteczne wyniki, ponieważ przyszłość należy do tych firm, które wydobywają wartość z danych w udana moda. Możesz także zapoznać się z następującym artykułem Hadoop vs Apache Spark, aby dowiedzieć się więcej -
- Hadoop vs Apache Spark - ciekawe rzeczy, które musisz wiedzieć
- Apache Hadoop vs Apache Spark | 10 najważniejszych przydatnych porównań do poznania
- Hadoop vs Hive - Znajdź najlepsze różnice
- Big Data vs Apache Hadoop - porównanie 4 najlepszych wyników
- Co preferować Hadoop lub Spark