Diferența dintre Hadoop și Spark
Hadoop este un cadru open-source care permite stocarea și procesarea datelor mari, într-un mediu distribuit pe grupuri de calculatoare. Hadoop este proiectat pentru a crește o scară de la un singur server la mii de mașini, unde fiecare mașină oferă calcul și stocare locală. Spark este un sistem de calcul cluster open-source conceput pentru calcul rapid. Oferă o interfață pentru programarea clusterilor întregi, cu paralelismul de date implicit și toleranță la erori. Principala caracteristică a Spark este calcularea cluster-ului în memorie care mărește viteza unei aplicații.
Hadoop
- Hadoop este marcă înregistrată a fundației software Apache. Utilizează un model simplu de programare pentru a efectua operațiunea necesară printre clustere. Toate modulele din Hadoop sunt proiectate cu o presupunere fundamentală a faptului că defecțiunile hardware sunt evenimente comune și ar trebui să fie abordate de cadru.
- Acesta rulează aplicația folosind algoritmul MapReduce, unde datele sunt procesate în paralel pe diferite noduri CPU. Cu alte cuvinte, cadrul Hadoop este suficient de capabil să dezvolte aplicații, care sunt în continuare capabile să ruleze pe grupuri de calculatoare și ar putea efectua o analiză statistică completă pentru o cantitate imensă de date.
- Nucleul Hadoop este format dintr-o parte de stocare, care este cunoscută sub numele de Hadoop Distributed File System și o parte de procesare numită modelul de programare MapReduce. Practic, Hadoop a împărțit fișierele în blocurile mari și le distribuie prin clustere, transferă codul pachetului în noduri pentru a procesa datele în paralel.
- Acest set de date de abordare va fi procesat mai rapid și mai eficient. Alte module Hadoop sunt Hadoop comune, care este o mulțime de biblioteci și utilități Java returnate de modulele Hadoop. Aceste biblioteci furnizează un sistem de fișiere și o extragere la nivel de sistem de operare, conțin și fișiere și scripturi Java necesare pentru a porni Hadoop. Hadoop Fire este, de asemenea, un modul, care este utilizat pentru planificarea de locuri de muncă și de gestionare a resurselor cluster.
Scânteie
- Spark a fost construit în partea de sus a modulului Hadoop MapReduce și extinde modelul MapReduce pentru a utiliza în mod eficient mai multe tipuri de calcule care includ interogări interactive și procesare flux. Spark a fost introdus de către fundația software Apache, pentru a accelera procesul de calculare a calculatoarelor Hadoop.
- Spark are propriul său management de cluster și nu este o versiune modificată a Hadoop. Spark folosește Hadoop în două moduri - unul este stocarea și al doilea procesare. Având în vedere că managementul clusterului ajunge de la Spark în sine, utilizează Hadoop doar în scopuri de stocare.
- Spark este unul dintre subproiectele Hadoop care a fost dezvoltat în 2009, iar ulterior a devenit open source sub licență BSD. Are o mulțime de caracteristici minunate, prin modificarea anumitor module și încorporarea de noi module. Vă ajută să rulați o aplicație într-un cluster Hadoop, de mai multe ori mai rapid în memorie.
- Acest lucru este posibil prin reducerea numărului de operații de citire / scriere pe disc. Stochează datele de procesare intermediară în memorie, salvând operațiunile de citire / scriere. Spark oferă de asemenea API-uri integrate în Java, Python sau Scala. Astfel, se pot scrie aplicații în mai multe moduri. Spark nu numai că oferă o strategie Map and Reduce, ci acceptă și interogări SQL, date de streaming, învățare automată și algoritmi de grafic.
Comparație dintre cap și cap între Hadoop și Spark (Infografie)
Mai jos este diferența de top 8 între Hadoop și Spark 
Diferențe cheie între Hadoop și Spark
Atât Hadoop, cât și Spark sunt alegeri populare pe piață; hai să discutăm unele dintre diferențele majore dintre Hadoop și Spark:
- Hadoop este un cadru open source care folosește un algoritm MapReduce, în timp ce Spark este o tehnologie rapidă de calcul cluster fulger, care extinde modelul MapReduce pentru a utiliza eficient cu mai multe tipuri de calcule.
- Modelul MapReduce de la Hadoop citește și scrie de pe un disc, încetinind astfel viteza de procesare, în timp ce Spark reduce numărul de cicluri de citire / scriere pe disc și stochează datele intermediare în memorie, deci o viteză de procesare mai rapidă.
- Hadoop necesită dezvoltatorilor să predea codul fiecărei operațiuni, în timp ce Spark este ușor de programat cu RDD - Datilet distribuit rezistent.
- Modelul Hadoop MapReduce oferă un motor de lot, de aceea depinde de diferite motoare pentru alte cerințe, în timp ce Spark realizează un lot, interactiv, Machine Learning și Streaming toate în același cluster.
- Hadoop este proiectat pentru a gestiona procesarea lotului în mod eficient, în timp ce Spark este proiectat pentru a trata în timp real datele în mod eficient.
- Hadoop este un cadru de calcul cu latență ridicată, care nu are un mod interactiv, în timp ce Spark este un calcul cu latență scăzută și poate procesa datele în mod interactiv.
- Cu Hadoop MapReduce, un dezvoltator poate prelucra date doar în modul de lot, în timp ce Spark poate prelucra date în timp real prin Spark Streaming.
- Hadoop este proiectat pentru a rezolva defecțiunile și defecțiunile, este în mod natural rezistent la defecțiuni, deci un sistem extrem de tolerant la erori, în timp ce, cu Spark, RDD permite recuperarea partițiilor pe nodurile eșuate.
- Hadoop are nevoie de un program de lucru extern, de exemplu - Oozie pentru a programa fluxuri complexe, în timp ce Spark are calcul în memorie, deci are propriul său programator.
- Hadoop este o opțiune mai ieftină disponibilă în timp ce o compară din punct de vedere al costurilor, în timp ce Spark necesită multă RAM pentru a rula în memorie, crescând astfel clusterul și, prin urmare, costul.
Tabelul de comparare Hadoop vs Spark
Comparația principală dintre Hadoop și Spark sunt discutate mai jos
| Bazele comparației dintre Hadoop și Spark |
Hadoop |
Scânteie |
| Categorie | Motor de bază pentru prelucrarea datelor | Motor de analiză a datelor |
| folosire | Procesarea lotului cu un volum imens de date | Procesați date în timp real, de la evenimente în timp real precum Twitter, Facebook |
| Latență | Calcul de latență ridicată | Calcul de latență scăzută |
| Date | Procesați datele în modul lot | Poate procesa interactiv |
| Ușurință în utilizare | Modelul MapReduce al lui Hadoop este complex, trebuie să se ocupe de API-uri la nivel scăzut | Mai ușor de utilizat, abstractizarea permite utilizatorului să proceseze date folosind operatori de nivel înalt |
| Scheduler | Este necesar un program de lucru extern | Calcul în memorie, nu este necesar un programator extern |
| Securitate | Foarte sigur | Mai puțin sigur în comparație cu Hadoop |
| Cost | Mai puțin costisitor, deoarece modelul MapReduce oferă o strategie mai ieftină | Mai ieftin decât Hadoop, deoarece are o soluție în memorie |
Concluzie - Hadoop vs Spark
Hadoop MapReduce permite procesarea paralelă a unor cantități masive de date. Se rupe o bucată mare în altele mai mici pentru a fi procesate separat pe diferite noduri de date și adună automat rezultatele pe mai multe noduri pentru a returna un singur rezultat. În cazul în care setul de date rezultat este mai mare decât memoria RAM disponibilă, Hadoop MapReduce poate depăși Spark.
Pe de altă parte, Spark este mai ușor de utilizat decât Hadoop, deoarece vine cu API-uri prietenoase pentru Scala (limba sa maternă), Java, Python și Spark SQL. Întrucât Spark oferă o modalitate de a efectua streaming, procesare prin loturi și învățare automată în același cluster, utilizatorii consideră că este ușor să simplifice infrastructura lor pentru procesarea datelor.
Decizia finală de a alege între Hadoop și Spark depinde de parametrul de bază - cerința. Apache Spark este un motor de calcul cluster mult mai avansat decât MapReduce al lui Hadoop, deoarece poate gestiona orice tip de cerință, adică lot, interactiv, iterativ, streaming etc., în timp ce Hadoop se limitează doar la procesarea loturilor. În același timp, Spark este mai costisitor decât Hadoop cu caracteristica sa de memorie, care în cele din urmă necesită multă memorie RAM. La sfârșitul zilei, totul depinde de bugetul și cerințele funcționale ale unei afaceri. Sper că acum trebuie să ai o idee mai corectă atât despre Hadoop, cât și prin Spark.
Articol recomandat
Acesta a fost un ghid pentru diferența maximă dintre Hadoop și Spark. Aici vom discuta, de asemenea, despre diferențele cheie Hadoop vs Spark cu infografie și tabelul de comparație. De asemenea, puteți arunca o privire asupra următoarelor articole Hadoop vs Spark pentru a afla mai multe.
- Data Warehouse vs Hadoop
- Splunk vs Spark
- Hadoop vs Cassandra - 17 diferențe nemaipomenite
- Pig vs Spark - Care este mai bun
- Performanță Hadoop vs SQL: diferență