Разлика между Hadoop и Spark

Един от най-големите проблеми по отношение на Big Data е, че се отделя значително време за анализиране на данни, което включва идентифициране, изчистване и интегриране на данни. Големите обеми от данни и изискването за анализ на данните водят до науката за данните. Но често данните са разпръснати в много бизнес приложения и системи, което ги прави малко трудни за анализ. Така че данните трябва да бъдат реинженерирани и преформатирани, за да се направи по-лесно анализирането. Това изисква по-сложни решения, за да направи информацията по-достъпна за потребителите. Apache Hadoop е едно такова решение, използвано за съхранение и обработка на големи данни, заедно с множество други инструменти за големи данни, включително Apache Spark. Но коя е правилната рамка за обработка и анализ на данни - Hadoop или Spark? Нека разберем.

Apache Hadoop

Hadoop е регистрирана търговска марка на Apache Software Foundation и рамка с отворен код, предназначена за съхранение и обработка на много големи набори от данни в групи от компютри. Той обработва данни с много големи мащаби на разумна цена в разумен срок. В допълнение, тя също така предлага механизми за подобряване на изчислителната ефективност в мащаб. Hadoop предоставя изчислителна рамка за съхранение и обработка на големи данни, използвайки модела на Google MapReduce за програмиране. Той може да работи с един сървър или може да увеличи мащаба, включително хиляди стокови машини. Въпреки че Hadoop е разработен като част от проект с отворен код в рамките на софтуерната фондация Apache, базиран на парадигмата MapReduce, днес има разнообразни дистрибуции за Hadoop. Въпреки това MapReduce все още е важен метод, използван за събиране и броене. Основната идея, на която се основава MapReduce, е паралелна обработка на данни.

Apache Spark

Apache Spark е компютърна машина с отворен код и набор от библиотеки за мащабна обработка на данни в компютърни клъстери. Изграден на върха на модела Hadoop MapReduce, Spark е най-активно разработеният двигател с отворен код, който прави анализа на данните по-бърз и прави програмите да работят по-бързо. Той дава възможност за анализи в реално време и усъвършенстван анализ на платформата Apache Hadoop. Ядрото на Spark е изчислителен двигател, състоящ се от програмиране, разпределение и мониторинг на приложения, които са съставени от множество компютърни задачи. Основната му движеща цел е да предложи единна платформа за писане на приложения за големи данни. Spark първоначално е роден в лабораторията APM в университета в Бъркли и сега е един от най-добрите проекти с отворен код в портфолиото на Apache Software Foundation. Неговите несравними изчислителни възможности в паметта позволяват на аналитичните приложения да стартират до 100 пъти по-бързо на Apache Spark в сравнение с други подобни технологии на пазара днес.

Разлика между Hadoop и Spark

рамка

- Hadoop е регистрирана търговска марка на Apache Software Foundation и рамка с отворен код, предназначена за съхранение и обработка на много големи набори от данни в групи от компютри. По принцип това е двигател за обработка на данни, който обработва много мащабни данни с разумна цена в разумни срокове. Apache Spark е отворен код на клъстерни изчислителни машини, създаден на върха на модела MapReduce на Hadoop за мащабна обработка на данни и анализ на компютърни клъстери. Spark дава възможност за анализи в реално време и усъвършенстван анализ на платформата Apache Hadoop, за да се ускори изчислителния процес на Hadoop.

производителност

- Hadoop е написан на Java, така че изисква писане на дълги редове от код, което отнема повече време за изпълнение на програмата. Първоначално разработената Hadoop MapReduce реализация беше иновативна, но също така и доста ограничена, а също така не много гъвкава. Apache Spark, от друга страна, е написан на сбит, елегантен език Scala, за да улесни и по-бързо да стартират програмите. Всъщност той е в състояние да стартира приложения до 100 пъти по-бързо от не само Hadoop, но и други подобни технологии на пазара.

Лесно използване

- Парадигмата Hadoop MapReduce е иновативна, но сравнително ограничена и гъвкава. Програмите MapReduce се изпълняват на партида и са полезни за събиране и броене в голям мащаб. Spark, от друга страна, осигурява последователни, компостируеми API, които могат да бъдат използвани за изграждане на приложение от по-малки парчета или от съществуващи библиотеки. API-тата на Spark също са проектирани да осигуряват висока производителност чрез оптимизиране в различните библиотеки и функции, съставени заедно в потребителска програма. И тъй като Spark кешира по-голямата част от входните данни в паметта, благодарение на RDD (Resilient Distributed Dataset), тя премахва необходимостта от многократно зареждане в паметта и дисковото съхранение.

цена

- Файловата система Hadoop (HDFS) е рентабилен начин за съхранение на големи обеми от данни, както структурирани, така и неструктурирани на едно място за задълбочен анализ. Цената на Hadoop за терабайт е много по-малка от цената на други технологии за управление на данни, които се използват широко за поддържане на складове за данни на предприятия. Spark, от друга страна, не е точно по-добър вариант, що се отнася до ефективността на разходите, тъй като изисква много RAM памет, за да кешира данни в паметта, което увеличава клъстера, следователно разходите незначително, в сравнение с Hadoop.

Hadoop Vs. Искри: Сравнителна диаграма

Обобщение на Hadoop vs. Spark

Hadoop е не само идеална алтернатива за съхранение на големи количества структурирани и неструктурирани данни по рентабилен начин, но също така осигурява механизми за подобряване на изчислителната ефективност в мащаб. Въпреки че първоначално е разработен като проект с фондация Apache Software Foundation с отворен код, базиран на модела на MapReduce на Google, днес има множество различни дистрибуции за Hadoop. Apache Spark е създаден на върха на модела MapReduce, за да разшири своята ефективност за използване на повече видове изчисления, включително поточна обработка и интерактивни заявки. Spark дава възможност за анализи в реално време и усъвършенстван анализ на платформата Apache Hadoop, за да се ускори изчислителния процес на Hadoop.