Διαφορά μεταξύ Hadoop και Spark

Ένα από τα μεγαλύτερα προβλήματα σε σχέση με τα Big Data είναι ότι αφιερώνεται σημαντικός χρόνος για την ανάλυση δεδομένων που περιλαμβάνει την αναγνώριση, τον καθαρισμό και την ενσωμάτωση δεδομένων. Οι μεγάλοι όγκοι δεδομένων και η απαίτηση ανάλυσης των δεδομένων οδηγούν στην επιστήμη των δεδομένων. Αλλά συχνά τα δεδομένα είναι διασκορπισμένα σε πολλές επιχειρηματικές εφαρμογές και συστήματα που τα καθιστούν λίγο δύσκολο να αναλυθούν. Επομένως, τα δεδομένα πρέπει να επανασχεδιαστούν και να αναδιαμορφωθούν ώστε να διευκολυνθεί η ανάλυση. Αυτό απαιτεί πιο εξελιγμένες λύσεις για να κάνουν τις πληροφορίες πιο προσιτές στους χρήστες. Το Apache Hadoop είναι μια τέτοια λύση μεταχειρισμένος για την αποθήκευση και την επεξεργασία μεγάλων δεδομένων, μαζί με πολλά άλλα μεγάλα δεδομένα εργαλεία όπως το Apache Spark. Αλλά ποιο είναι το σωστό δομή για επεξεργασία και ανάλυση δεδομένων - Hadoop ή Spark; Ας ανακαλύψουμε.



Apache Hadoop

Το Hadoop είναι εγγεγραμμένο εμπορικό σήμα του Apache Software Foundation και ένα πλαίσιο ανοιχτού κώδικα που έχει σχεδιαστεί για την αποθήκευση και την επεξεργασία πολύ μεγάλων συνόλων δεδομένων σε ομάδες υπολογιστών. Διαχειρίζεται δεδομένα πολύ μεγάλης κλίμακας με λογικό κόστος σε εύλογο χρόνο. Επιπλέον, παρέχει επίσης μηχανισμούς για τη βελτίωση της απόδοσης υπολογισμού σε κλίμακα. Το Hadoop παρέχει ένα υπολογιστικό πλαίσιο για την αποθήκευση και την επεξεργασία Big Data χρησιμοποιώντας το μοντέλο προγραμματισμού MapReduce της Google. Μπορεί να λειτουργήσει με έναν μόνο διακομιστή ή μπορεί να αναβαθμιστεί συμπεριλαμβανομένων χιλιάδων μηχανημάτων βασικών προϊόντων. Παρόλο που, το Hadoop αναπτύχθηκε ως μέρος ενός έργου ανοιχτού κώδικα στο Ίδρυμα Λογισμικού Apache με βάση το παράδειγμα MapReduce, σήμερα υπάρχει μια ποικιλία διανομών για το Hadoop. Ωστόσο, το MapReduce εξακολουθεί να είναι μια σημαντική μέθοδος που χρησιμοποιείται για τη συγκέντρωση και τον υπολογισμό. Το βασικό ιδέα στο οποίο βασίζεται το MapReduce είναι παράλληλη επεξεργασία δεδομένων.



Apache Spark

Το Apache Spark είναι μια μηχανή υπολογιστών συμπλέγματος ανοιχτού κώδικα και ένα σύνολο βιβλιοθηκών για επεξεργασία δεδομένων μεγάλης κλίμακας σε ομάδες υπολογιστών. Χτισμένο πάνω από το μοντέλο Hadoop MapReduce, το Spark είναι η πιο ενεργά αναπτυγμένη μηχανή ανοιχτού κώδικα που κάνει την ανάλυση δεδομένων πιο γρήγορη και κάνει τα προγράμματα να τρέχουν πιο γρήγορα. Επιτρέπει σε πραγματικό χρόνο και προηγμένα αναλυτικά στοιχεία στην πλατφόρμα Apache Hadoop. Ο πυρήνας του Spark είναι μια μηχανή υπολογιστών που αποτελείται από προγραμματισμό, διανομή και παρακολούθηση εφαρμογών που αποτελούνται από πολλές υπολογιστικές εργασίες. Ο βασικός οδηγός στόχος του είναι να προσφέρει μια ενοποιημένη πλατφόρμα για τη σύνταξη εφαρμογών Big Data. Ο Spark γεννήθηκε αρχικά στο εργαστήριο APM του Πανεπιστημίου του Μπέρκλεϋ και τώρα είναι ένα από τα κορυφαία έργα ανοιχτού κώδικα στο χαρτοφυλάκιο του Apache Software Foundation. Οι απαράμιλλες δυνατότητες υπολογισμού στη μνήμη επιτρέπουν στις αναλυτικές εφαρμογές να εκτελούνται έως και 100 φορές ταχύτερα στο Apache Spark από άλλες παρόμοιες τεχνολογίες στην αγορά σήμερα.



Διαφορά μεταξύ Hadoop και Spark

Δομή

- Το Hadoop είναι σήμα κατατεθέν του Apache Software Foundation και ένα πλαίσιο ανοιχτού κώδικα που έχει σχεδιαστεί για την αποθήκευση και την επεξεργασία πολύ μεγάλων συνόλων δεδομένων σε ομάδες υπολογιστών. Βασικά, είναι μια μηχανή επεξεργασίας δεδομένων που χειρίζεται δεδομένα πολύ μεγάλης κλίμακας με λογικό κόστος σε εύλογο χρόνο. Το Apache Spark είναι μια μηχανή υπολογιστών συμπλέγματος ανοιχτού κώδικα που έχει κατασκευαστεί πάνω από το μοντέλο MapReduce του Hadoop για επεξεργασία δεδομένων μεγάλης κλίμακας και ανάλυση σε ομάδες υπολογιστών. Το Spark επιτρέπει σε πραγματικό χρόνο και προηγμένα αναλυτικά στοιχεία στην πλατφόρμα Apache Hadoop για να επιταχύνει τη διαδικασία υπολογιστών Hadoop.

Εκτέλεση

- Το Hadoop είναι γραμμένο σε Java, οπότε απαιτεί τη σύνταξη μεγάλων γραμμών κώδικα που απαιτούν περισσότερο χρόνο για την εκτέλεση του προγράμματος. Η αρχικά αναπτυγμένη εφαρμογή Hadoop MapReduce ήταν καινοτόμος αλλά επίσης αρκετά περιορισμένη και επίσης όχι πολύ ευέλικτη. Το Apache Spark, από την άλλη πλευρά, είναι γραμμένο σε μια συνοπτική, κομψή γλώσσα Scala για να κάνει τα προγράμματα να λειτουργούν ευκολότερα και ταχύτερα. Στην πραγματικότητα, είναι σε θέση να εκτελεί εφαρμογές έως και 100 φορές γρηγορότερα από ό, τι όχι μόνο το Hadoop, αλλά και άλλες παρόμοιες τεχνολογίες στην αγορά.

Ευκολία στη χρήση

- Το πρότυπο Hadoop MapReduce είναι καινοτόμο αλλά αρκετά περιορισμένο και άκαμπτο. Τα προγράμματα MapReduce εκτελούνται κατά παρτίδες και είναι χρήσιμα για συγκέντρωση και καταμέτρηση σε μεγάλη κλίμακα. Το Spark, από την άλλη πλευρά, παρέχει σταθερά, συνθέσιμα API που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τη δημιουργία μιας εφαρμογής από μικρότερα κομμάτια ή από υπάρχουσες βιβλιοθήκες. Τα API του Spark έχουν επίσης σχεδιαστεί για να επιτρέπουν υψηλή απόδοση βελτιστοποιώντας τις διάφορες βιβλιοθήκες και λειτουργίες που συντίθενται μαζί σε ένα πρόγραμμα χρήστη. Και δεδομένου ότι το Spark αποθηκεύει τα περισσότερα δεδομένα εισόδου στη μνήμη, χάρη στο RDD (Resilient Distributed Dataset), εξαλείφει την ανάγκη φόρτωσης πολλές φορές στη μνήμη και στην αποθήκευση δίσκου.



Κόστος

- Το Hadoop File System (HDFS) είναι ένας οικονομικά αποδοτικός τρόπος αποθήκευσης μεγάλων όγκων δεδομένων τόσο δομημένων όσο και μη δομημένων σε ένα μέρος για βαθιά ανάλυση. Το κόστος της Hadoop ανά terabyte είναι πολύ μικρότερο από το κόστος άλλων τεχνολογιών διαχείρισης δεδομένων που χρησιμοποιούνται ευρέως για τη συντήρηση αποθηκών εταιρικών δεδομένων. Το Spark, από την άλλη πλευρά, δεν είναι ακριβώς μια καλύτερη επιλογή όσον αφορά την εξοικονόμηση κόστους, επειδή απαιτεί πολλή μνήμη RAM για την προσωρινή αποθήκευση δεδομένων στη μνήμη, γεγονός που αυξάνει το σύμπλεγμα, εξ ου και το κόστος οριακά, σε σύγκριση με το Hadoop.

Hadoop εναντίον Spark: Διάγραμμα σύγκρισης

Περίληψη των Hadoop εναντίον Spark

Το Hadoop δεν είναι μόνο μια ιδανική εναλλακτική λύση για την αποθήκευση μεγάλων ποσοτήτων δομημένων και μη δομημένων δεδομένων με οικονομικά αποδοτικό τρόπο, αλλά παρέχει επίσης μηχανισμούς για τη βελτίωση της απόδοσης υπολογισμού σε κλίμακα. Αν και, αναπτύχθηκε αρχικά ως ανοιχτή πηγή Το έργο Apache Software Foundation βασισμένο στο μοντέλο MapReduce της Google, υπάρχει μια ποικιλία διαφορετικών διανομών διαθέσιμων για το Hadoop σήμερα. Το Apache Spark δημιουργήθηκε πάνω από το μοντέλο MapReduce για να επεκτείνει την αποδοτικότητά του για τη χρήση περισσότερων τύπων υπολογισμών, συμπεριλαμβανομένης της επεξεργασίας ροής και των διαδραστικών ερωτημάτων. Το Spark επιτρέπει σε πραγματικό χρόνο και προηγμένα αναλυτικά στοιχεία στην πλατφόρμα Apache Hadoop για να επιταχύνει τη διαδικασία υπολογιστών Hadoop.

Δημοφιλείς Αναρτήσεις

Διαφορά μεταξύ Wi-Fi και κινητής τηλεφωνίας

Εδώ και χρόνια, ο όρος Wi-Fi χρησιμοποιείται σε συνδυασμό με το ασύρματο internet, είτε είναι το ιδιωτικό οικιακό σας δίκτυο είτε δωρεάν Wi-Fi hotspots που μπορείτε να λάβετε

Διαφορά μεταξύ ερυθρομυκίνης και κλαριθρομυκίνης

Τα αντιβιοτικά της ερυθρομυκίνης έναντι της κλαριθρομυκίνης είναι πολύ ισχυρά και ισχυρά φάρμακα. Εάν η πενικιλίνη δεν εφευρέθηκε, πολλοί άνθρωποι θα είχαν πιθανώς πεθάνει λόγω

Διαφορά μεταξύ αντισηπτικών και αντιβιοτικών

Τόσο το αντισηπτικό όσο και το αντιβιοτικό είναι αντιμικροβιακά, χημικές ουσίες που καταστρέφουν μικρόβια ή μικροοργανισμούς (βακτήρια, μύκητες και άλλα παθογόνα). Ένα αντι

Το Mig-17 παρήγαγε τις πρώτες αεροπορικές νίκες του Βόρειου Βιετνάμ

Ο παρωχημένος μαχητής εισήλθε στη σοβιετική θητεία το 1953

Διαφορές μεταξύ παραγωγής και παραγωγής

Οι δύο φράσεις «για παραγωγή» και «για κατασκευή» συχνά θεωρούνται συνώνυμα και χρησιμοποιούνται ως αντικαταστάσεις μεταξύ τους. Πολλές φορές, η χρήση των δύο

Κριτική βιβλίου - Beyond the Killing Fields, War Writing, από τον Sydney Schanberg

Πέρα από τα Killing Fields είναι μια συλλογή των πολεμικών αναφορών του Sidney Schanberg, συμπεριλαμβανομένων αποστολών από την Καμπότζη καθώς το Khmer Rouge έκλεισε. Ο Schanberg παρουσιάζει τις αποδείξεις του ότι αμερικάνικες δυνάμεις και MIA που επέζησαν του πολέμου έμειναν πίσω