TensorFlow vs Spark - Care este mai bun (cu infografie)

Diferența dintre TensorFlow și Spark

Ce este TensorFlow?

TensorFlow implică o bibliotecă open-source prietenoasă cu Python pentru calcularea numerică care realizează învățarea mașinii mai rapid și mai simplu. TensorFlow permite dezvoltatorilor să proiecteze grafice de flux de date - structuri care definesc modul în care datele se deplasează peste un grafic, fie o serie de noduri de procesare. Un nod individual dintr-un anumit grafic semnifică unele operații matematice. De asemenea, toate punctele, fie asocierea dintre noduri, implică unele tensiuni multidimensionale colectarea preferențială de date. TensorFlow oferă totul pentru asta dezvoltatorului printr-un mod al limbajului popular, Python. Acest limbaj este simplu de lucrat cu și ușor de învățat și oferă abordări acceptabile pentru a reprezenta prin care abstracțiile la nivel înalt pot fi legate de Tensori, iar Nodurile sunt colectiv obiecte Python din TensorFlow.

De asemenea, aplicațiile TensorFlow rămân ele însele aplicații Python. În Python, operațiile matematice corecte, cu toate acestea, nu sunt implementate. Modificările din bibliotecile accesibile prin TensorFlow sunt compuse în mod similar cu binarele C ++ cu performanțe superioare. Python oferă abstractizări de programare la nivel înalt, direcționând direct traficul între piese și asigurându-le împreună. Aplicațiile TensorFlow pot fi operate pe aproape fiecare țintă accesibilă: o mașină locală, iOS, un cluster în cloud, CPU sau GPU și dispozitive Android. Dacă norul privat al Google este cunoscut, pentru o accelerare suplimentară, puteți rula siliconul TensorFlow Processing Unit (TPU) personalizat către TensorFlow. Și apoi, modelele rezultate dezvoltate de TensorFlow, totuși, pot fi implementate pe majoritatea oricăror dispozitive unde vor fi gestionate pentru a servi predicții.

Ce este Spark?

Apache Spark este un sistem de calcul cu cluster de mare viteză plus un scop general. Oferă API-uri la nivel înalt în Scala, Python, Java și R și un motor optimizat care promovează graficele de execuție generală. De asemenea, ajută un set bogat de instrumente de nivel superior, inclusiv MLlib pentru învățare automată, GraphX pentru procesarea graficului și Spark SQL pentru SQL și procesare structurată a datelor, Spark Streaming. Apache Spark are ca bază structurală setul de date distribuit rezistent (RDD), o multiset de citire numai a articolelor de date împrăștiate într-un grup de mașini, care se menține într-un mod tolerant la erori. În Spark 1.x, RDD a făcut interfața inițială de programare a aplicației (API), totuși din utilitatea Spark 2.x a Dataset-ului, API acceptată, chiar dacă această API RDD nu este depășită. Tehnologia RDD deține în continuare API-ul Dataset. Spark, de asemenea, RDD-urile sale s-au format în 2012, ca răspuns la restricțiile din standardul de calcul al clusterului MapReduce, care forțează o structură liniară adecvată a fluxurilor de date pe programele partajate: programele MapReduce scanează datele de intrare de pe disc, mapează o funcție peste datele, scade rezultatele hartă, în plus, rezultatele reducerii magazinului spre disc.

RDD-urile Spark funcționează un set de lucru esențial pentru programele distribuite care contribuie la o formă limitată (intenționat) de memorie partajată alocată. Spark promovează implementarea atât a algoritmilor iterativi, care își vizitează setul de date de mai multe ori în cadrul unei bucle, cât și a analizei interactive / exploratorii a datelor, adică interogarea de date în stil de bază replicată. Latența unor astfel de aplicații poate fi diminuată cu multe ordine de mărime asociate cu o implementare MapReduce (așa cum a fost populară în stivele Apache Hadoop). Cu clasa de algoritmi iterativi sunt algoritmi de bază pentru sistemele de învățare automată, care au creat un impuls principal pentru dezvoltarea Apache Spark.

Comparație dintre cap și cap între TensorFlow și Spark (Infografie)

Mai jos se află diferența de top 5 între TensorFlow și Spark

Diferențele cheie între TensorFlow și Spark

Atât TensorFlow, cât și Spark sunt alegeri populare pe piață; hai să discutăm unele dintre diferențele majore dintre TensorFlow și Spark

Apache Spark, în mod preferențial, Spark, deoarece este cunoscut în mod obișnuit ca un cadru de calcul open-source, de tip cluster, care oferă o interfață pentru clustere de programare întregi cu paralelism de date implicit, de asemenea, toleranță la erori.TensorFlow, pe de altă parte, este o bibliotecă compactă dezvoltată de Google care ajută în îmbunătățirea performanței calculului numeric chiar și a rețelelor neuronale și generarea fluxului de date sub formă de grafice - constând din noduri care indică operațiuni și margini care semnifică matricea de date.
Spark, în esență un cadru de date mare, a făcut posibil ca un număr mare de corporații care generează o cantitate masivă de date ale utilizatorilor să le prelucreze eficient, în plus, să ofere recomandări la scară. Întrucât, Tensorflow, în esență un cadru de învățare automată, sprijină oamenii să creeze modele de învățare extinse, fără a fi nevoie de seturi de abilități riguroase ale unui specialist în învățarea mașinii.
În Spark, un motor rapid și cuprinzător pentru prelucrarea datelor la scară largă permite diferite caracteristici precum fluxuri și analize sofisticate, viteză mare, ușurință de utilizare, se poate conecta cu SQL, poate rula peste tot, precum Mesos, Hadoop și cloud. Pe de altă parte, în Tensorflow, o API Google care permite calcularea pe învățare excelentă și învățare automată, TensorFlow oferă un flux de calcul al reprezentării grafice. API-ul încurajează utilizatorul să scrie un design complex al rețelei neuronale, de asemenea, să-l ajusteze în funcție de valorile de activare.
Tensorflow scris în Python, C ++, CUDA.În schimb, Spark este scris în Scala, Java, Python, R
TensorFlow On Spark rezolvă dificultatea de a implementa învățare înaltă pe grupuri de date semnificative într-o manieră distribuită, care nu este o paradigmă de cunoștințe robustă complet modernă, cu toate acestea, de preferință, o actualizare la cadrele actuale care au avut nevoie de dezvoltarea de programe pentru extinderea informațiilor pe grupuri de date semnificative. Conectând atât TensorFlow, cât și Spark, oferă posibilitate complexității nedorite a sistemului, precum și latenței de învățare end-to-end.

Tabelul de comparare TensorFlow vs Spark

Mai jos este cea mai înaltă comparație 5 între TensorFlow și Spark

Baza de comparație între TensorFlow și Spark	TENSORFLOW	SCÂNTEIE
Definiție	TensorFlow implică o bibliotecă software open-source către programarea fluxului de date pe o serie de sarcini. Este o bibliotecă de matematică tipică, de asemenea, este utilizat în mod similar pentru aplicații de învățare automată, cum ar fi rețelele neuronale. Este utilizat atât pentru examinare, cât și pentru producție la Google.‍	Apache Spark implică un cadru de calcul compartiment de tip general cu scopuri comune, open-source. Dezvoltat practic la Universitatea din California, AMPLab, Berkeley, baza de date Spark a fost ulterior acordată Apache Software Foundation, care a gestionat-o de atunci. Spark oferă o interfață pentru programarea clusterilor întregi, cu paralelismul de date implicit și toleranță la erori.
Scris in	Python, C ++, CUDA	Scala, Java, Python, R
Sistem de operare	Linux, macOS, Windows, Android, JavaScript	Microsoft Windows, macOS, Linux
Tip	Biblioteca de învățare automată	Analiza datelor, algoritmi de învățare automată
Developer (s)	Echipa Google Brain	Fundația software Apache, UC Berkeley AMPLab, baze de date

Concluzie

În rezumat, Apache Spark implică un cadru de prelucrare a datelor, în timp ce TensorFlow este folosit pentru învățarea personalizată și proiectarea rețelei neuronale. Prin urmare, dacă un utilizator necesită să implementeze algoritmi de învățare profundă, TensorFlow este soluția, iar pentru procesarea datelor, este Spark.

Articole recomandate

Acesta a fost un ghid pentru diferența maximă dintre TensorFlow și Spark. Aici vom discuta, de asemenea, despre diferențele cheie TensorFlow vs Spark cu infografie și tabelul de comparație. De asemenea, puteți arunca o privire la următoarele articole pentru a afla mai multe.