Ero Hadoop vs. Spark välillä
Hadoop on avoimen lähdekoodin kehys, jonka avulla voidaan tallentaa ja käsitellä suurta dataa hajautetussa ympäristössä tietokoneklustereiden yli. Hadoop on suunniteltu skaalaamaan yhdestä palvelimesta tuhansiksi koneiksi, joissa jokainen kone tarjoaa paikallisen laskennan ja tallennuksen. Spark on avoimen lähdekoodin klusterilaskenta, joka on suunniteltu nopeaan laskentaan. Se tarjoaa käyttöliittymän kokonaisten klusterien ohjelmointiin implisiittisellä datan rinnakkaisuudella ja vikasietoisuudella. Sparkin pääominaisuus on muistiin kuuluva klusterien laskenta, joka lisää sovelluksen nopeutta.
Hadoop
- Hadoop on Apache-ohjelmistosäätiön rekisteröity tavaramerkki. Se käyttää yksinkertaista ohjelmointimallia suorittaakseen tarvittavan toiminnan klusterien keskuudessa. Kaikki Hadoopin moduulit on suunniteltu perustavanlaatuisella oletuksella, että laitteistoviat ovat yleisiä tapahtumia ja että niiden tulisi puuttua puitteisiin.
- Se ajaa sovellusta MapReduce-algoritmilla, jossa tietoja käsitellään rinnakkain erilaisilla CPU-solmuilla. Toisin sanoen Hadoop-kehys kykenee kehittämään sovelluksia, jotka kykenevät edelleen toimimaan tietokoneiden klustereissa ja ne voisivat suorittaa täydellisen tilastollisen analyysin valtavalle määrälle dataa.
- Hadoopin ydin koostuu tallennusosasta, joka tunnetaan nimellä Hadoop Distributed File System, ja prosessointiosasta, nimeltään MapReduce-ohjelmointimalli. Hadoop jakaa tiedostot periaatteessa suuriin lohkoihin ja jaa ne klusterien kesken, siirrä paketti-koodi solmuihin tietojen käsittelemiseksi rinnakkain.
- Tämän lähestymistavan tietojoukko käsitellään nopeammin ja tehokkaammin. Muut Hadoop-moduulit ovat Hadoop-yhteisiä, joka on joukko Java-kirjastoja ja apuohjelmia, jotka Hadoop-moduulit palauttavat. Nämä kirjastot tarjoavat tiedostojärjestelmän ja käyttöjärjestelmän abstraktion, sisältävät myös tarvittavat Java-tiedostot ja skriptit Hadoopin käynnistämiseksi. Hadoop-lanka on myös moduuli, jota käytetään työn ajoittamiseen ja klusterresurssien hallintaan.
Kipinä
- Spark rakennettiin Hadoop MapReduce -moduulin päälle ja se laajentaa MapReduce-mallia tehokkaammin tietotyyppien laskutoimituksiin, jotka sisältävät interaktiiviset kyselyt ja stream-prosessoinnin. Apache-ohjelmistoäätiö toi Sparkin käyttöön nopeuttaakseen Hadoopin laskennallista laskentaohjelmistoa.
- Sparkilla on oma klusterinhallinta, eikä se ole muokattu versio Hadoopista. Spark käyttää Hadoopia kahdella tavalla - yksi on varastointi ja toinen prosessointi. Koska klusterin hallinta saapuu itse Sparkista, se käyttää Hadoop-ohjelmaa vain tallennustarkoituksiin.
- Spark on yksi Hadoopin osaprojekteista, joka kehitettiin vuonna 2009, ja myöhemmin siitä tuli avoimen lähdekoodin BSD-lisenssi. Siinä on paljon upeita ominaisuuksia muuttamalla tiettyjä moduuleja ja sisällyttämällä uusia moduuleja. Se auttaa suorittamaan sovelluksen Hadoop-klusterissa, useita kertoja nopeammin muistissa.
- Tämä on mahdollista vähentämällä luku- / kirjoitustoimintojen määrää levylle. Se tallentaa välimuistion käsittelevät tiedot muistiin tallentaen luku- / kirjoitustoiminnot. Spark tarjoaa myös sisäänrakennetut sovellusliittymät Java, Python tai Scala. Siten sovelluksia voidaan kirjoittaa monin tavoin. Spark ei tarjoa vain Kartta- ja Pienennä-strategiaa, mutta tukee myös SQL-kyselyitä, Suoratoisto-tietoja, Koneoppimista ja Graafisia algoritmeja.
Head to Head -vertailu Hadoopin ja Sparkin välillä (infografia)
Alla on 8 parasta eroa Hadoop vs Spark välillä 
Keskeiset erot Hadoop vs Spark -sovellusten välillä
Sekä Hadoop vs Spark ovat suosittuja valintoja markkinoilla; keskustelemme joistakin suurimmista eroista Hadoopin ja Sparkin välillä:
- Hadoop on avoimen lähdekoodin kehys, joka käyttää MapReduce-algoritmia, kun taas Spark on salamannopea klusterin laskennallinen tekniikka, joka laajentaa MapReduce-mallia tehokkaampaan käyttöön muun tyyppisiin laskutoimituksiin.
- Hadoopin MapReduce-malli lukee ja kirjoittaa levyltä, hidastaen siten käsittelynopeutta, kun taas Spark vähentää lukemisen / kirjoittamisen syklien lukumäärää levylle ja tallentaa välitietoja muistiin, mikä nopeuttaa käsittelyä.
- Hadoop vaatii kehittäjiä koodittamaan kaikki toiminnot käsin, kun taas Spark on helppo ohjelmoida RDD - Resilient Distributed Dataset -sovelluksella.
- Hadoop MapReduce -mallissa on erämoottori, joka siis riippuu erilaisista moottoreista muihin vaatimuksiin, kun taas Spark suorittaa eräajan, vuorovaikutuksen, koneoppimisen ja suoratoiston kaikki samassa klusterissa.
- Hadoop on suunniteltu käsittelemään eräprosessointia tehokkaasti, kun taas Spark on suunniteltu käsittelemään reaaliaikaista dataa tehokkaasti.
- Hadoop on korkean latenssin laskennan kehys, jolla ei ole vuorovaikutteista tilaa, kun taas Spark on vähän latenssinen laskenta ja pystyy käsittelemään tietoja vuorovaikutteisesti.
- Hadoop MapReduce -sovelluksen avulla kehittäjä voi käsitellä tietoja vain erämoodina, kun taas Spark voi käsitellä reaaliaikaista tietoa Spark Streaming -sivun kautta.
- Hadoop on suunniteltu käsittelemään vikoja ja vikoja, se on luonnollisesti joustava vikoja kohtaan, joten erittäin vikasietoinen järjestelmä, kun taas Sparkin kanssa RDD sallii osioiden palauttamisen epäonnistuneissa solmuissa.
- Hadoop tarvitsee esimerkiksi ulkoisen työn aikataulun - Oozie ajoittaa monimutkaisia vuoita, kun taas Sparkilla on muistiin laskenta, joten sillä on oma virtausaikataulu.
- Hadoop on halvempi vaihtoehto, kun sitä verrataan kustannusten kannalta, kun taas Spark vaatii paljon muistia muistin suorittamiseksi, mikä kasvattaa klusteria ja siten kustannuksia.
Hadoop vs. kipinävertailutaulukko
Ensisijaista vertailua Hadoopin ja Sparkin välillä keskustellaan alla
| Vertailun perusteet Hadoopin ja Sparkin välillä |
Hadoop |
Kipinä |
| Kategoria | Perustietojen käsittelymoottori | Tietoanalyysimoottori |
| Käyttö | Eräkäsittely valtavalla määrällä dataa | Käsittele reaaliaikaista tietoa reaaliaikaisten tapahtumien, kuten Twitterin, Facebookin, kautta |
| Viive | Korkea latenssilaskenta | Matala viivelaskenta |
| data | Prosessoi tiedot eräajona | Osaa prosessoida vuorovaikutteisesti |
| Helppokäyttöisyys | Hadoopin MapReduce-malli on monimutkainen, sen on käsiteltävä matalan tason sovellusliittymiä | Helpointa käyttää abstraktio antaa käyttäjälle mahdollisuuden käsitellä tietoja korkean tason operaattoreiden avulla |
| ajastimella | Ulkoinen työnaikataulu vaaditaan | Muistin sisäinen laskenta, ulkoista ajastinta ei tarvita |
| turvallisuus | Erittäin turvallinen | Vähemmän turvallinen verrattuna Hadoopiin |
| Kustannus | Halvempaa, koska MapReduce-malli tarjoaa halvemman strategian | Kalliimpi kuin Hadoop, koska siinä on muistiratkaisu |
Johtopäätös - Hadoop vs Spark
Hadoop MapReduce mahdollistaa massiivisten tietomäärien rinnakkaisen käsittelyn. Se hajottaa suuren kappaleen pienemmiksi käsiteltäväksi erikseen eri datasoluissa ja kerää tulokset automaattisesti useiden solmujen yli yhden tuloksen palauttamiseksi. Jos tuloksena oleva tietojoukko on suurempi kuin käytettävissä oleva RAM, Hadoop MapReduce voi ylittää Spark-arvon.
Spark puolestaan on helppokäyttöisempi kuin Hadoop, koska sen mukana tulee käyttäjäystävälliset sovellusliittymät Scala (sen äidinkieli), Java, Python ja Spark SQL. Koska Spark tarjoaa tavan suorittaa suoratoistoa, eräprosessointia ja koneoppimista samassa klusterissa, käyttäjien on helppo yksinkertaistaa infrastruktuuriaan tietojenkäsittelyä varten.
Lopullinen päätös valita Hadoop vs Spark välillä riippuu perusparametrista - vaatimuksesta. Apache Spark on paljon edistyneempi klusterin laskentamoottori kuin Hadoopin MapReduce, koska se pystyy käsittelemään minkä tahansa tyyppisiä vaatimuksia, kuten eräajoa, vuorovaikutteista, iteratiivista, suoratoistoa jne., Kun taas Hadoop rajoittaa vain eräkäsittelyyn. Samalla Spark on kalliimpaa kuin Hadoop sen muistilla, joka vaatii lopulta paljon RAM-muistia. Päivän lopussa kaikki riippuu yrityksen budjetista ja toiminnallisista vaatimuksista. Toivon, että sinulla on nyt oltava oikeudenmukaisempi käsitys molemmista Hadoop vs Sparkista.
Suositeltava artikkeli
Tämä on ollut opas Hadoop vs Spark -yritysten suurimpaan eroon. Tässä keskustellaan myös Hadoop vs Spark -näppäineroista infografian ja vertailutaulukon kanssa. Saatat myös katsoa seuraavia Hadoop vs Spark -artikkeleita saadaksesi lisätietoja.
- Tietovarasto vs. Hadoop
- Splunk vs Spark
- Hadoop vs. Cassandra - 17 mahtavaa eroa
- Sika vs. kipinä - mikä on parempi
- Hadoop vs SQL Performance: Ero