Diferența dintre Hadoop și Apache Spark
Hadoop vs Apache Spark este un cadru de date mare și conține unele dintre cele mai populare instrumente și tehnici pe care brandurile le pot utiliza pentru a efectua sarcini mari legate de date. Pe de altă parte, Apache Spark este un cadru de calcul pentru cluster open-source. În timp ce Hadoop vs Apache Spark ar putea părea concurenți, ei nu îndeplinesc aceleași sarcini și, în unele situații, pot lucra chiar împreună. Deși este raportat că Spark poate funcționa de peste 100 de ori mai rapid decât Hadoop în unele cazuri, nu are propriul sistem de stocare. Acesta este un criteriu important, deoarece stocarea distribuită este unul dintre cele mai importante aspecte ale proiectelor de date.
Deci, ce este exact Big Data?
Datele mari este un cuvânt cheie care ajută organizațiile și companiile să înțeleagă cantități mari de date. A primit multă atenție în ultimul deceniu și, în termeni simpli, este definit ca date mari, atât de mari pentru o companie, încât nu poate fi procesată folosind surse convenționale. Instrumente mai noi sunt dezvoltate zilnic, astfel încât companiile pot începe să înțeleagă această cantitate tot mai mare de date. De aceea, datele mari reprezintă una dintre cele mai mari tendințe tehnologice care vor afecta rezultatele mărcilor și companiilor de pe tot globul.
Care este dimensiunea Big Data și cât de rapid crește acest sector?
Tehnologia a jucat întotdeauna un rol integral în funcționarea mărcilor și companiilor din întreaga lume. Acest lucru se datorează faptului că tehnologia ajută companiile să își crească profiturile și productivitatea într-un mod eficient. De exemplu, în prezentarea sa, Keg Kruger a descris modul în care recensământul american a folosit Sistemul de Tabulare Hollerith unde multe date au trebuit să fie tabulate în mod mecanic. Pentru a face față cantității masive de date, Hollerith a fost combinat cu alte trei companii pentru a forma Computer Corporation Tabulating Recording Corporation, care astăzi se numește IBM sau International Business Machines.
Datele sunt măsurate în octeți, care este o unitate care este utilizată pentru măsurarea informațiilor digitale. În câmp, 8 biți este egal cu un octet. De la gigabytes la petabytes, lumea datelor mari se extinde. Unele valori ale datelor sunt numite gigabyte, terabyte, petabyte și exabyte, printre altele.
Pentru a pune lucrurile în perspectivă, un gigabyte este egal cu 1024 megabyte, ceea ce reprezintă date care sunt stocate într-un singur DVD, în timp ce un petaby este cantitatea de date stocate pe CD-uri de aproximativ 2 mile înălțime sau în valoare de 13 ani de video HD TV în timp ce un exabyte este egală cu un miliard de gigabyte.
Unele dintre caracteristicile majore ale Big Data pot fi menționate mai jos:
- Volumul de date: cantitatea de date este una dintre cele mai mari caracteristici ale datelor mari. Când dimensiunea și potențialul datelor sunt mari, există mai multe șanse ca acestea să fie calificate să fie numite date mari. Numele Big Data conține însuși cuvântul și acesta este o caracteristică a mărimii.
- Varietate de date: o altă caracteristică a datelor Big este soiul. De asemenea, este important ca analiza datelor să fie efectuată pe datele respective. În plus, este de asemenea important ca analiștii să poată utiliza datele menționate pentru a atrage informații valoroase care, la rândul lor, pot ajuta compania să își atingă obiectivele și obiectivele.
- Viteza datelor: Aici termenul viteză se referă la viteza cu care sunt generate și procesate datele. Acest lucru este extrem de important, deoarece viteza cu care sunt prelucrate datele joacă un rol important în a ajuta companiile să își atingă obiectivele. Cu cât sunt prelucrate mai rapid datele, cu atât mai rapid companiile vor putea ajunge la următoarea etapă de dezvoltare într-o manieră eficientă.
- Variabilitatea: O altă caracteristică a datelor Big este variabilitatea. Acest lucru înseamnă că datele trebuie să gestioneze în mod ineficient, astfel încât să nu existe incoerență în ele. O inconsecvență a datelor trebuie gestionată într-un mod eficient, astfel încât să nu afecteze calitatea datelor în niciun stadiu.
- Natura complexă a datelor: Companiile și mărcile gestionează astăzi tone de date care provin din surse multiple. Aceste date trebuie conectate, conectate și corelate, astfel încât companiile să poată da seama de aceste informații și să le utilizeze pentru a face campanii și planuri eficiente. De aceea, complexitatea este una dintre cele mai integrante caracteristici ale datelor mari.
Prin urmare, nu este surprinzător faptul că datele mari sunt unul dintre cei mai mari factori care influențează funcționarea companiilor în mai multe forme. În multe industrii, atât companii performante, cât și startup-uri folosesc puterea datelor mari pentru a crea soluții inovatoare și competitive. De exemplu, industria medicală a beneficiat mult de utilizarea soluțiilor de date mari. În această industrie, pionierii datelor analizează în mod eficient rezultatele studiilor medicale și descoperă astfel noi beneficii și riscuri ale medicamentelor și vaccinurilor. Aceste studii care folosesc soluții de date mari sunt la scară mult mai mare decât studiile clinice, permițând astfel industriei medicale să-și extindă potențialul și să hărțuiască oportunitățile nelimitate într-un mod eficient. De asemenea, alte industrii se trezesc lent și există o adoptare sporită a tehnicilor de date de la companii de toate dimensiunile și sectoarele. Aceste cunoștințe permit brandurilor să nu ofere doar produse noi și inovatoare audienței actuale, dar să creeze modele inovatoare pentru utilizarea viitoare.
Multe organizații se află astăzi în mijlocul multor fluxuri de informații în care datele despre produse și servicii, cumpărători și vânzători, intențiile consumatorilor, printre altele, trebuie studiate într-o manieră adecvată. Dacă mărcile vor să supraviețuiască pe piețele viitoare, atunci trebuie să poată folosi capabilitățile oferite de Big Data într-o modă eficientă și de succes. Unul dintre cele mai importante aspecte ale adoptării datelor mari este cadrul pe care companiile ar dori să îl adopte pentru utilizarea lor. Două dintre cele mai populare cadre de date mari care există pe piață includ Hadoop și Spark. În timp ce Spark a depășit Hadoop drept cel mai activ open-source, ambele cadre sunt utilizate de mai multe companii din sectoare. Deși comparația dintre Hadoop și Apache Spark nu este cu adevărat posibilă, ambele sisteme au unele utilizări și funcții foarte similare.
Infografie Hadoop vs Apache Spark
Mai jos se află primele 6 comparații între Hadoop și Apache Spark
Atât Hadoop, cât și Apache Spark este un cadru de date mare și conțin unele dintre cele mai populare instrumente și tehnici pe care brandurile le pot utiliza pentru a efectua sarcini mari legate de date.
Creat de Doug Cutting și Mike Cafarella, Hadoop a fost creat în anul 2006. La acel moment, a fost dezvoltat pentru a sprijini distribuția pentru proiectul motorului de căutare Nutch. Ulterior, a devenit unul dintre cele mai importante cadre de date mari și până de curând a dominat piața ca jucător major. Pe de altă parte, Apache Spark este un cadru de calcul pentru cluster open-source care a fost dezvoltat la AMPLab din California. Ulterior a fost donată Apache Software Foundation, unde rămâne și astăzi. n februarie 2014, Spark a devenit un proiect Apache la cel mai înalt nivel, iar mai târziu, în noiembrie a aceluiași an, echipa de inginerie de la Databricks a stabilit un nou record în ceea ce privește sortarea în mare măsură, folosind cadrul Spark. Atât Hadoop, cât și Apache Spark este un cadru de date extrem de popular, care este utilizat de mai multe companii și concurează între ele pentru mai mult spațiu pe piață.
În timp ce Hadoop vs Apache Spark ar putea părea concurenți, ei nu îndeplinesc aceleași sarcini și, în unele situații, pot lucra chiar împreună. Deși este raportat că Spark poate funcționa de peste 100 de ori mai rapid decât Hadoop în unele cazuri, nu are propriul sistem de stocare. Acesta este un criteriu important, deoarece stocarea distribuită este unul dintre cele mai importante aspecte ale proiectelor de date. Acest lucru se datorează faptului că cadrul de stocare a datelor permite stocarea datelor în seturi de date multi-PETA, care la rândul lor pot fi stocate pe un număr infinit de hard disk-uri, ceea ce îl face extrem de rentabil. În plus, cadrele de date trebuie să fie scalabile în natură, astfel încât să poată fi adăugate mai multe drivere în rețea, odată cu creșterea dimensiunii datelor. Deoarece Spark nu are propriul sistem de stocare a datelor, acest cadru necesită unul care este furnizat de o altă parte. De aceea, pentru multe proiecte Big Data, companiile care instalează Spark pentru aplicații de analiză avansată, folosesc, de obicei, și sistemul de fișiere Hadoop Distribuit pentru stocarea datelor.
Viteza este, așadar, singurul lucru care îi oferă lui Spark un avantaj în plus față de Hadoop. Deoarece Spark își ocupă funcțiile copiindu-le din stocarea fizică distribuită. Deoarece în Spark nu există hard disk-uri mecanice clunky lente, viteza cu care își poate îndeplini funcțiile în comparație cu Hadoop este mai rapidă. În cazul Hadoop, datele scrise sunt salvate în sistemul MapReduce al lui Hadoop, care, de asemenea, scrie toate datele înapoi la mediul de stocare fizică după fiecare funcție. Această copiere a datelor a fost făcută astfel încât o recuperare completă a fost posibilă în cazul în care ceva nu a mers în timpul procesului. Deoarece datele stocate în mod electronic sunt mai volatile, acestea au fost considerate importante. În cazul sistemului Spark, datele sunt aranjate într-un sistem numit seturi de date distribuite rezistente, care pot fi recuperate în cazul în care ceva nu merge bine în timpul procesului de date mari.
Un alt lucru care îl pune pe Spark înainte de Hadoop este că Spark este capabil să proceseze sarcinile în timp real și are învățare avansată a mașinilor. Prelucrarea în timp real înseamnă că datele pot fi introduse într-o aplicație analitică în momentul în care sunt cunoscute, iar informațiile pot fi obținute imediat. Aceasta înseamnă că se pot întreprinde acțiuni imediate cu privire la aceste informații, permițând astfel companiilor să profite de oportunitățile actuale. În plus, învățarea mașinii este definită ca algoritmi care pot gândi singuri, permițându-le astfel să creeze o soluție pentru seturi mari de date. Aceasta este tipul de tehnologie care se află în centrul industriilor avansate și poate ajuta managementul să facă față problemelor înainte de a apărut chiar și pe de o parte și de a crea o tehnologie inovatoare care este responsabilă pentru mașini și nave fără șofer, pe de altă parte.
Prin urmare, Hadoop vs Apache Spark sunt două sisteme de baze de date diferite și iată câteva lucruri care le diferențiază:
- Ambele sisteme funcționează într-o manieră diferită: Hadoop vs Apache Spark sunt cadre de date mari care au funcții diferite. În timp ce Hadoop este o infrastructură de date distribuită, care distribuie o colecție uriașă de date pe mai multe noduri. Aceasta înseamnă că utilizatorii de Hadoop nu trebuie să investească și să întrețină hardware personalizat extrem de scump. Prin indexarea și evidența datelor, permite companiilor să facă același lucru într-un mod rapid și rapid. Pe de altă parte, Spark este un instrument de prelucrare a datelor care operează pe stocarea de date distribuite, dar nu distribuie stocarea.
- Este posibil să utilizați un sistem fără celălalt: Hadoop oferă utilizatorilor nu doar o componentă de stocare (Hadoop Distributed File System), ci are și o componentă de procesare numită MapReduce. Aceasta înseamnă că utilizatorii care au achiziționat Hadoop nu trebuie să cumpere Spark pentru nevoile lor de procesare. În același timp, utilizatorii Spark, nu trebuie să instaleze nimic legat de Hadoop. Deoarece Spark nu are un sistem de gestionare a fișierelor, dacă mărcile au nevoie de unul, ele pot integra un sistem bazat pe cloud care nu trebuie să fie legat de Hadoop.
- Spark este mult mai rapid decât Hadoop, dar nu toate organizațiile pot avea nevoie de analize care să funcționeze cu o viteză atât de rapidă: stilul de procesare MapReduce este bun, dar dacă companiile dvs. au funcții mai statice, pot efectua și funcții analitice de date prin procesare prin lot. Cu toate acestea, dacă companiile trebuie să transmită date de la senzori de la o fabrică sau au nevoie de mai multe operații, cel mai bine este să investești în software-ul pentru date mari Spark. În plus, mulți algoritmi de învățare a mașinilor necesită operațiuni multiple, iar unele aplicații comune pentru instrumentul Spark includ recomandări de produse online, monitorizare a mașinii și securitate cibernetică, printre altele.
Hadoop vs Apache Spark este într-adevăr două mari cadre de date Big care există pe piață astăzi. În timp ce atât cadrele Hadoop, cât și Apache Spark sunt adesea înclinate într-o luptă pentru dominare, acestea au încă o mulțime de funcții care le fac extrem de importante în propria lor zonă de influență. Ele lucrează în diferite situații și, în general, tind să îndeplinească funcții unice și distincte.
Cursuri recomandate
Acesta a fost un ghid pentru Hadoop vs Apache Spark aici am discutat despre epoca big data este ceva la care trebuie să se uite fiecare brand, astfel încât să poată da rezultate într-o manieră eficientă, deoarece viitorul aparține acelor companii care extrag valoare din datele din o modă de succes. De asemenea, puteți consulta următorul articol Hadoop vs Apache Spark pentru a afla mai multe -
- Hadoop vs Apache Spark - Lucruri interesante pe care trebuie să le știi
- Apache Hadoop vs Apache Spark | Top 10 comparații utile de știut
- Hadoop vs Hive - Aflați cele mai bune diferențe
- Big Data vs Apache Hadoop - Top 4 comparație pe care trebuie să o înveți
- Ce să preferi Hadoop sau Spark