Rozdiel medzi Hadoop a Apache Spark
Hadoop vs Apache Spark je rámec veľkých dát a obsahuje niektoré z najpopulárnejších nástrojov a techník, ktoré môžu značky použiť na vykonávanie veľkých úloh súvisiacich s údajmi. Apache Spark, na druhej strane, je open-source cluster computing framework. Aj keď sa Hadoop vs Apache Spark môže javiť ako konkurencia, nevykonávajú rovnaké úlohy av niektorých situáciách môžu dokonca spolupracovať. Aj keď sa uvádza, že Spark v niektorých prípadoch môže fungovať viac ako 100-krát rýchlejšie ako Hadoop, nemá vlastný úložný systém. Toto je dôležité kritérium, pretože distribuované úložisko je jedným z najdôležitejších aspektov dátových projektov.
Čo presne je Big Data?
Veľké dáta sú veľké heslá, ktoré organizáciám a spoločnostiam pomáhajú porozumieť veľkému množstvu údajov. V poslednom desaťročí sa mu venovala veľká pozornosť a jednoducho sa definuje ako veľké údaje, ktoré sú pre spoločnosť také veľké, že ich nemožno spracovať pomocou konvenčných zdrojov. Denne sa vyvíjajú nové nástroje, aby spoločnosti mohli začať vnímať toto rastúce množstvo údajov. Preto sú veľké údaje jedným z najväčších technologických trendov, ktoré ovplyvnia výsledky značiek a spoločností na celom svete.
Aká je veľkosť veľkých dát a ako rýchlo tento sektor rastie?
Technológia vždy zohrávala neoddeliteľnú úlohu vo fungovaní značiek a spoločností na celom svete. Dôvodom je skutočnosť, že technológia pomáha spoločnostiam efektívnym spôsobom zvyšovať svoje zisky a produktivitu. Napríklad vo svojej prezentácii Keg Kruger opísal, ako americké sčítanie ľudu využilo Hollerithov tabukový systém, v ktorom bolo potrebné zhromaždiť veľa údajov mechanickým spôsobom. Na riešenie veľkého množstva údajov sa spoločnosť Hollerith spojila s ďalšími tromi spoločnosťami a vytvorila spoločnosť Computing Tablating Recording Corporation, ktorá sa dnes nazýva IBM alebo International Business Machines.
Dáta sa merajú v bajtoch, čo je jednotka, ktorá sa používa na meranie digitálnych informácií. V poli sa 8 bitov rovná jednému bajtu. Svet veľkých dát sa rozširuje z gigabajtov na petabajty. Niektoré hodnoty údajov sa medzi inými nazývajú gigabajt, terabajt, petabajt a exabyte.
Z hľadiska perspektívy sa jeden gigabajt rovná 1024 megabajtov, čo sú údaje uložené na jednom DVD, zatiaľ čo jeden petabajt predstavuje množstvo údajov uložených na CD približne 2 míle vysoké alebo stojí 13 rokov HD TV videa, zatiaľ čo jeden exabajt je rovná jednej miliarde gigabajtov.
Niektoré z hlavných charakteristík veľkých dát možno uviesť nižšie:
- Objem údajov: Množstvo údajov je jednou z najväčších charakteristík veľkých dát. Ak sú veľkosť a potenciál údajov veľké, existuje väčšia šanca, že budú kvalifikované ako veľké údaje. Samotné meno Big Data obsahuje slovo a to samo osebe je charakteristickým znakom veľkosti.
- Rôznorodosť údajov: Ďalšou charakteristikou veľkých údajov je rozmanitosť. Je tiež dôležité, aby sa na uvedených údajoch vykonala analýza údajov. Okrem toho je tiež dôležité, aby analytici boli schopní použiť uvedené údaje na získanie cenných poznatkov, ktoré môžu spoločnosti pomôcť pri dosahovaní jej cieľov a zámerov.
- Rýchlosť údajov: Tu sa pojem rýchlosť týka rýchlosti, pri ktorej sa údaje generujú a spracúvajú. Je to mimoriadne dôležité, pretože rýchlosť spracovania údajov zohráva hlavnú úlohu pri pomoci spoločnostiam dosahovať ich ciele. Čím rýchlejšie sa údaje spracúvajú, tým rýchlejšie budú spoločnosti schopné účinne dosiahnuť ďalšiu fázu vývoja.
- Variabilita: Ďalšou črtou veľkých údajov je variabilita. To znamená, že údaje musia byť spravované neefektívnym spôsobom, aby v nich neexistovala nekonzistentnosť. S nekonzistentnosťou údajov je potrebné zaobchádzať účinne, aby v žiadnom štádiu neovplyvnila kvalitu údajov.
- Zložitá povaha údajov: Spoločnosti a značky dnes spravujú tony údajov, ktoré pochádzajú z viacerých zdrojov. Tieto údaje je potrebné prepojiť, prepojiť a korelovať, aby spoločnosti mohli pochopiť tieto informácie a použiť ich na vytváranie účinných kampaní a plánov. Z tohto dôvodu je komplexnosť jednou z najdôležitejších funkcií veľkých údajov.
Preto neprekvapuje, že veľké údaje sú jedným z najväčších faktorov ovplyvňujúcich fungovanie spoločností v mnohých podobách. V mnohých priemyselných odvetviach využívajú rozvinuté spoločnosti aj začínajúce podniky silu veľkých dát na vytváranie inovatívnych a konkurencieschopných riešení. Napríklad odvetvie zdravotníctva veľmi prospelo z využívania veľkých dátových riešení. V tomto odvetví priekopníci údajov účinne analyzujú výsledky lekárskych skúšok, a tak objavujú nové prínosy a riziká liekov a vakcín. Tieto štúdie, ktoré využívajú veľké dátové riešenia, sú oveľa rozsiahlejšie ako klinické skúšky, čo umožňuje zdravotníckemu priemyslu rozšíriť ich potenciál a efektívne využívať neobmedzené príležitosti. Pomaly sa prebúdzajú aj ostatné priemyselné odvetvia a spoločnosti spoločností všetkých veľkostí a sektorov sa čoraz viac prijímajú techniky údajov. Takéto znalosti umožňujú značkám nielen ponúkať nové a inovatívne výrobky ich súčasnému publiku, ale tiež vytvárať inovatívne návrhy pre budúce použitie.
Mnoho organizácií je dnes uprostred mnohých informačných tokov, v ktorých je potrebné správne študovať údaje o výrobkoch a službách, kupujúcich a predávajúcich, o úmysloch spotrebiteľov okrem iného. Ak chcú značky prežiť na budúcich trhoch, musia byť schopné využívať možnosti, ktoré ponúka Big data, efektívnym a úspešným spôsobom. Jedným z najdôležitejších aspektov prijímania veľkých údajov je rámec, ktorý by spoločnosti chceli prijať pre ich použitie. Dva z najpopulárnejších rámcov veľkých dát, ktoré existujú na trhu, sú Hadoop a Spark. Zatiaľ čo Spark predbehol Hadoop ako najaktívnejší open-source, obidva tieto rámce používajú viaceré spoločnosti naprieč odvetviami. Aj keď porovnanie medzi Hadoop a Apache Spark nie je skutočne možné, oba tieto systémy majú veľmi podobné použitia a funkcie.
Infografika Hadoop vs Apache Spark
Nižšie je prvých 6 porovnaní medzi Hadoopom a Apache Sparkom
Hadoop vs Apache Spark je rámec veľkých dát a obsahuje niektoré z najpopulárnejších nástrojov a techník, ktoré môžu značky použiť na vykonávanie veľkých úloh súvisiacich s údajmi.
Vytvorené spoločnosťami Doug Cutting a Mike Cafarella, Hadoop bola založená v roku 2006. V tom čase bola vyvinutá na podporu distribúcie pre projekt vyhľadávača Nutch. Neskôr sa stal jedným z najdôležitejších rámcov veľkých dát a donedávna dominoval na trhu ako hlavný hráč. Apache Spark, na druhej strane, je open-source cluster computing framework, ktorý bol vyvinutý na AMPLab v Kalifornii. Neskôr bol darovaný Apache Software Foundation, kde zostáva dodnes. Vo februári 2014 sa Spark stal projektom Apache na najvyššej úrovni a koncom novembra toho istého roku inžiniersky tím v Databricks vytvoril nový rekord vo veľkom triedení s využitím rámca Spark. Hadoop vs Apache Spark je extrémne populárny dátový rámec, ktorý používajú viaceré spoločnosti a navzájom si konkurujú o väčší priestor na trhu.
Aj keď sa Hadoop vs Apache Spark môže javiť ako konkurencia, nevykonávajú rovnaké úlohy av niektorých situáciách môžu dokonca spolupracovať. Aj keď sa uvádza, že Spark v niektorých prípadoch môže fungovať viac ako 100-krát rýchlejšie ako Hadoop, nemá vlastný úložný systém. Toto je dôležité kritérium, pretože distribuované úložisko je jedným z najdôležitejších aspektov dátových projektov. Dôvodom je skutočnosť, že rámec na ukladanie údajov umožňuje, aby sa údaje ukladali do množín údajov PETA, ktoré sa zase môžu ukladať na nekonečný počet pevných diskov, čo ich robí mimoriadne nákladovo efektívne. Dátové rámce musia byť navyše rozšíriteľné, aby bolo možné do siete pridať ďalšie ovládače, keď sa veľkosť údajov zvyšuje. Pretože program Spark nemá vlastný systém na ukladanie údajov, tento rámec vyžaduje systém, ktorý poskytuje iná strana. To je dôvod, prečo spoločnosti, ktoré inštalujú program Spark pre pokročilé analytické aplikácie, preto v mnohých projektoch Big Data zvyčajne používajú na ukladanie údajov aj systém súborov Hadoop Distributed.
Rýchlosť je preto jedna vec, ktorá dáva Sparkovi ďalšiu výhodu nad Hadoopom. Pretože Spark pracuje so svojimi funkciami tak, že ich skopíruje z distribuovaného fyzického úložiska. Pretože v Sparke nie sú pomalé a robustné mechanické pevné disky, rýchlosť, v ktorej môže vykonávať svoje funkcie v porovnaní s Hadoop, je rýchlejšia. V prípade systému Hadoop sa údaje zapisujú do systému MapReduce System spoločnosti Hadoop, ktorý po každej funkcii zapisuje všetky údaje späť na fyzické úložné médium. Toto kopírovanie údajov bolo vykonané tak, aby bolo možné úplné obnovenie v prípade, že sa počas procesu niečo pokazí. Keďže údaje uložené elektronicky sú volatilnejšie, považovalo sa to za dôležité. V prípade systému Spark sú údaje usporiadané do systému nazývaného pružné distribuované súbory údajov, ktoré je možné obnoviť v prípade, že sa počas procesu veľkých údajov niečo pokazí.
Ďalšia vec, ktorá stavia Spark pred Hadoop, je to, že Spark je schopný spracovať úlohy v reálnom čase a má pokročilé strojové učenie. Spracovanie v reálnom čase znamená, že údaje môžu byť vložené do analytickej aplikácie v okamihu, keď sú známe, a okamžite je možné získať prehľad. To znamená, že na základe týchto poznatkov je možné okamžite konať, čo spoločnostiam umožní využiť súčasné príležitosti. Strojové učenie je navyše definované ako algoritmy, ktoré si môžu myslieť samy za seba, čo im umožňuje vytvárať riešenia pre veľké súbory údajov. Toto je druh technológie, ktorá je v centre vyspelých odvetví a môže pomôcť manažmentu vyrovnať sa s problémami skôr, ako sa objavia na jednej strane, a tiež vytvoriť inovatívne technológie, ktoré sú zodpovedné za autá a lode bez vodičov na strane druhej.
Hadoop vs Apache Spark sú preto dva rôzne databázové systémy a tu je niekoľko vecí, ktoré ich odlišujú:
- Oba tieto systémy pracujú odlišným spôsobom: Hadoop vs Apache Spark sú veľké dátové rámce, ktoré majú rôzne funkcie. Hadoop je distribuovaná dátová infraštruktúra, ktorá distribuuje obrovské množstvo údajov do viacerých uzlov. To znamená, že používatelia Hadoopu nemusia investovať a udržiavať vlastný hardvér, ktorý je mimoriadne drahý. Indexovaním a sledovaním údajov umožňuje spoločnostiam robiť to isté rýchlo a rýchlo. Na druhej strane Spark je nástroj na spracovanie údajov, ktorý funguje na distribuovanom ukladaní údajov, ale nedistribuuje úložisko.
- Je možné používať jeden systém bez druhého: Hadoop poskytuje používateľom nielen úložný komponent (Hadoop Distributed File System), ale obsahuje aj spracovateľský komponent s názvom MapReduce. To znamená, že používatelia, ktorí si zakúpili Hadoop, nemusia kupovať Spark pre svoje potreby spracovania. Zároveň používatelia programu Spark nemusia inštalovať nič súvisiace s programom Hadoop. Keďže Spark nemá systém na správu súborov, ak ho značky potrebujú, môžu integrovať cloudový systém, ktorý nemusí súvisieť s Hadoop.
- Spark je omnoho rýchlejší ako Hadoop, ale nie všetky organizácie môžu potrebovať analytiku, aby fungovala s takou rýchlou rýchlosťou: Štýl spracovania MapReduce je dobrý, ale ak majú vaše spoločnosti funkcie, ktoré sú statickejšie, môžu vykonávať analytické funkcie údajov aj pomocou dávkového spracovania. Ak však spoločnosti potrebujú streamovať údaje zo senzorov v továrni alebo požadovať viac operácií, je najlepšie investovať do softvéru Spark big data. Mnoho algoritmov strojového učenia si okrem toho vyžaduje viac operácií a niektoré bežné aplikácie nástroja Spark zahŕňajú okrem iného odporúčanie produktov online, monitorovanie strojov a počítačové zabezpečenie.
Hadoop vs Apache Spark sú skutočne dve hlavné dátové rámce, ktoré dnes na trhu existujú. Aj keď obidve rámce Hadoop vs Apache Spark sú často postavené v boji o nadvládu, stále majú veľa funkcií, vďaka ktorým sú mimoriadne dôležité v ich vlastnej oblasti vplyvu. Pracujú v rôznych situáciách a zvyčajne vykonávajú funkcie, ktoré sú jedinečné a zreteľné.
Odporúčané kurzy
Toto bol sprievodca Hadoop vs Apache Spark, o ktorom sme diskutovali o dobe veľkých údajov. Je to niečo, na čo sa musí pozrieť každá značka, aby mohli priniesť výsledky efektívnym spôsobom, pretože budúcnosť patrí tým spoločnostiam, ktoré získavajú hodnotu z údajov v úspešná móda. Ak sa chcete dozvedieť viac, môžete si pozrieť aj nasledujúci článok Hadoop vs Apache Spark.
- Hadoop vs Apache Spark - zaujímavé veci, ktoré potrebujete vedieť
- Apache Hadoop vs Apache Spark | Top 10 užitočných porovnaní, ktoré by ste mali vedieť
- Hadoop vs Hive - Zistite najlepšie rozdiely
- Big Data vs Apache Hadoop - porovnanie najlepších 4, ktoré sa musíte naučiť
- Čo preferovať Hadoop alebo Spark