TensorFlow vs Spark - Który z nich jest lepszy (dzięki infografikom)

Różnica między TensorFlow a Spark

Co to jest TensorFlow?

TensorFlow zakłada przyjazną dla Pythona bibliotekę open source do obliczeń numerycznych, która wykonuje uczenie maszynowe szybciej i łatwiej. TensorFlow pozwala programistom projektować wykresy przepływu danych - struktury, które określają sposób przenoszenia danych po wykresie, albo szeregu węzłów przetwarzania. Pojedynczy węzeł na danym wykresie oznacza pewne działanie matematyczne. Ponadto wszystkie powiązania obu punktów między węzłami implikują pewien wielowymiarowy tensor preferencyjnie gromadzący dane. TensorFlow daje o tym wszystkim programistom za pośrednictwem popularnego języka Python. Ten język jest prosty w obsłudze i łatwy do nauczenia oraz oferuje akceptowalne podejścia do reprezentowania, w których abstrakcje wysokiego poziomu mogą być łączone z Tensorami, a Węzły łącznie są obiektami Python w TensorFlow.

Ponadto aplikacje TensorFlow pozostają aplikacjami w języku Python. W Pythonie poprawne operacje matematyczne nie są jednak realizowane. Modyfikacje bibliotek dostępnych za pośrednictwem TensorFlow składają się podobnie do plików binarnych C ++ o wyższej wydajności. Python zapewnia abstrakcje programowania na wysokim poziomie, bezpośrednio kierując ruch między elementami i zabezpieczając je razem. Aplikacje TensorFlow mogą być obsługiwane na prawie każdym dostępnym celu: komputerze lokalnym, iOS, klastrze w chmurze, procesorach lub procesorach graficznych i urządzeniach z Androidem. Jeśli prywatna chmura Google jest znana, w celu dodatkowego przyspieszenia możesz uruchomić niestandardowy krzem Google TensorFlow Processing Unit (TPU) w kierunku TensorFlow. A potem powstałe modele opracowane przez TensorFlow można jednak wdrożyć na większości urządzeń, na których będą obsługiwane prognozy.

Co to jest Spark?

Apache Spark jest szybkim i uniwersalnym systemem przetwarzania klastrowego. Daje interfejsy API wysokiego poziomu w Scali, Python, Java i R oraz zoptymalizowany silnik, który promuje ogólne wykresy wykonania. Pomaga również bogaty zestaw narzędzi wyższego poziomu, w tym MLlib do uczenia maszynowego, GraphX do przetwarzania grafów oraz Spark SQL do SQL i przetwarzania danych strukturalnych, Spark Streaming. Apache Spark ma za podstawę strukturalną odporny rozproszony zestaw danych (RDD), zbiór danych tylko do odczytu rozproszony w klastrze maszyn, który zachowuje się w sposób odporny na uszkodzenia. W wersji Spark 1.x RDD wykonał interfejs początkowego programowania aplikacji (API), jednak od narzędzia Spark w wersji 2.x zestawu danych obsługiwany był interfejs API, mimo że ten interfejs API RDD nie jest przestarzały. Technologia RDD nadal utrzymuje interfejs API zestawu danych. Spark również jego RDD zostały utworzone w 2012 roku w odpowiedzi na ograniczenia w klastrze MapReduce, który wymusza odpowiednią strukturę liniowego przepływu danych we współdzielonych programach: programy MapReduce skanują dane wejściowe z dysku, mapują funkcję na dane, zmniejszają wyniki map, a ponadto wyniki redukcji sklepu w kierunku dysku.

RDDs Spark działają jako zestaw roboczy głównie dla programów rozproszonych, które mają (celowo) ograniczoną formę przydzielonej pamięci współdzielonej. Spark promuje implementację obu algorytmów iteracyjnych, które odwiedzają swój zestaw danych w różnych momentach w pętli, oraz interaktywną / eksploracyjną analizę danych, tj. Replikowane zapytania w stylu bazy danych. Opóźnienie takich aplikacji może być zmniejszone o wiele rzędów wielkości związanych z implementacją MapReduce (co było popularne w stosach Apache Hadoop). Dzięki klasie algorytmów iteracyjnych algorytmy stanowią podstawę systemów uczenia maszynowego, które stworzyły główny bodziec do rozwoju Apache Spark.

Bezpośrednie porównanie między TensorFlow a Spark (infografiki)

Poniżej znajduje się 5 najlepszych różnic między TensorFlow a Spark

Kluczowe różnice między TensorFlow a Spark

Zarówno TensorFlow vs Spark są popularnymi wyborami na rynku; omówmy niektóre z głównych różnic między TensorFlow a Spark

Apache Spark preferencyjnie Spark, ponieważ jest powszechnie znany jako open-source, klastrowa platforma obliczeniowa, która zapewnia interfejs dla całych klastrów programowych z niejawną równoległością danych, a także odporność na uszkodzenia. Z drugiej strony, TensorFlow to kompaktowa biblioteka opracowana przez Google w poprawie wydajności obliczeń numerycznych nawet sieci neuronowe i generowaniu przepływu danych jako wykresów - składających się z węzłów wskazujących operacje i krawędzi oznaczających tablicę danych.
Spark, zasadniczo duży system danych, umożliwił dużej liczbie korporacji generujących ogromną ilość danych użytkownika przetworzenie go w wydajny sposób, a także oferowanie rekomendacji na dużą skalę. Podczas gdy Tensorflow, zasadniczo platforma uczenia maszynowego, wspiera ludzi w tworzeniu rozległych modeli uczenia się bez konieczności rygorystycznych zestawów umiejętności specjalisty w dziedzinie uczenia maszynowego.
W Spark szybki i kompleksowy silnik do przetwarzania danych na dużą skalę pozwala na różne funkcje, takie jak przesyłanie strumieniowe i zaawansowane analizy, duża szybkość, łatwość użycia, może łączyć się z SQL, może działać wszędzie, np. Mesos, Hadoop i chmura. Z drugiej strony, w Tensorflow, interfejsie API Google'a umożliwiającym obliczenia dotyczące doskonałego uczenia się i uczenia maszynowego, TensorFlow zapewnia graficzny przepływ obliczeń reprezentacji. Interfejs API zachęca użytkownika do napisania złożonego projektu sieci neuronowej, a także dostrajania go zgodnie z wartościami aktywacyjnymi.
Tensorflow napisany w Python, C ++, CUDA. W przeciwieństwie do Spark napisany jest w Scala, Java, Python, R
TensorFlow On Spark rozwiązuje trudność we wdrożeniu wysokiego uczenia się w znaczących klastrach danych w sposób rozproszony, co nie jest całkowicie nowoczesnym, solidnym paradygmatem wiedzy, jednak najlepiej uaktualnić obecne ramy, które wymagały opracowania różnych programów w celu rozszerzenia inteligencji na znaczące grupy danych. Połączenie zarówno TensorFlow, jak i Spark, zapewnia zakres niepożądanej złożoności systemu, a także opóźnienie uczenia się od początku do końca.

Tabela porównawcza TensorFlow vs Spark

Poniżej znajduje się 5 najwyższe porównanie między TensorFlow a Spark

Podstawa porównania między TensorFlow a Spark	PRZEPŁYW TENSORU	ISKRA
Definicja	TensorFlow implikuje bibliotekę oprogramowania typu open source do programowania przepływu danych w różnych zadaniach. Jest to typowa biblioteka matematyczna, która jest podobnie stosowana w aplikacjach uczenia maszynowego, takich jak sieci neuronowe. Jest wykorzystywany zarówno do badania, jak i produkcji w Google. ‍	Apache Spark implikuje ogólnodostępne klastry obliczeniowe klastrowe ogólnego przeznaczenia typu open source. Zasadniczo opracowana na Uniwersytecie Kalifornijskim AMPLab w Berkeley, baza kodów Spark została później przyznana Apache Software Foundation, która zarządzała nią od tego czasu. Spark zapewnia interfejs do programowania całych klastrów z niejawną równoległością danych i tolerancją na błędy.
Napisane w	Python, C ++, CUDA	Scala, Java, Python, R.
System operacyjny	Linux, macOS, Windows, Android, JavaScript	Microsoft Windows, macOS, Linux
Rodzaj	Biblioteka uczenia maszynowego	Analityka danych, algorytmy uczenia maszynowego
Deweloperzy	Zespół Google Brain	Fundacja Apache Software Foundation, UC Berkeley AMPLab, Databricks

Wniosek

Podsumowując, Apache Spark zakłada strukturę przetwarzania danych, podczas gdy TensorFlow służy do doskonałego uczenia się niestandardowego i projektowania sieci neuronowych. Dlatego jeśli użytkownik wymaga implementacji algorytmów głębokiego uczenia się, rozwiązaniem jest TensorFlow, a do przetwarzania danych - Spark.

Polecane artykuły

To był przewodnik po najwyższej różnicy między TensorFlow a Spark. Tutaj omawiamy także różnice między TensorFlow a Spark za pomocą infografiki i tabeli porównawczej. Możesz także zapoznać się z poniższymi artykułami, aby dowiedzieć się więcej.