TensorFlow vs Spark - Koji je bolji (sa infografikom)

Razlika između TensorFlow i Spark

Što je TensorFlow?

TensorFlow podrazumijeva Python-ovu knjižnicu otvorenog koda za numeričko računanje koja vrši strojno učenje brže i jednostavnije. TensorFlow omogućava programerima da dizajniraju grafikone protoka podataka - strukture koje definiraju kako se podaci kreću preko grafikona, bilo niz čvorova za obradu. Pojedinačni čvor unutar određenog grafikona označava neku matematičku operaciju. Također, sve točke bilo koje povezanosti među čvorovima podrazumijevaju preferencijalno prikupljanje podataka višedimenzionalnog tenzora. TensorFlow u potpunosti govori o tome za programere kroz popularni jezik, Python. Ovaj je jezik jednostavan za rad i lako ga je naučiti te nudi prihvatljive pristupe za predstavljanje pomoću kojih se apstrakcije visoke razine mogu povezati s tenzorima, a čvorovi zajedno Python objekti u TensorFlowu.

Također, aplikacije TensorFlow-a ostaju same Python-ove aplikacije. U Python-u se ipak ispravne matematičke operacije ne provode. Promjene u bibliotekama kojima je dostupan putem TensorFlow sastavljene su slično kao i C ++ binari s većom izvedbom. Python pruža apstrakcije programiranja na visokoj razini tako što izravno usmjerava promet među komadima i zajedno ih osigurava. Aplikacije TensorFlowa mogu se raditi na gotovo svim dostupnim ciljevima: lokalnom stroju, iOS-u, klasteru u oblaku, CPU-ima ili GPU-ima i Android uređajima. Ako je Googleov privatni oblak poznat, radi dodatnog ubrzanja možete pokrenuti Googleov prilagođeni silicij za obradu TensorFlow (TPU) prema TensorFlow. I onda, rezultirajući modeli koje je razvio TensorFlow mogu se rasporediti na većini bilo kojih uređaja na kojima će se rukovati kako bi poslužili predviđanjima.

Što je iskre?

Apache Spark je brzi računalni sustav općih namjena, općenito. Daje API-je visoke razine u Scala, Python, Java i R i optimizirani motor koji promovira opće grafikone izvršenja. Također pomaže bogat skup alata više razine, uključujući MLlib za strojno učenje, GraphX za obradu grafova i Spark SQL za SQL te strukturiranu obradu podataka, Spark Streaming. Apache Spark kao strukturni temelj ima elastični raspoređeni skup podataka (RDD), višestruki skup podataka s podacima koji su samo za čitanje, raštrkani su po grupi strojeva, a to održava na otpornost na pogreške. U Spark 1.x, RDD je učinio početno aplikacijsko programsko sučelje (API), međutim, kao i uslužni program Spark 2.x u skupu podataka, API je podržan iako ovaj RDD API nije obustavljen. RDD tehnologija i dalje drži API skupa podataka. Istaknuti su njegovi RDD-ovi formirani u 2012. godini kao odgovor na ograničenja u računalnom standardu klastera MapReduce, što prisiljava odgovarajuću linearnu strukturu podataka na zajedničkim programima: MapReduce programi skeniraju ulazne podatke s diska, mapiraju funkciju preko podataka, smanjuju rezultate mape, štoviše pohranjivanje rezultata smanjenja na disk.

Sparkovi RDD-ovi djeluju radni skup u osnovi za distribuirane programe koji pridonose (namjerno) ograničenom obliku dodijeljene zajedničke memorije. Spark promovira implementaciju i iterativnih algoritama koji svoj niz podataka posjećuju u različitim vremenima unutar petlje, i interaktivne / istraživačke analize podataka, tj. Repliciranog pretraživanja podataka u stilu baze podataka. Latencija takvih aplikacija može se smanjiti za mnogo reda veličine povezane s implementacijom MapReduce (kao što je bilo popularno u Apache Hadoop skupovima). Klasa iterativnih algoritama su temeljni algoritmi za sustave strojnog učenja, koji su stvorili primarni zamah za razvoj Apache Spark-a.

Usporedba između TensorFlow i Spark (Infographics)

Ispod je top 5 razlike između TensorFlow i Spark

Ključne razlike između TensorFlow i Spark

Oba su TensorFlow vs Spark popularni izbor na tržištu; neka nam govori o nekim glavnim razlikama između TensorFlow-a i Spark-a

Apache Spark preferirano Spark kao što je općenito poznat kao open-cluster racunalni okvir koji daje sučelje za čitave programske klastere s implicitnom paralelizmom podataka, također toleranciju grešaka. TensorFlow, s druge strane, je kompaktna biblioteka koju je razvio Google i koja pomaže poboljšavajući performanse numeričkih računanja čak i neuronske mreže i generiranje protoka podataka kao grafikoni - koji se sastoje od čvorova koji pokazuju operacije i rubova koji označavaju niz podataka.
Spark, u osnovi veliki okvir podataka, omogućio je velikom broju korporacija koje generiraju ogromnu količinu korisničkih podataka da bi učinkovito obrađivale i nadalje nudile preporuke u razmjeru. Dok Tensorflow, u osnovi strojno učenje, podržava ljude da stvaraju opsežne modele učenja bez potrebe za rigoroznim skupovima vještina stručnjaka za strojno učenje.
U Sparku, brzi i sveobuhvatni mehanizam za obradu podataka velikih razmjera omogućuje razne značajke poput strujanja i sofisticirane analitike, velike brzine, jednostavnost uporabe, može se povezati sa SQL-om, može se pokretati svuda poput Mesosa, Hadoopa i oblaka. S druge strane, u Tensorflowu, Google API-u koji omogućava računanje velikog učenja i strojnog učenja, TensorFlow daje protok izračuna grafičkog prikaza. API potiče korisnika da napiše složen dizajn neuronske mreže i podešava ga prema vrijednostima aktivacije.
Tensorflow Pisano u Python-u, C ++, CUDA. Nasuprot tome, Spark je napisan u Scala, Java, Python, R
TensorFlow On Spark rješava poteškoće pri distribuiranju visokog učenja na značajnim klasterima podataka na distribuirani način, što nije sasvim moderna robusna paradigma znanja, no poželjno je nadogradnja postojećih okvira koji su zahtijevali razvoj različitih programa za širenje inteligencije na značajnim skupinama podataka. Spajanje oba TensorFlow-a i Spark pruža prostor za neželjenu složenost sustava kao i zastoj u učenju s kraja na kraj.

Tablica za usporedbu TensorFlow vs Spark

Ispod je 5 najboljih usporedbi između TensorFlow i Spark

Osnova usporedbe između TensorFlow i Spark	TENSORFLOW	ISKRA
definicija	TensorFlow podrazumijeva knjižnicu softvera s otvorenim kodom prema programiranju protoka podataka tijekom niza zadataka. To je tipična matematička knjižnica koja se slično koristi i za aplikacije strojnog učenja poput neuronskih mreža. Koristi se i za ispitivanje i za proizvodnju u Google.‍	Apache Spark podrazumijeva otvoreni izvorni zajednički okvir klaster računarstva opće namjene. U osnovi razvijen na kalifornijskom sveučilištu, u Berkeleyevom AMPLabu, baza podataka Spark kasnije je dodijeljena softverskoj fondaciji Apache, koja od tada upravlja. Spark daje sučelje za programiranje čitavih klastera s implicitnom paralelizmom podataka i tolerancijom na pogreške.
Pisano u	Python, C ++, CUDA	Scala, Java, Python, R
Operacijski sustav	Linux, macOS, Windows, Android, JavaScript	Microsoft Windows, macOS, Linux
Tip	Knjižnica strojnog učenja	Analiza podataka, algoritmi strojnog učenja
Za razvijanje (s)	Googleov tim za mozak	Apache Software Foundation, UC Berkeley AMPLab, Databricks

Zaključak

Ukratko, Apache Spark podrazumijeva okvir za obradu podataka, dok se TensorFlow koristio za prilagođeno učenje i dizajn neuronskih mreža. Stoga, ako korisnik zahtijeva implementaciju algoritama dubokog učenja, TensorFlow je rješenje, a za obradu podataka to je Spark.

Preporučeni članci

Ovo je vodič za najbolju razliku između TensorFlow i Spark. Ovdje također raspravljamo o TensorFlow vs Spark ključnim razlikama s infografikom i tablicom usporedbe. Da biste saznali više, možete pogledati i sljedeće članke.