Різниця між Hadoop проти Spark
Hadoop - це система з відкритим кодом, яка дозволяє зберігати та обробляти великі дані в розподіленому середовищі на кластерах комп'ютерів. Hadoop призначений для збільшення масштабів від одного сервера до тисяч машин, де кожна машина пропонує локальні обчислення та зберігання. Spark - це кластерні обчислення з відкритим кодом, розроблені для швидкого обчислення. Він надає інтерфейс для програмування цілих кластерів з неявним паралелізмом даних та толерантністю до відмов. Основна особливість Spark - це кластерні обчислення в пам'яті, що збільшують швидкість роботи програми.
Hadoop
- Hadoop є зареєстрованою торговою маркою програмного фонду Apache. Він використовує просту модель програмування для виконання необхідної операції серед кластерів. Усі модулі в Hadoop розроблені з принциповим припущенням, що збої в апаратному забезпеченні є звичайними явищами і їх слід вирішувати в рамках.
- Він запускає додаток за допомогою алгоритму MapReduce, де дані обробляються паралельно на різних вузлах процесора. Іншими словами, рамка Hadoop здатна розвивати додатки, які надалі можуть працювати на кластерах комп'ютерів, і вони могли б провести повний статистичний аналіз для величезної кількості даних.
- Ядро Hadoop складається з частини зберігання, яка відома як розподілена файлова система Hadoop, і частини обробки, яка називається модель програмування MapReduce. Hadoop в основному розділяє файли на великі блоки та розподіляє їх по кластерах, переносить код пакету у вузли для паралельної обробки даних.
- Цей набір даних підходу обробляється швидше та ефективніше. Інші модулі Hadoop - це загальна Hadoop, яка являє собою купу бібліотек та утиліт Java, повернених модулями Hadoop. Ці бібліотеки надають файлову систему та абстракцію рівня операційної системи, також містять необхідні файли та сценарії Java для запуску Hadoop. Пряжа Hadoop - це також модуль, який використовується для планування завдань та управління ресурсами кластера.
Іскра
- Іскра була побудована на вершині модуля Hadoop MapReduce, і вона розширює модель MapReduce, щоб ефективно використовувати більше типів обчислень, включаючи інтерактивні запити та обробку потоків. Іскра була введена програмним фондом Apache, щоб прискорити процес обчислювальної обчислювальної техніки Hadoop.
- Spark має власне управління кластерами і не є модифікованою версією Hadoop. Іскра використовує Hadoop двома способами - один - це зберігання, а другий - обробка. Оскільки управління кластерами надходить від самої Spark, Hadoop використовує лише для зберігання.
- Spark - один із підпроектів Hadoop, який був розроблений у 2009 році, а згодом він став відкритим кодом за ліцензією BSD. Він має безліч чудових функцій, змінюючи певні модулі та включаючи нові модулі. Це допомагає запускати додаток у кластері Hadoop, в кілька разів швидше в пам'яті.
- Це стає можливим за рахунок зменшення кількості операцій читання / запису на диск. Він зберігає проміжну обробку даних у пам'яті, зберігаючи операції читання / запису. Spark також надає вбудовані API в Java, Python або Scala. Таким чином, можна писати додатки різними способами. Іскра забезпечує не лише стратегію Map and Reduce, але і підтримує SQL запити, потокові дані, машинне навчання та алгоритми графіків.
Порівняння «голова до голови» між Hadoop проти Spark (Інфографіка)
Нижче наведено 8 найкращих різниць між Hadoop проти Spark 
Ключові відмінності між Hadoop проти Spark
І Hadoop vs Spark - популярний вибір на ринку; Давайте обговоримо деякі основні відмінності між Hadoop та Spark:
- Hadoop - це структура з відкритим кодом, яка використовує алгоритм MapReduce, тоді як Spark - це блискавична технологія кластерних обчислень, яка розширює модель MapReduce для ефективного використання з іншими типами обчислень.
- Модель MapReduce Hadoop читає і записує з диска, тим самим сповільнюючи швидкість обробки, тоді як Spark зменшує кількість циклів читання / запису на диск і зберігає проміжні дані в пам'яті, отже, швидкість обробки.
- Hadoop вимагає від розробників передавати код кожної операції, тоді як Spark легко програмувати за допомогою RDD - Resilient Distributed Dataset.
- Модель Hadoop MapReduce пропонує пакетний двигун, отже, залежно від різних двигунів для інших вимог, тоді як Spark виконує пакетне, інтерактивне, машинне навчання та потокове передавання все в одному кластері.
- Hadoop призначений для ефективної обробки пакетної обробки, тоді як Spark призначений для ефективної обробки даних у режимі реального часу.
- Hadoop - обчислювальна система з високою затримкою, яка не має інтерактивного режиму, тоді як Spark - обчислення з низькою затримкою і може обробляти дані інтерактивно.
- За допомогою Hadoop MapReduce розробник може обробляти дані лише в пакетному режимі, тоді як Spark може обробляти дані в режимі реального часу за допомогою Spark Streaming.
- Hadoop розроблений для обробки несправностей і відмов, він природно стійкий до несправностей, отже, система з високою стійкістю до відмов, тоді як, використовуючи Spark, RDD дозволяє відновити розділи на несправних вузлах.
- Наприклад, Hadoop потребує зовнішнього планувальника завдань - Oozie для планування складних потоків, тоді як Spark має обчислення в пам'яті, тому у нього є власний планувальник потоків.
- Hadoop - це більш дешевий варіант, порівнюючи його за вартістю, тоді як Spark вимагає багато оперативної пам’яті для роботи в пам’яті, тим самим збільшуючи кластер і, отже, вартість.
Таблиця порівняння Hadoop vs Spark
Основне порівняння між Hadoop і Spark розглянуто нижче
| Основи порівняння Hadoop vs Spark |
Hadoop |
Іскра |
| Категорія | Основний механізм обробки даних | Двигун аналізу даних |
| Використання | Пакетна обробка з величезним обсягом даних | Обробляти дані в режимі реального часу з подій у реальному часі, таких як Twitter, Facebook |
| Затримка | Обчислення з високою затримкою | Обчислення з низькою затримкою |
| Дані | Обробляти дані в пакетному режимі | Може обробляти інтерактивно |
| Простота використання | Модель Hadoop MapReduce є складною, потрібно обробляти API низького рівня | Простіший у використанні, абстрагування дозволяє користувачеві обробляти дані за допомогою операторів високого рівня |
| Планувальник | Зовнішній планувальник робіт необхідний | Обчислення в пам'яті, не потрібен зовнішній планувальник |
| Безпека | Високобезпечний | Менш захищений порівняно з Hadoop |
| Вартість | Менш затратні, оскільки модель MapReduce забезпечує більш дешеву стратегію | Дорожче, ніж Hadoop, оскільки він має рішення в пам'яті |
Висновок - Hadoop vs Spark
Hadoop MapReduce дозволяє паралельно обробляти величезну кількість даних. Він розбиває великий фрагмент на більш дрібні, які обробляються окремо на різних вузлах даних, і автоматично збирає результати по декількох вузлах, щоб повернути один результат. Якщо отриманий набір даних перевищує доступну оперативну пам’ять, Hadoop MapReduce може перевершити Іскру.
Spark, з іншого боку, простіший у використанні, ніж Hadoop, оскільки він постачається із зручними API для Scala (рідною мовою), Java, Python та Spark SQL. Оскільки Spark пропонує спосіб виконувати потокове, пакетне опрацювання та машинне навчання в одному кластері, користувачам легко спростити свою інфраструктуру для обробки даних.
Остаточне рішення щодо вибору між Hadoop проти Spark залежить від основного параметра - вимоги. Apache Spark є набагато більш розвиненим кластерним обчислювальним механізмом, ніж Hadoop MapReduce, оскільки він може працювати з будь-яким типом вимог, наприклад, пакетною, інтерактивною, ітеративною, потоковою тощо, тоді як Hadoop обмежується лише пакетною обробкою. У той же час, Spark коштує дорожче за Hadoop зі своєю функцією пам'яті, яка зрештою вимагає багато оперативної пам’яті. Зрештою, все залежить від бюджету та функціональних потреб бізнесу. Я сподіваюся, що зараз ви, мабуть, мали більш справедливе уявлення про Hadoop проти Spark.
Рекомендована стаття
Це було керівництвом щодо найкращої різниці між Hadoop проти Spark. Тут ми також обговорюємо ключові відмінності Hadoop vs Spark з інфографікою та таблицею порівняння. Ви також можете переглянути наступні статті Hadoop vs Spark, щоб дізнатися більше.
- Склад даних проти Hadoop
- Splunk vs Spark
- Хадоп проти Кассандри - 17 дивовижних відмінностей
- Свиня проти іскри - хто краще
- Продуктивність Hadoop проти SQL: різниця