Razlika između Hadoopa i Apache Spark

Hadoop vs Apache Spark je veliki podatkovni okvir i sadrži neke od najpopularnijih alata i tehnika koje se marke mogu koristiti za obavljanje velikih zadataka vezanih uz podatke. Apache Spark, s druge strane, predstavlja računalni okvir s otvorenim kodom klastera. Iako bi se Hadoop vs Apache Spark mogao činiti kao natjecatelji, oni ne obavljaju iste zadatke i u nekim situacijama mogu čak raditi zajedno. Iako je izviješteno da Spark u nekim slučajevima može funkcionirati više od 100 puta brže od Hadoopa, on nema vlastiti sustav pohrane podataka. Ovo je važan kriterij jer je distribuirana pohrana jedan od najvažnijih aspekata podatkovnih projekata.

Pa što je točno Big Data?

Veliki podaci velika su glasina koja pomaže organizacijama i kompanijama da shvate velike količine podataka. Tijekom proteklog desetljeća privuklo je veliku pažnju i, jednostavnim riječima, definira se kao veliki podaci koji su toliko veliki za tvrtku da se ne mogu obraditi korištenjem konvencionalnih izvora. Svakodnevno se razvijaju noviji alati tako da kompanije mogu započeti smisliti ovu sve veću količinu podataka. Zbog toga su veliki podaci jedan od najvećih tehnoloških trendova koji će utjecati na rezultate marki i kompanija širom svijeta.

Kolika je veličina Big Data-a i koliko brzo raste ovaj sektor?

Tehnologija je uvijek igrala sastavnu ulogu u funkcioniranju marki i kompanija širom svijeta. To je zato što tehnologija pomaže tvrtkama da povećaju profit i produktivnost na učinkovit način. Na primjer, u svom izlaganju Keg Kruger opisao je kako se u popisu SAD-a koristio Hollerithov sistem za tabeliranje gdje se mnogo podataka moralo mehanički objediniti. Da bi se nosio s ogromnom količinom podataka, Hollerith je bio kombiniran s tri druge tvrtke za stvaranje korporacije za računalno snimanje podataka koja se danas naziva IBM ili International Business Machines.

Podaci se mjere u bajtovima, a to je jedinica koja se koristi za mjerenje digitalnih podataka. U polju je 8 bita jednako jednom bajtu. Od gigabajta do petabajta, svijet velikih podataka širi se. Neke vrijednosti podataka između ostalih se nazivaju gigabajt, terabajt, petabajt i egzabajt.

Da stvari gledamo u perspektivu, jedan gigabajt jednak je 1024 megabajta, što je podaci pohranjeni u jednom DVD-u, dok je jedan petabajt količina podataka pohranjena na CD-ovima visokim oko 2 milje ili vrijedna 13 godina HD TV videa, a jedan pretjerani bajt je jednaka milijardu gigabajta.

Neke od glavnih karakteristika Big Data-a mogu se spomenuti u nastavku:

  1. Količina podataka: Količina podataka jedna je od najvećih karakteristika Big podataka. Kada su veličina i potencijal podataka veliki, veće su šanse da se oni nazivaju velikim podacima. Sam naziv Big Data sadrži riječ i to je samo po sebi karakteristika veličine.
  2. Raznolikost podataka: Još jedna karakteristika Big data-a je raznolikost. Također je važno da se na navedenim podacima mora provesti analiza podataka. Pored toga, također je važno da analitičari mogu upotrijebiti navedene podatke za izvlačenje vrijednih uvida koji mogu zauzvrat pomoći kompaniji u postizanju svojih ciljeva.
  3. Brzina podataka: Ovdje se pojam brzina odnosi na brzinu kojom se podaci generiraju i obrađuju. To je izuzetno važno jer brzina kojom se podaci obrađuju igra veliku ulogu u pomaganju tvrtkama da ostvare svoje ciljeve. Što se brže obrade podaci brže će tvrtke moći na učinkovit način prijeći do sljedeće faze razvoja.
  4. Promjenjivost: Još jedna značajka velikih podataka je varijabilnost. To znači da se podacima mora upravljati neučinkovito, tako da u njima ne postoji nedosljednost. Nepodudarnost podataka mora se riješiti na učinkovit način tako da ne utječe na kvalitetu podataka u bilo kojoj fazi.
  5. Složena priroda podataka: Tvrtke i marke danas upravljaju tonama podataka koji dolaze iz više izvora. Te podatke treba povezati, povezati i povezati kako bi tvrtke mogle shvatiti te spoznaje i upotrijebiti ih za pravljenje učinkovitih kampanja i planova. Zato je složenost jedno od najkompletnijih obilježja velikih podataka.

Stoga ne čudi da su veliki podaci jedan od najvećih faktora koji utječu na funkcioniranje poduzeća u mnogim oblicima. U mnogim industrijama i uspješne tvrtke i startupi koriste se velikim podacima kako bi stvorili inovativna i konkurentna rješenja. Na primjer, zdravstvena industrija imala je veliku korist od korištenja velikih podataka. U ovoj industriji pioniri podataka učinkovito analiziraju rezultate medicinskih ispitivanja i tako otkrivaju nove prednosti i rizike od lijekova i cjepiva. Ova ispitivanja koja koriste rješenja s velikim podacima su u mnogo većoj mjeri u odnosu na klinička ispitivanja, omogućujući zdravstvenoj industriji proširiti svoj potencijal i maltretirati neograničene mogućnosti na učinkovit način. I druge se industrije polako probude s tim i sve je češće prihvaćanje tehnika podataka od tvrtki svih veličina i sektora. Takva znanja omogućuju robnim markama da ne samo nude nove i inovativne proizvode svojoj trenutnoj publici, već i stvaraju inovativne dizajne za buduću upotrebu.

Mnoge su organizacije danas usred velikog broja tokova informacija u kojima se podaci o proizvodima i uslugama, kupcima i prodavačima, namjerama potrošača, među ostalim, moraju na pravilan način proučavati. Ako brandovi žele opstati na budućim tržištima, tada moraju biti u mogućnosti koristiti mogućnosti koje nude Big data na učinkovit i uspješan način. Jedan od najvažnijih aspekata usvajanja velikih podataka je okvir koji bi tvrtke željele usvojiti za njihovu upotrebu. Dva najpopularnija okvira velikih podataka koje postoje na tržištu uključuju Hadoop i Spark. Iako je Spark pretekao Hadoop kao najaktivniji open-source, oba ova okvira koriste više kompanija iz svih sektora. Iako usporedba Hadoopa i Apache Sparka zapravo nije moguća, oba ova sustava imaju vrlo slične namjene i funkcije.

Hadoop vs Apache Spark Infographics

Ispod je top 6 usporedbi Hadoop-a i Apache Spark-a

I Hadoop vs Apache Spark je veliki podatkovni okvir i sadrži neke od najpopularnijih alata i tehnika kojima se marke mogu koristiti za obavljanje velikih zadataka vezanih uz podatke.

Naredili Doug Cutting i Mike Cafarella, Hadoop je stvoren 2006. godine. U to vrijeme razvijen je za podršku distribucije za projekt tražilice Nutch. Kasnije je postala jedan od najvažnijih okvira velikih podataka i donedavno je dominirala na tržištu kao glavni igrač. Apache Spark, s druge strane, predstavlja računalni okvir s otvorenim kodom klastera koji je razvijen na AMPLabu u Kaliforniji. Kasnije je donirana softverskoj zakladi Apache, gdje ostaje i danas. U veljači 2014., Spark je postao vrhunski Apache projekt, a kasnije, u studenom iste godine, inženjerski tim tvrtke Databricks postavio je novi rekord u velikoj mogućnosti sortiranja uz korištenje Spark okvira. Oba Hadoop vs Apache Spark izuzetno je popularan podatkovni okvir koji koristi više tvrtki i natječe se međusobno za više prostora na tržištu.

Iako bi se Hadoop vs Apache Spark mogao činiti kao natjecatelji, oni ne obavljaju iste zadatke i u nekim situacijama mogu čak raditi zajedno. Iako je izviješteno da Spark u nekim slučajevima može funkcionirati više od 100 puta brže od Hadoopa, on nema vlastiti sustav pohrane podataka. Ovo je važan kriterij jer je distribuirana pohrana jedan od najvažnijih aspekata podatkovnih projekata. To je zato što okvir za pohranu podataka omogućuje pohranjivanje podataka u više PETA skupova podataka koje zauzvrat mogu biti pohranjene na beskonačnom broju tvrdih diskova, što je čini izuzetno isplativom. Osim toga, okviri podataka moraju biti skalabilne naravi kako bi se više pokretača moglo dodati mreži kao i kad se povećava veličina podataka. Kako Spark nema vlastiti sustav za pohranu podataka, ovaj okvir zahtijeva onaj koji osigurava druga strana. Zato za mnoge projekte velikih podataka tvrtke koje instaliraju Spark za naprednu analitičku aplikaciju obično također koriste Hadoop Distributed datotečni sustav za pohranu podataka.

Brzina je, dakle, jedina stvar koja Sparku daje dodatnu prednost nad Hadoop-om. Jer Spark upravlja svojim funkcijama kopirajući ih iz distribuirane fizičke pohrane. Zbog toga što u Sparku nema sporih mehaničkih tvrdih diskova, brzina kojom on može obavljati svoje funkcije u odnosu na Hadoop je brža. U slučaju Hadoopa, podaci se zapisuju spremaju u Hadoop-ov MapReduce sustav koji također sve podatke vraća na fizički medij za pohranu nakon svake funkcije. Kopiranje podataka učinjeno je tako da je moguć potpuni oporavak u slučaju da nešto pođe po zlu tijekom postupka. Kako su podaci pohranjeni u elektroničkom obliku nestabilniji, to se smatralo važnim. U slučaju Spark sustava, podaci su raspoređeni u sustav zvan elastični raspodijeljeni skupovi podataka koji se mogu oporaviti u slučaju da nešto pođe po zlu tijekom velikog podataka.

Još jedna stvar koja Spark postavlja ispred Hadoopa jest da je Spark sposoban da obrađuje zadatke u stvarnom vremenu i da ima napredno strojno učenje. Obrada u stvarnom vremenu znači da se podaci mogu unijeti u analitičku aplikaciju onog trenutka kada su poznati i uvidi se mogu odmah dobiti. To znači da se na tim uvidima mogu poduzeti neposredne radnje, omogućavajući tako kompanijama da iskoriste trenutne mogućnosti. Osim toga, strojno je učenje definirano kao algoritmi koji mogu razmišljati sami, omogućavajući im stvaranje rješenja za velike skupove podataka. Ovo je vrsta tehnologije koja je u srcu napredne industrije i može pomoći menadžmentu da se suoči s problemima prije nego što se oni pojave s jedne strane i također stvori inovativnu tehnologiju koja je odgovorna za automobile i brodove bez vozača s druge strane.

Hadoop vs Apache Spark su dva različita sustava baza podataka i evo nekoliko stvari koje ih razdvajaju:

  1. Oba ova sustava funkcioniraju na različit način: Hadoop vs Apache Spark su okviri velikih podataka koji imaju različite funkcije. Dok je Hadoop distribuirana podatkovna infrastruktura, koja distribuira ogromno prikupljanje podataka na više čvorova. To znači da korisnici Hadoopa ne moraju ulagati i održavati prilagođeni hardver koji je izuzetno skup. Indeksiranjem i praćenjem podataka omogućava kompanijama da to rade brzo i brzo. S druge strane, Spark je alat za obradu podataka koji djeluje na distribuiranoj pohrani podataka, ali ne distribuira pohranu.
  2. Moguće je koristiti jedan sustav bez drugog: Hadoop korisnicima pruža ne samo komponentu za pohranu (Hadoop distribuirani datotečni sustav), već i komponentu za obradu koja se zove MapReduce. To znači da korisnici koji su kupili Hadoop ne moraju kupiti Spark za potrebe obrade. Istodobno korisnici Sparka ne trebaju instalirati ništa vezano za Hadoop. Kako Spark nema sustav upravljanja datotekama, ako je marki potreban, oni mogu integrirati sustav temeljen na oblaku koji ne mora biti povezan sa Hadoop-om.
  3. Spark je puno brži od Hadoopa, ali možda neće trebati svim analitičarima analitika da bi funkcionirala tako brzom brzinom: MapReduceov stil obrade je dobar, ali ako vaše tvrtke imaju više statičke funkcije, mogu provoditi i analitičke funkcije podataka putem skupne obrade. Međutim, ako tvrtke trebaju strujati podatke s senzora na tvorničkim podovima ili je potrebno više operacija, najbolje je uložiti u Spark softver za velike podatke. Osim toga, mnogi algoritmi strojnog učenja zahtijevaju više operacija, a neke uobičajene aplikacije za Spark alat uključuju internetske preporuke proizvoda, nadzor računala i cyber sigurnost između ostalih.

Hadoop vs Apache Spark doista su dva velika okvira podataka koji postoje na tržištu danas. Iako su oba okvira Hadoop vs Apache Spark često postavljena u borbi za prevlast, oni još uvijek imaju puno funkcija zbog kojih su izuzetno važne u vlastitom području utjecaja. Djeluju u različitim situacijama i obično imaju tendenciju da obavljaju jedinstvene funkcije.

Preporučeni tečajevi

Ovo je vodič za Hadoop vs Apache Spark. Ovdje smo razgovarali o vremenu velikih podataka, što svaki brend mora pogledati kako bi mogli učinkovito dati rezultate, jer budućnost pripada onim tvrtkama koje izvlače vrijednost iz podataka u uspješna moda. Možete pogledati i slijedeći članak Hadoop vs Apache Spark da biste saznali više -

  1. Hadoop vs Apache Spark - Zanimljive stvari koje trebate znati
  2. Apache Hadoop vs Apache Spark | Top 10 korisnih usporedbi koje treba znati
  3. Hadoop vs košnica - saznajte najbolje razlike
  4. Veliki podaci vs Apache Hadoop - 4 najbolje usporedbe koje morate naučiti
  5. Što preferirati Hadoop ili Spark

Kategorija:

Veliki podaci