Rozdiel medzi Hadoopom a Sparkom
Hadoop je open-source framework, ktorý umožňuje ukladať a spracovávať veľké dáta v distribuovanom prostredí v klastroch počítačov. Hadoop je navrhnutý tak, aby sa rozšíril z jedného servera na tisíce strojov, kde každý počítač ponúka miestne výpočty a ukladanie. Spark je počítač s otvoreným zdrojovým kódom určený pre rýchle výpočty. Poskytuje rozhranie na programovanie celých klastrov s implicitným paralelizmom údajov a odolnosťou proti chybám. Hlavnou črtou programu Spark je výpočtový klaster v pamäti, ktorý zvyšuje rýchlosť aplikácie.
Hadoop
- Hadoop je registrovaná ochranná známka softvérovej nadácie Apache. Využíva jednoduchý programovací model na vykonanie požadovanej operácie medzi klastrami. Všetky moduly v Hadoope sú navrhnuté so základným predpokladom, že zlyhania hardvéru sú bežné udalosti a mali by sa nimi riešiť rámce.
- Spustí aplikáciu pomocou algoritmu MapReduce, kde sa údaje spracovávajú paralelne na rôznych uzloch CPU. Inými slovami, rámec Hadoop je dosť schopný vyvíjať aplikácie, ktoré sú ďalej schopné bežať na klastroch počítačov a mohli vykonať kompletnú štatistickú analýzu pre veľké množstvo údajov.
- Jadro Hadoopu pozostáva z časti úložného priestoru, ktorá je známa ako distribuovaný súborový systém Hadoop, a zo spracovateľskej časti nazývanej programovací model MapReduce. Hadoop v podstate rozdelil súbory do veľkých blokov a distribuoval ich do klastrov, prenášal kód balíka do uzlov na paralelné spracovanie údajov.
- Tento súbor údajov o prístupe sa spracuje rýchlejšie a efektívnejšie. Ostatné moduly Hadoop sú bežné Hadoop, čo je veľa knižníc Java a pomocných programov vrátených modulmi Hadoop. Tieto knižnice poskytujú abstrakciu na úrovni súborového systému a operačného systému, obsahujú tiež potrebné súbory a skripty Java na spustenie Hadoop. Hadoop Yarn je tiež modul, ktorý sa používa na plánovanie úloh a správu klastrových prostriedkov.
iskra
- Spark bol postavený na vrchole modulu Hadoop MapReduce a rozširuje model MapReduce tak, aby efektívne používal viac typov výpočtov, ktoré zahŕňajú interaktívne dotazy a spracovanie streamov. Spark bol predstavený softvérovou nadáciou Apache na urýchlenie procesu výpočtového softvéru Hadoop.
- Spark má vlastnú správu klastrov a nejde o upravenú verziu Hadoop. Spark využíva Hadoop dvoma spôsobmi - jedným je ukladanie a druhým spracovaním. Pretože správa klastrov prichádza zo samotnej Spark, používa Hadoop iba na účely ukladania.
- Spark je jedným z podprojektov spoločnosti Hadoop, ktorý bol vyvinutý v roku 2009 a neskôr sa stal otvoreným zdrojom na základe licencie BSD. Má veľa úžasných funkcií, a to úpravou určitých modulov a začlenením nových modulov. Pomáha spúšťať aplikáciu v klastri Hadoop, niekoľkokrát rýchlejšie v pamäti.
- Toto je možné vďaka zníženiu počtu operácií čítania a zápisu na disk. Ukladá priebežné spracovateľské údaje do pamäte, čím ukladá operácie čítania a zápisu. Spark tiež poskytuje zabudované rozhrania API v jazyku Java, Python alebo Scala. Preto je možné písať aplikácie niekoľkými spôsobmi. Spark poskytuje nielen stratégiu Map and Reduce, ale podporuje aj dotazy SQL, údaje o streamovaní, strojové učenie a algoritmy grafov.
Porovnanie medzi hlavami medzi Hadoopom a Sparkom (infografika)
Nižšie je uvedený najlepší rozdiel medzi Hadoopom a Sparkom 
Kľúčové rozdiely medzi Hadoopom a Sparkom
Hadoop vs Spark sú populárne voľby na trhu; Poďme diskutovať o niektorých hlavných rozdieloch medzi Hadoopom a Sparkom:
- Hadoop je framework s otvoreným zdrojovým kódom, ktorý používa algoritmus MapReduce, zatiaľ čo program Spark je technológia bleskového klastra pre bleskové blesky, ktorá rozširuje model MapReduce tak, aby sa dal efektívne používať s viacerými typmi výpočtov.
- Model Hadoop MapReduce číta a zapisuje z disku, čím spomaľuje rýchlosť spracovania, zatiaľ čo program Spark znižuje počet cyklov čítania a zápisu na disk a ukladá medzipamäť do pamäte, a tým aj vyššiu rýchlosť spracovania.
- Spoločnosť Hadoop vyžaduje, aby vývojári odovzdali každú operáciu kódu, zatiaľ čo program Spark sa dá ľahko programovať pomocou RDD - Resilient Distributed Dataset.
- Model Hadoop MapReduce poskytuje dávkový motor, a preto závisí od rôznych motorov pre ďalšie požiadavky, zatiaľ čo program Spark vykonáva dávkové, interaktívne, strojové učenie a streamovanie všetko v rovnakom klastri.
- Hadoop je navrhnutý tak, aby efektívne spracovával dávkové spracovanie, zatiaľ čo Spark je navrhnutý na efektívne spracovanie údajov v reálnom čase.
- Hadoop je vysoko latentná výpočtová platforma, ktorá nemá interaktívny režim, zatiaľ čo Spark je výpočtová technika s nízkou latenciou a môže spracovávať dáta interaktívne.
- S Hadoop MapReduce môže vývojár spracovávať údaje iba v dávkovom režime, zatiaľ čo Spark dokáže spracovávať údaje v reálnom čase prostredníctvom Spark Streamingu.
- Hadoop je navrhnutý na zvládnutie porúch a porúch, je prirodzene odolný voči poruchám, a preto je vysoko odolný voči chybám, zatiaľ čo v systéme Spark umožňuje RDD obnovenie diskových oddielov na zlyhaných uzloch.
- Hadoop potrebuje napríklad externý plánovač úloh - Oozie, aby naplánoval zložité toky, zatiaľ čo Spark má výpočty v pamäti, takže má svoj vlastný plánovač toku.
- Hadoop je lacnejšia alternatíva, ktorá je k dispozícii pri porovnaní z hľadiska nákladov, zatiaľ čo Spark vyžaduje na spustenie pamäte RAM veľa pamäte RAM, čím zvyšuje náklady na klaster a tým aj náklady.
Porovnávacia tabuľka Hadoop vs Spark
Primárne porovnanie medzi Hadoopom a Sparkom je uvedené nižšie
| Základ porovnania medzi Hadoopom a Sparkom |
Hadoop |
iskra |
| kategórie | Základný modul na spracovanie údajov | Nástroj na analýzu údajov |
| používanie | Dávkové spracovanie s obrovským objemom údajov | Spracujte údaje v reálnom čase z udalostí v reálnom čase, ako sú Twitter, Facebook |
| latencia | Výpočty s vysokou latenciou | Výpočty s nízkou latenciou |
| údaje | Spracujte údaje v dávkovom režime | Môže spracovávať interaktívne |
| Jednoduchosť použitia | Model MapReduce od spoločnosti Hadoop je zložitý a musí spracovať nízkoúrovňové rozhrania API | Abstrakcia, ktorá sa ľahšie používa, umožňuje spracovávať údaje pomocou operátorov na vysokej úrovni |
| Scheduler | Vyžaduje sa externý plánovač úloh | Výpočet v pamäti, nevyžaduje sa žiadny externý plánovač |
| zabezpečenia | Vysoko bezpečné | Menej bezpečné v porovnaní s Hadoopom |
| náklady | Lacnejšie, pretože model MapReduce poskytuje lacnejšiu stratégiu | Nákladnejšie ako Hadoop, pretože má zabudované riešenie |
Záver - Hadoop vs Spark
Hadoop MapReduce umožňuje paralelné spracovanie veľkého množstva údajov. Rozdeľuje veľký kus na menšie, ktoré sa majú spracovávať samostatne na rôznych dátových uzloch, a automaticky zhromažďuje výsledky medzi viacerými uzlami, aby vrátil jediný výsledok. V prípade, že výsledný súbor údajov je väčší ako dostupná RAM, môže Hadoop MapReduce prekonať Spark.
Na druhej strane, Spark je ľahšie použiteľný ako Hadoop, pretože prichádza s užívateľsky prívetivými API pre Scala (jeho rodný jazyk), Java, Python a Spark SQL. Pretože Spark poskytuje spôsob, ako vykonávať streaming, dávkové spracovanie a strojové učenie v rovnakom klastri, pre používateľov je ľahké zjednodušiť svoju infraštruktúru na spracovanie údajov.
Konečné rozhodnutie zvoliť medzi Hadoop vs Spark závisí od základného parametra - požiadavky. Apache Spark je oveľa vyspelejší klastrový výpočtový stroj ako MapReduce od spoločnosti Hadoop, pretože dokáže zvládnuť akýkoľvek typ požiadavky, tj dávkové, interaktívne, iteračné, streamovanie atď., Zatiaľ čo Hadoop obmedzuje iba dávkové spracovanie. Zároveň je Spark nákladnejší ako Hadoop vďaka svojej funkcii v pamäti, ktorá nakoniec vyžaduje veľa pamäte RAM. Na konci dňa to všetko závisí od podnikového rozpočtu a funkčných požiadaviek. Dúfam, že teraz musíte mať spravodlivejšiu predstavu o oboch Hadoop vs Spark.
Odporúčaný článok
Toto bol návod na najväčší rozdiel medzi Hadoopom a Sparkom. Tu diskutujeme aj kľúčové rozdiely Hadoop vs Spark s infografikou a porovnávaciu tabuľku. Ak sa chcete dozvedieť viac, pozrite si aj nasledujúce články Hadoop vs Spark.
- Dátový sklad vs Hadoop
- Splunk vs Spark
- Hadoop vs Cassandra - 17 úžasných rozdielov
- Prasa verzus iskra - ktorá je lepšia
- Výkon Hadoop verzus SQL: Rozdiel