Różnica między Hadoop a Spark
Hadoop to platforma typu open source, która umożliwia przechowywanie i przetwarzanie dużych zbiorów danych w rozproszonym środowisku między klastrami komputerów. Hadoop został zaprojektowany do skalowania z jednego serwera do tysięcy komputerów, gdzie każda maszyna oferuje lokalne obliczenia i pamięć. Spark to klastrowe oprogramowanie typu open source zaprojektowane do szybkich obliczeń. Zapewnia interfejs do programowania całych klastrów z niejawną równoległością danych i odpornością na uszkodzenia. Główną cechą Spark jest przetwarzanie w klastrze w pamięci, które zwiększa szybkość aplikacji.
Hadoop
- Hadoop jest zastrzeżonym znakiem towarowym fundacji oprogramowania Apache. Wykorzystuje prosty model programowania do wykonania wymaganej operacji między klastrami. Wszystkie moduły w Hadoop zostały zaprojektowane z fundamentalnym założeniem, że awarie sprzętu są częstym zjawiskiem i powinny być rozwiązywane przez framework.
- Uruchamia aplikację przy użyciu algorytmu MapReduce, w którym dane są przetwarzane równolegle na różnych węzłach procesora. Innymi słowy, platforma Hadoop jest w stanie opracować aplikacje, które są ponadto zdolne do działania na klastrach komputerów i mogą przeprowadzić pełną analizę statystyczną dla ogromnej ilości danych.
- Rdzeń Hadoop składa się z części pamięci, która jest znana jako rozproszony system plików Hadoop i części przetwarzającej o nazwie model programowania MapReduce. Hadoop zasadniczo dzieli pliki na duże bloki i dystrybuuje je w klastrach, przesyłając kod pakietu do węzłów, aby przetwarzać dane równolegle.
- Ten zestaw danych podejścia ma być przetwarzany szybciej i bardziej wydajnie. Inne moduły Hadoop są wspólne dla Hadoop, czyli zestawu bibliotek Java i narzędzi zwracanych przez moduły Hadoop. Te biblioteki zapewniają system plików i abstrakcję na poziomie systemu operacyjnego, zawierają również wymagane pliki Java i skrypty do uruchomienia Hadoop. Hadoop Yarn to także moduł, który służy do planowania zadań i zarządzania zasobami klastra.
Iskra
- Spark został zbudowany na górze modułu Hadoop MapReduce i rozszerza model MapReduce, aby efektywnie wykorzystywać więcej rodzajów obliczeń, w tym interaktywne zapytania i przetwarzanie strumieniowe. Spark został wprowadzony przez fundację oprogramowania Apache, aby przyspieszyć proces obliczeniowego oprogramowania obliczeniowego Hadoop.
- Spark ma własne zarządzanie klastrami i nie jest zmodyfikowaną wersją Hadoop. Spark wykorzystuje Hadoop na dwa sposoby - jeden to pamięć, a drugi to przetwarzanie. Ponieważ zarządzanie klastrami pochodzi od samego Spark, używa on Hadoop wyłącznie do przechowywania.
- Spark jest jednym z podprojektów Hadoop, który został opracowany w 2009 roku, a później stał się open source na licencji BSD. Ma wiele wspaniałych funkcji, modyfikując niektóre moduły i dodając nowe moduły. Pomaga uruchomić aplikację w klastrze Hadoop, wielokrotnie szybszym w pamięci.
- Jest to możliwe dzięki zmniejszeniu liczby operacji odczytu / zapisu na dysku. Przechowuje pośrednie dane przetwarzania w pamięci, oszczędzając operacje odczytu / zapisu. Spark zapewnia również wbudowane interfejsy API w Javie, Pythonie lub Scali. W ten sposób można pisać aplikacje na wiele sposobów. Spark nie tylko zapewnia strategię Map and Reduce, ale także obsługuje zapytania SQL, przesyłanie strumieniowe danych, uczenie maszynowe i algorytmy wykresów.
Bezpośrednie porównanie między Hadoop a Spark (infografiki)
Poniżej znajduje się 8 najważniejszych różnic między Hadoop a Spark 
Kluczowe różnice między Hadoop a Spark
Zarówno Hadoop vs Spark są popularnymi wyborami na rynku; omówmy niektóre z głównych różnic między Hadoop i Spark:
- Hadoop to platforma typu open source, która wykorzystuje algorytm MapReduce, podczas gdy Spark jest błyskawiczną technologią przetwarzania w klastrze, która rozszerza model MapReduce w celu efektywnego korzystania z większej liczby rodzajów obliczeń.
- Model MapReduce firmy Hadoop odczytuje i zapisuje z dysku, spowalniając w ten sposób szybkość przetwarzania, podczas gdy Spark zmniejsza liczbę cykli odczytu / zapisu na dysku i przechowuje pośrednie dane w pamięci, a tym samym większą prędkość przetwarzania.
- Hadoop wymaga od programistów ręcznego kodowania każdej operacji, podczas gdy Spark jest łatwy w programowaniu dzięki RDD - Resilient Distributed Dataset.
- Model Hadoop MapReduce zapewnia silnik wsadowy, a zatem zależny od różnych silników dla innych wymagań, podczas gdy Spark wykonuje wsadowe, interaktywne, uczenie maszynowe i przesyłanie strumieniowe wszystko w tym samym klastrze.
- Hadoop został zaprojektowany do wydajnej obsługi przetwarzania wsadowego, podczas gdy Spark jest zaprojektowany do wydajnej obsługi danych w czasie rzeczywistym.
- Hadoop jest strukturą obliczeniową o wysokim opóźnieniu, która nie ma trybu interaktywnego, natomiast Spark jest technologią o niskim opóźnieniu i może przetwarzać dane interaktywnie.
- Dzięki Hadoop MapReduce programista może przetwarzać dane tylko w trybie wsadowym, podczas gdy Spark może przetwarzać dane w czasie rzeczywistym za pośrednictwem Spark Streaming.
- Hadoop jest zaprojektowany do obsługi błędów i awarii, jest naturalnie odporny na awarie, dlatego system jest wysoce odporny na awarie, natomiast w przypadku Spark, RDD umożliwia odzyskiwanie partycji w uszkodzonych węzłach.
- Hadoop potrzebuje na przykład zewnętrznego harmonogramu zadań - Oozie do planowania złożonych przepływów, podczas gdy Spark ma obliczenia w pamięci, więc ma swój własny harmonogram przepływu.
- Hadoop jest tańszą opcją dostępną podczas porównywania go pod względem kosztów, podczas gdy Spark wymaga dużej ilości pamięci RAM do działania w pamięci, zwiększając w ten sposób klaster, a tym samym koszty.
Tabela porównawcza Hadoop vs Spark
Podstawowe porównanie między Hadoop a Spark omówiono poniżej
| Podstawa porównania między Hadoop a Spark |
Hadoop |
Iskra |
| Kategoria | Podstawowy silnik przetwarzania danych | Silnik analizy danych |
| Stosowanie | Przetwarzanie wsadowe z ogromną ilością danych | Przetwarzaj dane w czasie rzeczywistym z wydarzeń w czasie rzeczywistym, takich jak Twitter, Facebook |
| Czas oczekiwania | Obliczenia o dużych opóźnieniach | Obliczenia o niskim opóźnieniu |
| Dane | Przetwarzaj dane w trybie wsadowym | Może przetwarzać interaktywnie |
| Łatwość użycia | Model MapReduce firmy Hadoop jest złożony i wymaga obsługi interfejsów API niskiego poziomu | Prostsza w użyciu abstrakcja pozwala użytkownikowi przetwarzać dane przy użyciu operatorów wysokiego poziomu |
| Planista | Wymagany jest zewnętrzny harmonogram zadań | Obliczenia w pamięci, nie wymaga zewnętrznego harmonogramu |
| Bezpieczeństwo | Bardzo bezpieczne | Mniej bezpieczny w porównaniu do Hadoop |
| Koszt | Mniej kosztowne, ponieważ model MapReduce zapewnia tańszą strategię | Kosztowniejszy niż Hadoop, ponieważ ma rozwiązanie w pamięci |
Wniosek - Hadoop vs Spark
Hadoop MapReduce umożliwia równoległe przetwarzanie ogromnych ilości danych. Dzieli dużą porcję na mniejsze, które mają być przetwarzane osobno w różnych węzłach danych, i automatycznie gromadzi wyniki w wielu węzłach, aby zwrócić pojedynczy wynik. Jeśli wynikowy zestaw danych jest większy niż dostępna pamięć RAM, Hadoop MapReduce może przewyższyć Spark.
Z drugiej strony Spark jest łatwiejszy w obsłudze niż Hadoop, ponieważ zawiera przyjazne dla użytkownika interfejsy API dla Scala (jego języka ojczystego), Java, Python i Spark SQL. Ponieważ Spark umożliwia przesyłanie strumieniowe, przetwarzanie wsadowe i uczenie maszynowe w tym samym klastrze, użytkownicy mogą łatwo uprościć infrastrukturę przetwarzania danych.
Ostateczna decyzja wyboru między Hadoop a Spark zależy od podstawowego parametru - wymagania. Apache Spark jest znacznie bardziej zaawansowanym silnikiem klastrowym niż MapReduce firmy Hadoop, ponieważ może obsługiwać każdy rodzaj wymagań, tj. Wsadowy, interaktywny, iteracyjny, streaming itp., Podczas gdy Hadoop ogranicza się tylko do przetwarzania wsadowego. Jednocześnie Spark jest droższy niż Hadoop dzięki funkcji w pamięci, która ostatecznie wymaga dużej ilości pamięci RAM. Ostatecznie wszystko zależy od budżetu firmy i wymagań funkcjonalnych. Mam nadzieję, że teraz masz lepszy pomysł na grę Hadoop vs Spark.
Polecany artykuł
To był przewodnik po największej różnicy między Hadoop a Spark. Tutaj omawiamy również kluczowe różnice między Hadoop a Spark za pomocą infografiki i tabeli porównawczej. Możesz także zapoznać się z poniższymi artykułami Hadoop vs Spark, aby dowiedzieć się więcej.
- Hurtownia danych vs Hadoop
- Splunk vs Spark
- Hadoop vs Cassandra - 17 niesamowitych różnic
- Pig vs Spark - Który jest lepszy
- Wydajność Hadoop vs SQL: Różnica