Razlika između Hadoop i Spark
Hadoop je okvir otvorenog koda koji omogućuje pohranjivanje i obradu velikih podataka u distribuiranom okruženju preko klastera računala. Hadoop je dizajniran tako da se poveća s jednog servera na tisuće strojeva, gdje svaki stroj nudi lokalno računanje i pohranu. Spark je open-source klaster računarstvo dizajnirano za brzo računanje. Pruža sučelje za programiranje čitavih klastera s implicitnom paralelizmom podataka i tolerancijom grešaka. Glavna značajka Spark-a je računalno klaster računala u memoriji koja povećava brzinu aplikacije.
Hadoop
- Hadoop je registrirani zaštitni znak softverske fondacije Apache. Koristi jednostavan programski model za izvođenje potrebne operacije među klasterima. Svi moduli u Hadoopu osmišljeni su s temeljnom pretpostavkom da su kvarovi hardvera česta pojava i da ih treba rješavati okvir.
- Aplikaciju pokreće algoritmom MapReduce, gdje se podaci paralelno obrađuju na različitim CPU čvorovima. Drugim riječima, Hadoop je dovoljno sposoban za razvoj aplikacija koje se dalje mogu pokrenuti na računalima s klasterima i mogle bi izvesti kompletnu statističku analizu za ogromne količine podataka.
- Jezgra Hadoopa sastoji se od prostora za pohranu, koji je poznat kao Hadoop distribuirani datotečni sustav i procesnog dijela koji se zove programski model MapReduce. Hadoop u osnovi dijeli datoteke na velike blokove i distribuira ih po klasterima, prenosi paketni kod u čvorove kako bi paralelno obradio podatke.
- Ovaj se pristup podataka obrađuje brže i učinkovitije. Ostali Hadoop moduli su uobičajeni Hadoop, što je gomila Java knjižnica i uslužnih programa koje su Hadoop moduli vratili. Te knjižnice pružaju datotečni sustav i apstrakciju na nivou operativnog sustava, također sadrže potrebne Java datoteke i skripte za pokretanje Hadoopa. Hadoop pređa je također modul koji se koristi za raspoređivanje poslova i upravljanje resursima klastera.
Iskra
- Spark je izgrađen na vrhu modula Hadoop MapReduce i proširuje MapReduce model kako bi učinkovito koristio više vrsta izračuna koji uključuju interaktivne upite i obradbu struje. Spark je uvela softverska fondacija Apache, kako bi se ubrzao proces računalnog računarskog računalstva Hadoop.
- Spark ima svoje upravljanje klasterima i nije modificirana verzija Hadoopa. Spark koristi Hadoop na dva načina - jedan je za pohranu, a drugi za obradu. Budući da upravljanje klasterima stiže iz samog Sparka, Hadoop koristi samo za potrebe pohrane.
- Spark je jedan od Hadoopovih potprojekata koji je razvijen 2009. godine, a kasnije je postao open source pod BSD licencom. Ima puno divnih značajki, izmjenom određenih modula i ugradnjom novih modula. Pomaže pokretanje aplikacije u Hadoop grupi, višestruko brže u memoriji.
- To je omogućeno smanjenjem broja operacija čitanja / pisanja na disk. Pohranjiva podatke obrade u memoriju, spremajući postupke čitanja / pisanja. Spark također nudi ugrađene API-je u Java, Python ili Scala. Stoga se prijave mogu pisati na više načina. Spark ne samo da pruža strategiju Karte i redukcije, već i podržava SQL upite, strujanje podataka, Strojno učenje i algoritme grafike.
Usporedba između Hadoopa i Sparka (Infographics)
Ispod je top 8 razlike između Hadoop i Spark 
Ključne razlike između Hadoop i Spark
Oba Hadoop i Spark popularni su odabir na tržištu; neka nam govori o nekim glavnim razlikama između Hadoopa i iskre:
- Hadoop je okvir otvorenog koda koji koristi MapReduce algoritam, a Spark munjevitom tehnologijom računanja klastera olakšava brzi rad, što proširuje MapReduce model kako bi se učinkovito koristio s više vrsta izračuna.
- Hadoopov model MapReduce čita i piše s diska, na taj način usporava brzinu obrade, dok Spark smanjuje broj ciklusa čitanja / pisanja na disk i pohranjuje intermedijarne podatke u memoriju, a time i brži rad.
- Hadoop zahtijeva od programera da kodiraju svaku operaciju, dok se Spark jednostavno programira s RDD-om.
- Hadoop MapReduce model pruža serijski motor, što ovisi o različitim motorima za ostale zahtjeve, dok Spark izvodi serije, interaktivno, strojno učenje i strujanje u istom klasteru.
- Hadoop je dizajniran za učinkovito rukovanje šaržom, dok je Spark dizajniran za efikasno upravljanje podacima u stvarnom vremenu.
- Hadoop je računalni okvir s visokom latencijom koji nema interaktivni način rada, dok je Spark računanje s malim latencijama i može interaktivno obraditi podatke.
- S Hadoop MapReduce, programer može obrađivati podatke samo u batch načinu rada, dok Spark može obraditi podatke u stvarnom vremenu putem Spark Streaminga.
- Hadoop je dizajniran za obradu grešaka i kvarova, prirodno je otporan na greške, stoga je visoko tolerantan na greške, dok, uz Spark, RDD omogućava oporavak particija na neuspjelim čvorovima.
- Hadoop, na primjer, treba vanjski planer poslova - Oozie za planiranje složenih tokova, dok Spark ima izradu u memoriji, pa ima i vlastiti planer protoka.
- Hadoop je jeftinija opcija koja se može usporediti s obzirom na cijenu dok Spark zahtijeva mnogo RAM-a da bi se pokrenula u memoriji, povećavajući na taj način klaster, a samim tim i cijenu.
Usporedba Tablica vs iskre
Niže se govori o primarnoj usporedbi Hadoopa i Sparka
| Osnove usporedbe između Hadoopa i Sparka |
Hadoop |
Iskra |
| Kategorija | Osnovni mehanizam za obradu podataka | Motor za analizu podataka |
| upotreba | Paketna obrada s ogromnom količinom podataka | Obradite podatke u stvarnom vremenu, iz događaja u stvarnom vremenu kao što su Twitter, Facebook |
| Latentnost | Računanje s velikim kašnjenjem | Računanje s malim kašnjenjem |
| Podaci | Obradite podatke u paketnom načinu rada | Može se interaktivno obraditi |
| Jednostavnost korištenja | Hadoop-ov MapReduce model je složen i treba rješavati API-je niske razine | Jednostavnija upotreba, apstrakcija omogućava korisniku da obrađuje podatke pomoću operatora visoke razine |
| raspored | Potreban je vanjski planer poslova | Izračunavanje u memoriji, nije potreban vanjski planer |
| sigurnosti | Vrlo siguran | Manje siguran u usporedbi s Hadoop-om |
| cijena | Manje skupo jer model MapReduce pruža jeftiniju strategiju | Što je skuplje od Hadoopa, jer ima rješenje za pamćenje |
Zaključak - Hadoop vs Spark
Hadoop MapReduce omogućuje paralelnu obradu ogromne količine podataka. Ona razbija veliki komad na manje koji se obrađuju odvojeno na različitim čvorovima podataka i automatski okuplja rezultate u više čvorova kako bi se vratio jedan rezultat. U slučaju da je rezultirajući skup podataka veći od dostupnog RAM-a, Hadoop MapReduce može nadmašiti Spark.
Spark je, s druge strane, lakši za upotrebu od Hadoopa, jer dolazi s prilagođenim API-jevima za Scala (svoj maternji jezik), Java, Python i Spark SQL. Budući da Spark pruža način izvođenja streaminga, grupne obrade i strojnog učenja u istom klasteru, korisnici lako pojednostavljuju svoju infrastrukturu za obradu podataka.
Konačna odluka izbora između Hadoop i Spark ovisi o osnovnom parametru - zahtjevu. Apache Spark mnogo je napredniji klasterski računalni motor od Hadoopovog MapReducea, budući da može podnijeti bilo koju vrstu zahtjeva, tj. Serijsku, interaktivnu, iterativnu, streaming itd., Dok Hadoop ograničava samo serijsku obradu. U isto vrijeme, Spark je skuplji od Hadoopa sa svojom značajkom u memoriji, koja na kraju zahtijeva mnogo RAM-a. Na kraju dana, sve ovisi o poslovnom proračunu i funkcionalnim potrebama. Nadam se da sada sigurno imate pošteniju ideju i za Hadoop i Spark.
Preporučeni članak
Ovo je vodič za najbolju razliku između Hadoopa i Sparka. Ovdje također raspravljamo o ključnim razlikama Hadoop vs Spark s infografikom i tablicom za usporedbu. Možete pogledati i sljedeće članke Hadoop vs Spark da biste saznali više.
- Skladište podataka vs Hadoop
- Splunk vs Spark
- Hadoop vs Cassandra - 17 nevjerojatnih razlika
- Svinja protiv iskre - koji je bolji
- Hadoop vs SQL izvedba: razlika