Ero Hadoopin ja Apache Sparkin välillä

Hadoop vs Apache Spark on iso tietokehys ja sisältää joitain suosituimmista työkaluista ja tekniikoista, joita tuotemerkit voivat käyttää suurten dataan liittyvien tehtävien suorittamiseen. Apache Spark on toisaalta avoimen lähdekoodin klusterin laskennallinen kehys. Vaikka Hadoop vs Apache Spark saattavat tuntua kilpailijoilta, he eivät suorita samoja tehtäviä ja joissakin tilanteissa voivat jopa toimia yhdessä. Vaikka on ilmoitettu, että Spark voi toimia joissakin tapauksissa yli 100 kertaa nopeammin kuin Hadoop, sillä ei ole omaa tallennusjärjestelmää. Tämä on tärkeä kriteeri, koska hajautettu tallennus on yksi dataprojektien tärkeimmistä näkökohdista.

Mikä siis Big Data on?

Big data on iso sanasana, joka auttaa organisaatioita ja yrityksiä ymmärtämään suuret tietomäärät. Se on saanut paljon huomiota viimeisen vuosikymmenen aikana ja yksinkertaisesti sanottuna se on määritelty suureksi tiedoksi, joka on yritykselle niin suuri, että sitä ei voida käsitellä tavanomaisilla lähteillä. Uudempia työkaluja kehitetään päivittäin, jotta yritykset voivat alkaa ymmärtää tätä kasvavaa tietomäärää. Siksi iso data on yksi suurimmista teknologisista suuntauksista, joka vaikuttaa tuotemerkkien ja yritysten tuloksiin ympäri maailmaa.

Kuinka suuri on Big Data ja kuinka nopeasti tämä ala kasvaa?

Teknologia on aina ollut olennainen osa tuotemerkkien ja yritysten toimintaa ympäri maailmaa. Tämä johtuu siitä, että tekniikka auttaa yrityksiä kasvattamaan tulojaan ja tuottavuuttaan tehokkaasti. Esimerkiksi Keg Kruger on kertomuksessaan kuvaillut, kuinka Yhdysvaltojen väestölaskenta käytti Hollerith-taulukkojärjestelmää, jossa paljon tietoa piti tauluttaa mekaanisesti. Suuren tietomäärän käsittelemiseksi Hollerith yhdistettiin kolmen muun yrityksen kanssa muodostamaan Computing Tabulating Recording Corporation, jota nykyään kutsutaan IBM: ksi tai International Business Machinesiksi.

Tiedot mitataan tavuina, joita käytetään digitaalisen tiedon mittaamiseen. Kentässä 8 bittiä on yhtä tavua. Gigatavuista petatavuihin suurten tietojen maailma laajenee. Joitakin data-arvoja kutsutaan muun muassa gigatavuiksi, teratavuiksi, petabaiteiksi ja exabyteiksi.

Asioiden näyttämiseksi näkökulmasta yksi gigatavu on yhtä suuri kuin 1024 megatavua, mikä on tietoa, joka tallennetaan yhdelle DVD-levylle, kun taas yksi petabaatti on CD-levylle tallennetun tietomäärän, joka on noin 2 mailin korkeudella tai 13 vuoden arvoinen HD-televisiovideo, kun yksi exabyte on yhtä miljardia gigatavua.

Jotkut big datan pääominaisuuksista voidaan mainita alla:

  1. Tiedot: Tietomäärä on yksi suurimman datan suurimmista ominaisuuksista. Kun datan koko ja potentiaali ovat suuret, on enemmän mahdollisuuksia, että heidät kutsutaan isoiksi tiedoiksi. Itse nimi Big Data sisältää sanan, ja se itsessään on koon ominaisuus.
  2. Tietojen moninaisuus : Toinen isojen tietojen ominaisuus on monimuotoisuus. On myös tärkeää, että mainituista tiedoista on tehtävä data-analyysi. Lisäksi on tärkeää, että analyytikot kykenevät käyttämään mainittuja tietoja hyödyllisiin näkemyksiin, jotka voivat puolestaan ​​auttaa yritystä saavuttamaan tavoitteensa.
  3. Datan nopeus: Tässä termillä nopeus tarkoitetaan nopeutta, jolla data luodaan ja käsitellään. Tämä on erittäin tärkeää, koska tietojen käsittelyn nopeudella on tärkeä rooli yrityksissä auttamassa tavoitteidensa saavuttamisessa. Mitä nopeammin tietoja käsitellään, sitä nopeammin yritykset pääsevät tehokkaasti seuraavaan kehitysvaiheeseen.
  4. Muuttuvuus: Toinen ison datan ominaisuus on vaihtelevuus. Tämä tarkoittaa, että tietoja on hallittava tehottomasti, jotta niissä ei olisi epäjohdonmukaisuuksia. Tietojen epäjohdonmukaisuus on käsiteltävä tehokkaasti, jotta se ei vaikuta tiedon laatuun missään vaiheessa.
  5. Tietojen monimutkaisuus: Yritykset ja tuotemerkit hallitsevat nykyään tonnia tietoja, jotka ovat peräisin useista lähteistä. Nämä tiedot on linkitettävä, liitettävä ja korreloitava, jotta yritykset voivat ymmärtää nämä oivallukset ja käyttää niitä tehokkaiden kampanjoiden ja suunnitelmien laatimiseen. Siksi monimutkaisuus on yksi suurimman datan olennaisimpia piirteitä.

Siksi ei ole yllättävää, että iso data on yksi suurimmista tekijöistä vaikuttaa yritysten toimintaan monissa muodoissa. Monilla toimialoilla sekä kokeneet yritykset että startupit käyttävät suurten tietojen voimaa luodakseen innovatiivisia ja kilpailukykyisiä ratkaisuja. Esimerkiksi terveydenhuoltoala on hyötynyt suuresti suurten dataratkaisujen käytöstä. Tällä alalla datan pioneerit analysoivat tehokkaasti lääketieteellisten kokeiden tuloksia ja löytävät siten uusia lääkkeiden ja rokotteiden hyötyjä ja riskejä. Nämä tutkimukset, joissa käytetään suuria dataratkaisuja, ovat paljon laajamittaisempia kuin kliiniset tutkimukset, jolloin terveydenhuollon teollisuus voi laajentaa potentiaaliaan ja häiritä rajattomia mahdollisuuksia tehokkaasti. Myös muut teollisuudenalat herättävät tätä hitaasti, ja tietotekniikoita käytetään entistä enemmän kaiken kokoisilla ja toimialoilla toimivilta yrityksiltä. Tämän tietämyksen ansiosta tuotemerkit voivat paitsi tarjota uusia ja innovatiivisia tuotteita nykyiselle yleisölle, myös luoda innovatiivisia malleja tulevaa käyttöä varten.

Monet organisaatiot ovat nykyään keskellä monia tiedonkulkuja, joissa tietoja tuotteista ja palveluista, ostajista ja myyjistä, muun muassa kuluttajien aikomuksista, on tutkittava asianmukaisesti. Jos tuotemerkit haluavat selviytyä tulevilla markkinoilla, heidän on kyettävä käyttämään Big-datan tarjoamia ominaisuuksia tehokkaalla ja menestyvällä tavalla. Yksi tärkeimmistä isojen tietojen käyttöönoton näkökohdista on kehys, jonka yritykset haluaisivat käyttää käyttöönsä. Kaksi markkinoiden suosituinta big data -kehystä ovat Hadoop ja Spark. Vaikka Spark on ohittanut Hadoopin aktiivisimpana avoimena lähdekoodina, useat yritykset käyttävät molempia näitä puitteita eri aloilla. Vaikka Hadoopin ja Apache Sparkin vertailu ei ole oikein mahdollista, molemmilla näillä järjestelmillä on joitain hyvin samankaltaisia ​​käyttötapoja ja toimintoja.

Hadoop vs Apache Spark Infographics

Alla on kuusi parhainta vertailua Hadoopin ja Apache Sparkin välillä

Sekä Hadoop vs Apache Spark on iso tietokehys ja sisältää joitain suosituimpia työkaluja ja tekniikoita, joita tuotemerkit voivat käyttää suurten tietoon liittyvien tehtävien suorittamiseen.

Doad Cuttingin ja Mike Cafarellan perustamat Hadoop luotiin vuonna 2006. Tuolloin se kehitettiin tukemaan Nutch-hakukoneprojektin jakelua. Myöhemmin siitä tuli yksi tärkeimmistä isoista datakehyksistä ja viime aikoihin asti se hallitsi markkinoita merkittävänä toimijana. Apache Spark puolestaan ​​on avoimen lähdekoodin klusterin laskentajärjestelmä, joka kehitettiin AMPLabissa Kaliforniassa. Myöhemmin se lahjoitettiin Apache Software Foundation -säätiölle, missä se on edelleen. Helmikuusta 2014 Sparkista tuli korkeatasoinen Apache-projekti, ja myöhemmin saman vuoden marraskuussa Databricksin suunnittelutiimi asetti uuden ennätyksen Spark-kehyksen käytöllä tapahtuvassa laajassa lajittelussa. Sekä Hadoop vs Apache Spark on erittäin suosittu tietokehys, jota käyttävät useat yritykset ja kilpailevat keskenään lisää tilaa markkinoilla.

Vaikka Hadoop vs Apache Spark saattavat tuntua kilpailijoilta, he eivät suorita samoja tehtäviä ja joissakin tilanteissa voivat jopa toimia yhdessä. Vaikka on ilmoitettu, että Spark voi toimia joissakin tapauksissa yli 100 kertaa nopeammin kuin Hadoop, sillä ei ole omaa tallennusjärjestelmää. Tämä on tärkeä kriteeri, koska hajautettu tallennus on yksi dataprojektien tärkeimmistä näkökohdista. Tämä johtuu siitä, että tietojen tallennuskehys mahdollistaa tietojen tallentamisen multi-PETA-tietojoukkoihin, jotka puolestaan ​​voidaan tallentaa ääretön määrä kiintolevyjä, mikä tekee siitä erittäin kustannustehokkaan. Lisäksi tietokehysten on oltava luonteeltaan skaalautuvia, jotta verkkoon voidaan lisätä lisää ohjaimia datan koon kasvaessa. Koska Sparkilla ei ole omaa tietojen tallennusjärjestelmää, tämä kehys vaatii toisen osapuolen tarjoaman järjestelmän. Siksi monissa Big Data -projekteissa yritykset, jotka asentavat Spark edistyneelle analytiikkasovellukselle, käyttävät yleensä myös Hadoop Distributed-tiedostojärjestelmää tietojen varastointiin.

Nopeus on siis yksi asia, joka antaa Sparkille ylimääräisen reunan Hadoopin yli. Koska Spark hoitaa toimintonsa kopioimalla ne hajautetusta fyysisestä tallennustilasta. Koska Sparkissa ei ole hitaita hankalia mekaanisia kiintolevyjä, nopeus, jolla se pystyy suorittamaan toimintonsa Hadoopiin verrattuna, on nopeampi. Hadoopin tapauksessa tiedot kirjoitetaan tallennetaan Hadoopin MapReduce-järjestelmään, joka myös kirjoittaa kaikki tiedot takaisin fyysiselle tallennusvälineelle jokaisen toiminnon jälkeen. Tämä tietojen kopiointi tehtiin niin, että täydellinen palauttaminen oli mahdollista, jos jotain meni pieleen prosessin aikana. Koska sähköisesti tallennettu tieto on epävakaampaa, sitä pidettiin tärkeänä. Spark-järjestelmän tapauksessa tiedot on järjestetty joustaviin hajautettuihin tietojoukkoihin kutsuttuun järjestelmään, joka voidaan palauttaa, jos jotain menee pieleen suuren dataprosessin aikana.

Toinen asia, joka asettaa Sparkin Hadoopin edelle, on, että Spark pystyy käsittelemään tehtäviä reaaliajassa ja siinä on edistynyt koneoppiminen. Reaaliaikainen käsittely tarkoittaa, että tiedot voidaan syöttää analyyttiseen sovellukseen heti, kun se tunnetaan, ja oivalluksia voidaan saada heti. Tämä tarkoittaa, että näihin oivalluksiin voidaan ryhtyä välittömiin toimiin, jolloin yritykset voivat hyödyntää nykyisiä mahdollisuuksia. Lisäksi koneoppiminen määritellään algoritmeiksi, jotka voivat ajatella itsensä, jolloin ne voivat luoda ratkaisun suurille tietosarjoille. Tämä on eräänlainen tekniikka, joka on edistyneen teollisuuden ydin, ja joka voi auttaa johtoa käsittelemään ongelmia ennen niiden syntymistä toisaalta ja luomaan myös innovatiivisen tekniikan, joka vastaa toisaalta kuljettamattomista autoista ja aluksista.

Hadoop vs Apache Spark ovat siis kaksi erilaista tietokantajärjestelmää, ja tässä on eräitä asioita, jotka erottavat ne toisistaan:

  1. Molemmat järjestelmät toimivat eri tavalla: Hadoop vs Apache Spark ovat suuria tietokehyksiä, joilla on eri toiminnot. Vaikka Hadoop on hajautettu tietoinfrastruktuuri, joka jakaa valtavan tiedonkeruun useille solmuille. Tämä tarkoittaa, että Hadoopin käyttäjien ei tarvitse investoida ja ylläpitää räätälöityjä laitteita, jotka ovat erittäin kalliita. Indeksoimalla ja seuraamalla tietoja se antaa yrityksille mahdollisuuden tehdä samat nopeasti ja nopeasti. Toisaalta Spark on tietojenkäsittelytyökalu, joka toimii hajautetussa tallennustilassa, mutta ei jaa tallennustilaa.
  2. On mahdollista käyttää yhtä järjestelmää ilman toista: Hadoop tarjoaa käyttäjille paitsi tallennuskomponentin (Hadoop Distributed File System), mutta myös prosessointikomponentin nimeltä MapReduce. Tämä tarkoittaa, että Hadoopin ostaneiden käyttäjien ei tarvitse ostaa Sparkia prosessointitarpeisiinsa. Samalla Sparkin käyttäjien ei tarvitse asentaa mitään Hadoopiin liittyvää. Koska Sparkilla ei ole tiedostojenhallintajärjestelmää, jos tuotemerkit tarvitsevat sellaisen, he voivat integroida pilvipohjaisen järjestelmän, jonka ei tarvitse olla Hadoop-liittyvää.
  3. Spark on paljon nopeampaa kuin Hadoop, mutta kaikki organisaatiot eivät ehkä tarvitse analytiikkaa toimimaan niin nopeasti: MapReduce-prosessointityyli on hyvä, mutta jos yrityksilläsi on staattisempia toimintoja, ne voivat suorittaa data-analyyttisiä toimintoja myös eräkäsittelyn kautta. Jos yritysten on kuitenkin streaming dataa tehdaskerroksessa olevista antureista tai vaadittava useita toimintoja, on parasta investoida Spark big data -ohjelmistoon. Lisäksi monet koneoppimisalgoritmit vaativat useita toimintoja, ja jotkut Spark-työkalun yleiset sovellukset sisältävät muun muassa verkkotuotesuosituksen, konevalvonnan ja tietoturvan.

Hadoop vs Apache Spark on oikeastaan ​​kaksi suurta suuria datakehyksiä, joita nykyään on markkinoilla. Vaikka molemmat Hadoop vs Apache Spark -kehykset ovat usein taistelussa dominaatiosta, niillä on silti paljon toimintoja, jotka tekevät niistä erittäin tärkeitä omalla vaikutusalueellaan. He työskentelevät eri tilanteissa ja yleensä hoitavat yksilölliset ja selkeät toiminnot.

Suositellut kurssit

Tämä on opas Hadoop vs Apache Spark -yritykseen. Tässä olemme keskustelleet suurten tietojen aikakaudesta. Jokaisen tuotemerkin on tarkasteltava sitä, jotta jokaisen brändin on tuotettava tuloksia tehokkaasti, koska tulevaisuus kuuluu yrityksille, jotka ottavat arvoa tiedoista menestyvä muoti. Voit myös lukea lisätietoja seuraavasta Hadoop vs Apache Spark -artikkelista -

  1. Hadoop vs Apache Spark - Mielenkiintoisia asioita, jotka sinun täytyy tietää
  2. Apache Hadoop vs Apache Spark | 10 suositumpaa vertailtavaa tietoa
  3. Hadoop vs. pesää - selvitä parhaat erot
  4. Big Data vs. Apache Hadoop - 4 suosituinta vertailua, joka sinun on opittava
  5. Mitä mieluummin Hadoop tai Spark

Luokka:

Suuri data