TensorFlow vs Spark - Що краще (з інфографікою)

Різниця між TensorFlow і Spark

Що таке TensorFlow?

TensorFlow має на увазі зручну для Python бібліотеку з відкритим кодом для чисельних обчислень, яка виконує машинне навчання швидше і простіше. TensorFlow дозволяє розробникам розробляти графіки потоку даних - структури, які визначають, як дані переміщуються по діаграмі, або серію вузлів обробки. Окремий вузол у межах певного графіка означає деяку математичну операцію. Крім того, всі точки, пов'язані між вузлами, мають на увазі деякий багатовимірний тензорний збір даних. TensorFlow повністю розповідає про це для розробника за допомогою популярної мови Python. Ця мова проста у використанні та її легко вивчити та пропонує прийнятні підходи для представлення високих рівнів абстракцій, які можуть бути пов'язані з тензорами, а Вузли разом є об'єктами Python у TensorFlow.

Також програми TensorFlow залишаються самими додатками Python. У Python правильні математичні операції, тим не менш, не реалізовані. Модифікації в бібліотеках, доступних через TensorFlow, складаються аналогічно бінарним файлам C ++ з більш високою продуктивністю. Python забезпечує абстрагування програмування високого рівня, безпосередньо спрямовуючи трафік між елементами та закріплюючи їх разом. Програми TensorFlow можуть працювати майже на кожній доступній цілі: локальній машині, iOS, кластері в хмарі, процесорах чи графічних процесорах та пристроях Android. Якщо приватна хмара Google знайома, для додаткового прискорення ви можете запустити спеціальний кремнійборовий блок для обробки TensorFlow (TPU) Google у напрямку TensorFlow. Тоді отримані моделі, розроблені TensorFlow, однак можуть бути розгорнуті на більшості будь-яких пристроїв, де вони будуть оброблятися для подання прогнозів.

Що таке Іскра?

Apache Spark - це високошвидкісна плюс кластерна обчислювальна система загального призначення. Він надає API високого рівня в Scala, Python, Java та R та оптимізований механізм, що сприяє загальним графікам виконання. Він також допомагає багатим набором інструментів вищого рівня, включаючи MLlib для машинного навчання, GraphX для обробки графіків та Spark SQL для SQL та структурованої обробки даних, Spark Streaming. Apache Spark є своєю структурною основою стійким розподіленим набором даних (RDD), мультисетом даних, доступним лише для читання, розкиданим по кластеру машин, який підтримує відмову. У Spark 1.x RDD зробив початковий інтерфейс програмування прикладних програм (API), однак, як і утиліта Spark 2.x набору даних, підтримується API, навіть якщо цей API RDD не є застарілим. Технологія RDD все ще містить API набору даних. Іскрові також його RDD були сформовані у 2012 році у відповідь на обмеження в кластерному обчислювальному стандарті MapReduce, що змушує відповідну лінійну структуру потоку даних у спільних програмах: програми MapReduce сканують вхідні дані з диска, відображають функцію над даними, зменшують результати map, крім того зберігайте результати зменшення на диску.

RDD-диски Spark функціонують робочим набором, по суті, для розподілених програм, що сприяють (цілеспрямовано) обмеженій формі виділеної спільної пам'яті. Spark сприяє реалізації як ітеративних алгоритмів, які відвідують свій набір даних у різний час у циклі, так і інтерактивного / дослідницького аналізу даних, тобто повторного запиту даних у стилі бази даних. Затримка таких програм може бути зменшена на багато порядків, пов’язаних із реалізацією MapReduce (як це було популярно в стеках Apache Hadoop). Клас ітеративних алгоритмів - це основні алгоритми для систем машинного навчання, які створили основний поштовх для розвитку Apache Spark.

Порівняння «голова до голови» між TensorFlow vs Spark (Інфографіка)

Нижче наведено 5 найкращих різниць між TensorFlow проти Spark

Ключові відмінності між TensorFlow і Spark

І TensorFlow vs Spark - популярний вибір на ринку; Давайте обговоримо деякі основні відмінності між TensorFlow і Spark

Переважно Apache Spark Spark, як це прийнято називати відкритим кодом, кластерно-обчислювальної системи, яка дає інтерфейс для цілих кластерів програмування з неявним паралелізмом даних, також відмовостійкість. TensorFlow, з іншого боку, - це компактна бібліотека, розроблена Google, яка допомагає покращуючи продуктивність чисельних обчислень навіть нейронних мереж та генеруючи потік даних у вигляді графіків, що складається з вузлів, що вказують на операції, та ребер, що означають масив даних.
Іскра, по суті, велика структура даних, дозволила великій кількості корпорацій, що генерують величезну кількість даних користувачів, ефективно їх обробляти, а також пропонувати рекомендації в масштабі. В той час, як Tensorflow, по суті, машина машинного навчання, вона допомагає людям створювати широкі моделі навчання без необхідності суворих наборів навичок фахівця з машинного навчання.
У Spark швидкий та всебічний двигун для широкомасштабної обробки даних дозволяє виконувати різні функції, такі як потокова та досконала аналітика, висока швидкість, простота використання, він може з'єднуватися з SQL, може працювати в будь-якому місці, таких як Mesos, Hadoop та хмара. З іншого боку, в Tensorflow, API Google, що дозволяє здійснювати обчислення великого рівня навчання та машинного навчання, TensorFlow надає графічний потік обчислень графічного зображення. API закликає користувача писати складний дизайн нейронної мережі та також налаштовує його відповідно до значень активації.
Tensorflow написано на Python, C ++, CUDA. На відміну від цього, Spark написаний у Scala, Java, Python, R
TensorFlow On Spark вирішує труднощі з розгортанням високого рівня навчання на значних кластерах даних, що не є сучасною надійною парадигмою знань, проте, бажано, оновлення до існуючих рамок, які потребували розробки різних програм для розширення інтелекту на значні групи даних. З’єднуючи і TensorFlow, і Spark, він надає можливості для небажаної складності системи, а також кінцевої затримки в навчанні.

Таблиця порівняння TensorFlow vs Spark

Нижче наведено 5 найвищих порівнянь між TensorFlow vs Spark

Основа порівняння TensorFlow vs Spark	Напруга	ІСТОРКА
Визначення	TensorFlow передбачає бібліотеку програмного забезпечення з відкритим кодом для програмування потоку даних для різних завдань. Це типова математична бібліотека, яка також аналогічно використовується для машинного навчання, таких як нейронні мережі. Він використовується як для експертизи, так і для виробництва в Google .‍	Apache Spark передбачає загальноприйняті рамки кластерно-обчислювальної техніки з відкритим кодом. В основному, розроблений в Каліфорнійському університеті, AMPLab Берклі, база кодів Spark пізніше була надана Фонду програмного забезпечення Apache, який керує ним. Spark надає інтерфейс для програмування цілих кластерів з неявним паралелізмом даних та допуском помилок.
Написано в	Python, C ++, CUDA	Scala, Java, Python, R
Операційна система	Linux, macOS, Windows, Android, JavaScript	Microsoft Windows, macOS, Linux
Тип	Бібліотека машинного навчання	Аналітика даних, алгоритми машинного навчання
Розробник	Команда Google Brain	Apache Software Foundation, UC Berkeley AMPLab, Databricks

Висновок

Підсумовуючи, Apache Spark має на увазі структуру обробки даних, тоді як TensorFlow використовується для чудового навчання та дизайну нейронних мереж. Тому, якщо користувачеві потрібно впроваджувати алгоритми глибокого навчання, рішенням є TensorFlow, а для обробки даних - це Spark.