Відмінності між MapReduce та Apache Spark

Apache Hadoop - це програмне забезпечення з відкритим кодом, розроблене для збільшення масштабів від окремих серверів до тисяч машин та запуску програм на кластерах товарного обладнання. Рамка Apache Hadoop розділена на два шари.

  • Розподілена файлова система Hadoop (HDFS)
  • Обробний шар (MapReduce)

Шар зберігання Hadoop, тобто HDFS, відповідає за збереження даних, в той час як MapReduce відповідає за обробку даних у кластері Hadoop. MapReduce - це парадигма програмування, яка дозволяє отримати масштабну масштабованість на сотнях або тисячах серверів кластеру Hadoop. MapReduce - це технологія обробки та модель програми для розподілених обчислень на основі мови програмування Java. MapReduce - це потужна основа для обробки великих, розподілених наборів структурованих або неструктурованих даних на кластері Hadoop, що зберігається в розподіленій файловій системі Hadoop (HDFS). Потужними особливостями MapReduce є її масштабованість.

  1. Apache Spark - це блискавична та кластерна обчислювальна технологія, призначена для швидких обчислень при масштабній обробці даних. Apache Spark - це механізм розподіленої обробки, але він не має вбудованого менеджера ресурсів кластера та розподіленої системи зберігання. Ви повинні підключити керуючий кластер та систему зберігання на ваш вибір. Apache Spark складається з ядра Spark та набору бібліотек, схожих на доступні для Hadoop. Ядро - це механізм розподіленого виконання та набір мов. Apache Spark підтримує такі мови, як Java, Scala, Python та R для розробленої розробленої програми. Додаткові бібліотеки побудовані поверх ядра Spark для забезпечення робочих навантажень, які використовують потокове, SQL, графічне та машинне навчання. Apache Spark - це система обробки даних для пакетного та потокового режимів, що включає SQL запити, графічну обробку та машинне навчання. Apache Spark може працювати незалежно, а також у Hadoop YARN Cluster Manager, і таким чином він може читати наявні дані Hadoop.
  • Ви можете вибрати Apache YARN або Mesos для менеджера кластерів для Apache Spark.
  • Для менеджера ресурсів для Apache Spark ви можете обрати файлову систему розподілених файлів Hadoop (HDFS), хмарне сховище Google, Amazon S3, Microsoft Azure.

Порівняння порівняння між MapReduce і Apache Spark (Інфографіка)

Нижче наведено топ-20 порівнянь між MapReduce і Apache Spark

Ключова різниця між MapReduce і Apache Spark

  • MapReduce працює на дисках, тоді як Apache Spark використовує пам'ять і може використовувати диск для обробки.
  • MapReduce та Apache Spark мають однакову сумісність щодо типів даних та джерел даних.
  • Основна відмінність MapReduce від Spark полягає в тому, що MapReduce використовує стійке сховище, а Spark використовує стійкі розподілені набори даних.
  • Hadoop MapReduce призначений для даних, які не вміщуються в пам'яті, тоді як Apache Spark має кращу продуктивність для даних, що входять в пам'ять, особливо на виділені кластери.
  • Hadoop MapReduce може бути економічним варіантом через Hadoop як послугу, а Apache Spark є більш економічно вигідним через високу пам'ять
  • І Apache Spark, і Hadoop MapReduce мають стійкість до відмов, але порівняно Hadoop MapReduce є більш стійким до відмов, ніж Spark.
  • Hadoop MapReduce вимагає основних навичок програмування Java, тоді як програмування в Apache Spark простіше, оскільки має інтерактивний режим.
  • Spark може виконувати завдання пакетної обробки від 10 до 100 разів швидше, ніж MapReduce. Хоча обидва інструменти використовуються для обробки великих даних.

Коли використовувати MapReduce:

  • Лінійна обробка великого набору даних
  • Проміжне рішення не потрібно

Коли користуватися Apache Spark:

  • Швидка та інтерактивна обробка даних
  • Приєднання до наборів даних
  • Обробка графіків
  • Ітераційні завдання
  • Обробка в режимі реального часу
  • Машинне навчання

Таблиця порівняння MapReduce vs Apache Spark

MapReduceApache Spark
Обробка данихТільки для пакетної обробкиПакетна обробка, а також обробка даних у режимі реального часу
Швидкість обробкиПовільніше, ніж Apache Spark, тому що якщо затримка диска вводу / виводу100 разів швидше в пам'яті і в 10 разів швидше під час роботи на диску
КатегоріяДвигун обробки данихМеханізм аналізу даних
ВитратиМенше дешевше порівняння Apache SparkДорожче через велику кількість оперативної пам’яті
МасштабованістьОбидва є масштабованими, обмеженими 1000 вузлами в одному кластеріОбидва є масштабованими, обмеженими 1000 вузлами в одному кластері
Машинне навчанняMapReduce більше сумісний з Apache Mahout при інтеграції з машинним навчаннямApache Spark має вбудований API для машинного навчання
СумісністьВ основному сумісні з усіма джерелами даних та форматами файлівApache Spark може інтегруватися з усіма джерелами даних та форматами файлів, підтримуваними кластером Hadoop
БезпекаРамка MapReduce є більш безпечною порівняно з Apache SparkОсобливості безпеки в Apache Spark все більше розвиваються і дозрівають
ПланувальникЗалежний від зовнішнього планувальникаУ Apache Spark є власний планувальник
ВідмовостійкістьВикористовує реплікацію для відхиленняApache Spark використовує RDD та інші моделі зберігання даних для допуску відмов
Простота використанняMapReduce є трохи складним порівнянням Apache Spark завдяки API JAVAApache Spark простіший у використанні завдяки багатим API
Дублювання усуненняMapReduce не підтримує ці функціїApache Spark обробляє кожен запис рівно один раз, отже, виключає дублювання.
Мовна підтримкаОсновна мова - це Java, але підтримуються такі мови, як C, C ++, Ruby, Python, Perl, GroovyApache Spark підтримує Java, Scala, Python та R
ЗатримкаДуже висока затримкаНабагато швидше порівняти MapReduce Framework
СкладністьСкладно писати та налагоджувати кодиЛегко писати та налагоджувати
Громада ApacheOpen Source Framework для обробки данихOpen Source Framework для обробки даних з більшою швидкістю
КодуванняБільше рядків кодуМенші рядки Кодексу
Інтерактивний режимНе інтерактивнийІнтерактивний
ІнфраструктураТоварне обладнанняАпаратура від середнього до високого рівня
SQLПідтримується через мову запиту вуликівПідтримується через Spark SQL

Висновок - MapReduce проти Apache Spark

MapReduce та Apache Spark - це найважливіший інструмент для обробки великих даних. Головною перевагою MapReduce є те, що легко обробляти масштаб даних на кількох обчислювальних вузлах, тоді як Apache Spark пропонує високошвидкісні обчислення, спритність та відносну простоту використання - ідеальне доповнення до MapReduce. MapReduce і Apache Spark мають симбіотичні стосунки один з одним. Hadoop надає функції, якими Spark не володіє, наприклад, розподілена файлова система, а Spark забезпечує обробку пам'яті в режимі реального часу для тих наборів даних, які цього вимагають. MapReduce - це дискові обчислення, тоді як Apache Spark - обчислення на основі оперативної пам'яті. MapReduce та Apache Spark разом є потужним інструментом для обробки великих даних і робить Hadoop Cluster більш надійним.

Рекомендовані статті

Це керівництво щодо MapReduce vs Apache Spark, їх значення, порівняння «голова до голови», ключових відмінностей, таблиці порівняння та висновку. Ви також можете переглянути наступні статті, щоб дізнатися більше -

  1. Лазурний Паас проти Iaas Корисні порівняння для вивчення
  2. Найкращі 5 відмінностей між Hadoop і MapReduce
  3. Потрібно знати про MapReduce vs Spark
  4. Apache Storm vs Apache Spark - дізнайтеся 15 корисних відмінностей
  5. Apache Hive vs Apache Spark SQL - 13 дивовижних відмінностей
  6. Groovy Інтерв'ю Питання: Дивовижні питання

Категорія:

Великі дані