Eroja MapReducen ja Apache Sparkin välillä
Apache Hadoop on avoimen lähdekoodin ohjelmistokehys, joka on suunniteltu laajentamaan yksittäisistä palvelimista tuhansiin koneisiin ja ajamaan sovelluksia hyödykelaitteistoklustereissa. Apache Hadoop -kehys on jaettu kahteen kerrokseen.
- Hadoopin hajautettu tiedostojärjestelmä (HDFS)
- Kerroksen käsittely (MapReduce)
Hadoopin tallennuskerros eli HDFS on vastuussa tietojen tallentamisesta, kun taas MapReduce vastaa tietojen käsittelystä Hadoop-klusterissa. MapReduce on tämä ohjelmointikäytäntö, joka mahdollistaa massiivisen skaalautuvuuden sadoille tai tuhansille palvelimille Hadoop-klusterissa. MapReduce on Java-ohjelmointikieleen perustuva prosessointitekniikka ja ohjelmalli hajautetulle laskennalle. MapReduce on tehokas kehys suurten, hajautettujen jäsenneltyjen tai jäsentämättömien tietojen käsittelyyn Hadoop-klusterissa, joka on tallennettu Hadoop-hajautettuun tiedostojärjestelmään (HDFS). MapReducen tehokkaita ominaisuuksia on sen skaalautuvuus.
- Apache Spark on salamannopea ja klusterin laskennallinen tekniikkakehys, joka on suunniteltu nopeaa laskentaa varten laajamittaisessa tietojenkäsittelyssä. Apache Spark on hajautettu prosessointimoottori, mutta siinä ei ole sisäänrakennettua klusterin resurssienhallintaa ja hajautettua tallennusjärjestelmää. Sinun on kytkettävä haluamasi klusterinhallinta- ja tallennusjärjestelmä. Apache Spark koostuu Spark-ytimestä ja joukosta kirjastoja, jotka ovat samanlaisia kuin Hadoopille. Ydin on hajautettu toteutusmoottori ja joukko kieliä. Apache Spark tukee Java-, Scala-, Python- ja R-kieliä hajautettujen sovellusten kehittämiseen. Spark-ytimen päälle on rakennettu ylimääräisiä kirjastoja, jotka mahdollistavat suoratoistoa, SQL: tä, kuvaajaa ja koneoppimista käyttävät työkuormat. Apache Spark on erä- ja suoratoistomuotojen tietojenkäsittelymoottori, joka sisältää SQL-kyselyitä, graafin käsittelyä ja koneoppimista. Apache Spark voi toimia itsenäisesti ja myös Hadoop YARN Cluster Managerilla ja siten se voi lukea olemassa olevia Hadoop-tietoja.
- Voit valita Apache YARN tai Mesos klusterinhallintaohjelmaksi Apache Sparkille.
- Apache Sparkin resurssienhallintaksi voidaan valita Hadoopin hajautettu tiedostojärjestelmä (HDFS), Google-pilvitallennustila, Amazon S3, Microsoft Azure.
Head to Head -vertailu MapReducen ja Apache Sparkin (infografiat) välillä
Alla on 20 parhaan vertailun välillä MapReduce vs Apache Spark
Avainero MapReducen ja Apache Sparkin välillä
- MapReduce on tiukasti levypohjainen, kun Apache Spark käyttää muistia ja voi käyttää levyä käsittelyyn.
- MapReduce ja Apache Spark ovat molemmilla samanlaisia yhteensopivuutta tietotyyppien ja tietolähteiden suhteen.
- Ensisijainen ero MapReducen ja Sparkin välillä on se, että MapReduce käyttää jatkuvaa tallennusta ja Spark käyttää joustavia hajautettuja tietoaineistoja.
- Hadoop MapReduce on tarkoitettu tietoihin, jotka eivät sovi muistiin, kun taas Apache Spark tarjoaa paremman suorituskyvyn muistiin mahtuville tiedoille, erityisesti omistettujen klusterien kohdalla.
- Hadoop MapReduce voi olla taloudellinen vaihtoehto, koska Hadoop on palvelu ja Apache Spark on kustannustehokkaampi korkean käytettävyysmuistin takia
- Apache Spark ja Hadoop MapReduce ovat molemmat vikasietoisia, mutta suhteellisen Hadoop MapReduce on vikasietoisempi kuin Spark.
- Hadoop MapReduce vaatii Java-ytimen ohjelmointitaitoja, kun taas ohjelmointi Apache Sparkissa on helpompaa, koska siinä on interaktiivinen tila.
- Spark pystyy suorittamaan eräkäsittelytyöt välillä 10 - 100 kertaa nopeammin kuin MapReduce. Vaikka molempia työkaluja käytetään isotietojen käsittelyyn.
Milloin MapReducea käytetään:
- Suurten tietojoukkojen lineaarinen käsittely
- Väliratkaisua ei tarvita
Milloin Apache Sparkia käytetään:
- Nopea ja vuorovaikutteinen tietojenkäsittely
- Liityn tietokantoihin
- Graafin käsittely
- Iteratiiviset työpaikat
- Reaaliaikainen käsittely
- Koneoppiminen
MapReduce vs Apache Spark -vertailutaulukko
| MapReduce | Apache Spark | |
| Tietojenkäsittely | Vain eräkäsittelyä varten | Eräkäsittely sekä reaaliaikainen tietojenkäsittely |
| Käsittelynopeus | Hitaampaa kuin Apache Spark, koska jos I / O-levyn viive | 100x nopeampi muisti ja 10x nopeampi levyllä ajamisen aikana |
| Kategoria | Tietojenkäsittelymoottori | Data Analytics -moottori |
| kustannukset | Halvempaa vertaamalla Apache Sparkia | Kalliimpaa, koska paljon RAM-muistia |
| skaalautuvuus | Molemmat ovat skaalattavissa rajoitetusti 1000 solmuun yhdellä klusterilla | Molemmat ovat skaalattavissa rajoitetusti 1000 solmuun yhdellä klusterilla |
| Koneoppiminen | MapReduce on yhteensopivampi Apache Mahout -sovelluksen kanssa, kun se integroituu Machine Learning -sovellukseen | Apache Spark on integroinut sovellusliittymät koneoppimiseen |
| yhteensopivuus | Yhteensopiva kaikkien tietolähteiden ja tiedostomuotojen kanssa | Apache Spark voidaan integroida kaikkiin tietolähteisiin ja tiedostomuotoihin, joita Hadoop-klusteri tukee |
| turvallisuus | MapReduce-kehys on turvallisempi kuin Apache Spark | Apache Sparkin turvaominaisuus on kehittymässä ja kypsymässä |
| ajastimella | Riippuu ulkoisesta ajastimesta | Apache Sparkilla on oma aikataulu |
| Vikasietoisuus | Käyttää kopioita vikatoleranssista | Apache Spark käyttää RDD: tä ja muita tiedontallennusmalleja vikatoleranssiin |
| Helppokäyttöisyys | MapReduce on vähän monimutkainen verrattuna Apache Sparkiin JAVA-sovellusliittymien vuoksi | Apache Spark on helpompi käyttää Rich API -sovellusten ansiosta |
| Kopiointi | MapReduce ei tue tätä ominaisuutta | Apache Spark prosessoi kaikki tietueet tarkasti kerran, mikä eliminoi päällekkäisyydet. |
| Kielen tuki | Ensisijainen kieli on Java, mutta kieliä, kuten C, C ++, Ruby, Python, Perl, Groovy, on myös tuettu | Apache Spark tukee Java-, Scala-, Python- ja R-versioita |
| Viive | Erittäin korkea viive | Paljon nopeampi kuin MapReduce Framework |
| Monimutkaisuus | Vaikea kirjoittaa ja korjata koodeja | Helppo kirjoittaa ja debug |
| Apache-yhteisö | Tietojen käsittelyyn tarkoitettu avoimen lähdekoodin järjestelmä | Open Source Framework tietojen käsittelemiseksi suuremmalla nopeudella |
| Coding | Lisää koodirivejä | Koodin pienemmät rivit |
| Interaktiivinen tila | Ei vuorovaikutteinen | interaktiivinen |
| infrastruktuuri | Hyödykelaitteet | Keskitason ja korkean tason laitteistot |
| SQL | Tukee pesän kyselykielen kautta | Tukee Spark SQL: n kautta |
Johtopäätös - MapReduce vs Apache Spark
MapReduce ja Apache Spark ovat kumpikin tärkein työkalu suurten tietojen käsittelyyn. MapReducen tärkein etu on, että tietojen käsittely on helppo skaalata useiden laskusolmujen kesken, kun taas Apache Spark tarjoaa nopeaa laskentaa, ketteryys ja suhteellisen helppokäyttöisyys ovat täydellisiä lisäyksiä MapReducelle. MapReduce ja Apache Spark ovat symbioottisia suhteita toisiinsa. Hadoop tarjoaa ominaisuuksia, joita Sparkilla ei ole, kuten hajautettu tiedostojärjestelmä ja Spark tarjoaa reaaliaikaisen muistin sisäisen prosessoinnin niitä tarvitseville tietojoukkoille. MapReduce on levypohjainen laskenta, kun taas Apache Spark on RAM-pohjainen laskenta. MapReduce ja Apache Spark yhdessä ovat tehokas työkalu suurten tietojen käsittelemiseen ja tekevät Hadoop-klusterista entistä tehokkaamman.
Suositellut artikkelit
Tämä on opas MapReduce vs Apache Spark -sovellukseen, niiden merkitys, Head to Head -vertailu, avainerot, vertailutaulukko ja johtopäätös. Voit myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -
- Azure Paas vs Iaas Hyödyllisiä vertailuja oppimiseen
- Paras 5 eroa Hadoopin ja MapReducen välillä
- Tarvitsee tietää MapReduce vs Spark
- Apache Storm vs Apache Spark - Opi 15 hyödyllistä eroa
- Apache Hive vs Apache Spark SQL - 13 uskomattomia eroja
- Groovy -haastattelukysymykset: uskomattomia kysymyksiä