Diferențele dintre MapReduce și Apache Spark
Apache Hadoop este un cadru de software open-source conceput pentru a se extinde de la servere individuale la mii de mașini și a rula aplicații pe clustere de hardware de marfă. Cadrul Apache Hadoop este împărțit în două straturi.
- Sistemul de fișiere distribuit Hadoop (HDFS)
- Procesare strat (MapReduce)
Stratul de stocare a Hadoop, adică HDFS este responsabil pentru stocarea datelor, în timp ce MapReduce este responsabil pentru procesarea datelor din clusterul Hadoop. MapReduce este această paradigmă de programare care permite scalabilitate masivă pe sute sau mii de servere dintr-un cluster Hadoop. MapReduce este o tehnică de procesare și un model de program pentru calcul distribuit bazat pe limbajul de programare Java. MapReduce este un cadru puternic pentru procesarea seturilor mari, distribuite de date structurate sau nestructurate pe un cluster Hadoop stocat în Sistemul de fișiere distribuit Hadoop (HDFS). Caracteristicile puternice ale MapReduce sunt scalabilitatea sa.
- Apache Spark este un cadru de tehnologie de calcul rapid și fulger, conceput pentru calcul rapid pe prelucrarea datelor la scară largă. Apache Spark este un motor de procesare distribuit, dar nu vine cu un manager de resurse cluster incorporat și un sistem de stocare distribuit. Trebuie să conectați un manager de cluster și un sistem de stocare la alegere. Apache Spark este format dintr-un nucleu Spark și un set de biblioteci similare cu cele disponibile pentru Hadoop. Nucleul este motorul de execuție distribuit și un set de limbi. Apache Spark acceptă limbi precum Java, Scala, Python și R pentru dezvoltarea aplicațiilor distribuite. Biblioteci suplimentare sunt create pe partea de sus a miezului Spark pentru a permite încărcarea de muncă care folosește streaming, SQL, grafic și învățare automată. Apache Spark este un motor de procesare a datelor pentru modurile de lot și streaming, cu interogări SQL, procesare grafică și învățare automată. Apache Spark poate rula independent și, de asemenea, pe Hadoop YARN Cluster Manager și astfel poate citi datele Hadoop existente.
- Puteți alege Apache YARN sau Mesos pentru manager de cluster pentru Apache Spark.
- Puteți alege Sistemul de fișiere distribuit Hadoop (HDFS), Google cloud storage, Amazon S3, Microsoft Azure pentru managerul de resurse pentru Apache Spark.
Comparație față în cap între MapReduce și Apache Spark (Infografie)
Mai jos este Top 20 Comparație între MapReduce și Apache Spark
Diferența cheie între MapReduce și Apache Spark
- MapReduce este strict bazat pe disc, în timp ce Apache Spark folosește memorie și poate utiliza un disc pentru procesare.
- MapReduce și Apache Spark au compatibilitate similară în ceea ce privește tipurile de date și sursele de date.
- Diferența principală dintre MapReduce și Spark este că MapReduce folosește stocarea persistentă și Spark folosește seturi de date distribuite rezistente.
- Hadoop MapReduce este destinat pentru datele care nu intră în memorie, în timp ce Apache Spark are o performanță mai bună pentru datele care se încadrează în memorie, în special pe clustere dedicate.
- Hadoop MapReduce poate fi o opțiune economică din cauza Hadoop ca serviciu, iar Apache Spark este mai rentabilă din cauza memoriei cu disponibilitate ridicată
- Apache Spark și Hadoop MapReduce sunt ambele tolerante la eșec, dar comparativ Hadoop MapReduce este mai tolerant la eșec decât Spark.
- Hadoop MapReduce necesită abilități de bază ale programării java, în timp ce Programarea în Apache Spark este mai ușoară, deoarece are un mod interactiv.
- Spark este capabil să execute joburi de procesare a loturilor între 10 până la 100 de ori mai rapid decât MapReduce Deși ambele instrumente sunt utilizate pentru procesarea Big Data.
Când se utilizează MapReduce:
- Procesarea liniară a setului de date mari
- Nu este necesară o soluție intermediară
Când să folosiți Apache Spark:
- Procesarea rapidă și interactivă a datelor
- Alăturarea seturilor de date
- Prelucrare grafică
- Joburi iterative
- Prelucrare în timp real
- Învățare automată
MapReduce vs Apache Spark Tabelul de comparație
| MapReduce | Scânteie Apache | |
| Procesarea datelor | Numai pentru procesarea lotului | Prelucrarea loturilor, precum și procesarea datelor în timp real |
| Viteză de procesare | Mai lent decât Apache Spark, deoarece dacă latența discului I / O | 100x mai rapid în memorie și 10x mai rapid în timpul rulării pe disc |
| Categorie | Motor de prelucrare a datelor | Motorul de analiză a datelor |
| Cheltuieli | Mai puțin costisitor comparativ cu Apache Spark | Mai costisitor din cauza unei cantități mari de RAM |
| scalabilitate | Ambele sunt scalabile limitate la 1000 de noduri într-un singur cluster | Ambele sunt scalabile limitate la 1000 de noduri într-un singur cluster |
| Învățare automată | MapReduce este mai compatibil cu Apache Mahout în timp ce se integrează cu Machine Learning | Apache Spark au API-urile încorporate pentru învățarea mașinii |
| Compatibilitate | Compatibil major cu toate sursele de date și formatele de fișiere | Apache Spark se poate integra cu toate sursele de date și formatele de fișiere acceptate de clusterul Hadoop |
| Securitate | Cadrul MapReduce este mai sigur în comparație cu Apache Spark | Funcția de securitate în Apache Spark este mai în evoluție și se maturizează |
| Scheduler | Dependente de Scheduler extern | Apache Spark are programator propriu |
| Toleranță la erori | Utilizează replicarea pentru eroare Toleranță | Apache Spark folosește RDD și alte modele de stocare a datelor pentru toleranța la erori |
| Ușurință în utilizare | MapReduce este un pic complex comparativ cu Apache Spark din cauza API-urilor JAVA | Apache Spark este mai ușor de utilizat din cauza API-urilor bogate |
| Eliminarea duplicatelor | MapReduce nu acceptă aceste funcții | Apache Spark procesează fiecare înregistrare exact o dată, eliminând astfel duplicarea. |
| Suport lingvistic | Limba primară este Java, dar limbi precum C, C ++, Ruby, Python, Perl, Groovy | Spache Apache acceptă Java, Scala, Python și R |
| Latență | Foarte mare latență | Compararea mult mai rapidă a MapReduce Framework |
| Complexitate | Greu de scris și depanat coduri | Ușor de scris și depanat |
| Comunitatea Apache | Cadrul Open Source pentru procesarea datelor | Cadru Open Source pentru procesarea datelor la o viteză mai mare |
| Codificare | Mai multe linii de cod | Linii mai mici ale Codului |
| Mod interactiv | Nu este interactiv | Interactiv |
| Infrastructură | Hardware pentru mărfuri | Hardware-ul de nivel mediu-înalt |
| SQL | Suportă prin limbajul de interogare din stup | Suportă prin Spark SQL |
Concluzie - MapReduce vs Apache Spark
MapReduce și Apache Spark sunt instrumentul cel mai important pentru procesarea Big Data. Avantajul major al MapReduce este că este ușor să scalăm prelucrarea datelor pe mai multe noduri de calcul, în timp ce Apache Spark oferă computere de mare viteză, agilitate și ușurință relativă de utilizare sunt completări perfecte pentru MapReduce. MapReduce și Apache Spark au o relație simbiotică între ei. Hadoop oferă funcții pe care Spark nu le deține, cum ar fi un sistem de fișiere distribuit și Spark oferă procesare în memorie în timp real pentru acele seturi de date care o necesită. MapReduce este un computer bazat pe disc, în timp ce Apache Spark este un computer bazat pe RAM. MapReduce și Apache Spark sunt un instrument puternic pentru procesarea Big Data și face ca Hadoop Cluster să fie mai robust.
Articole recomandate
Acesta a fost un ghid pentru MapReduce vs Apache Spark, semnificația lor, comparația dintre cap și cap, diferențele cheie, tabelul de comparație și concluzii. De asemenea, puteți consulta următoarele articole pentru a afla mai multe -
- Azure Paas vs Iaas Comparații utile de învățat
- Cele mai bune 5 diferențe între Hadoop și MapReduce
- Trebuie să știți despre MapReduce vs Spark
- Apache Storm vs Apache Spark - Aflați 15 diferențe utile
- Apache Hive vs Apache Spark SQL - 13 uimitoare diferențe
- Întrebări la interviu Groovy: întrebări uimitoare