Різниця між Hadoop і Spark

Одна з найбільших проблем стосовно Big Data полягає в тому, що значна кількість часу витрачається на аналіз даних, що включає визначення, очищення та інтеграцію даних. Великі обсяги даних та вимога аналізу даних призводять до наукових даних. Але часто дані розкидані по багатьох ділових додатках та системах, що їх важко аналізувати. Отже, дані потребують реінжинірингу та переформатування для полегшення їх аналізу. Для цього потрібні більш складні рішення, щоб зробити інформацію більш доступною для користувачів. Apache Hadoop - це таке рішення, яке використовується для зберігання та обробки великих даних, а також безліч інших інструментів великих даних, включаючи Apache Spark. Але яка з них є правильною основою для обробки та аналізу даних - Hadoop чи Spark? Давай дізнаємось.

Apache Hadoop

Hadoop є зареєстрованою торговою маркою Apache Software Foundation та рамкою з відкритим кодом, призначеною для зберігання та обробки дуже великих наборів даних у кластерах комп'ютерів. Він обробляє дуже масштабні дані за розумну ціну за розумний час. Крім того, він також забезпечує механізми для покращення ефективності обчислень в масштабі. Hadoop пропонує обчислювальну основу для зберігання та обробки великих даних за допомогою моделі програмування Google MapReduce Google. Він може працювати з одним сервером або збільшувати масштаби, включаючи тисячі товарних машин. Хоча Hadoop був розроблений як частина проекту з відкритим кодом у рамках програмного фонду Apache, заснованого на парадигмі MapReduce, сьогодні для Hadoop існують різноманітні дистрибуції. Однак MapReduce як і раніше є важливим методом, який використовується для агрегування та підрахунку. Основна ідея, на якій ґрунтується MapReduce, - це паралельна обробка даних.

Апаче іскра

Apache Spark - це кластерний обчислювач із відкритим кодом та набір бібліотек для широкомасштабної обробки даних на комп'ютерних кластерах. Побудований на вершині моделі Hadoop MapReduce, Spark - це найбільш активно розвинений двигун з відкритим кодом, який дозволяє швидше аналізувати дані та прискорювати роботу програм. Це дозволяє в режимі реального часу та вдосконалювати аналітику на платформі Apache Hadoop. Основою Spark є обчислювальний двигун, що складається з планування, розподілу та моніторингу програм, які складаються з багатьох обчислювальних завдань. Його ключова мета - запропонувати єдину платформу для написання програм Big Data. Спарк спочатку народився в лабораторії APM в Університеті Берклі, а зараз це один з найкращих проектів з відкритим кодом, що знаходиться в портфоліо програмного забезпечення Apache Software. Його безпрецедентні обчислювальні можливості в пам'яті дозволяють аналітичним програмам працювати в Apache Spark до 100 разів швидше, ніж інші подібні технології на ринку сьогодні.

Різниця між Hadoop і Spark

Рамка

- Hadoop є зареєстрованою торговою маркою Apache Software Foundation та рамкою з відкритим кодом, призначеною для зберігання та обробки дуже великих наборів даних у кластерах комп'ютерів. В основному, це двигун обробки даних, який обробляє дуже великі масштаби даних за розумні витрати за розумний час. Apache Spark - це кластерний обчислювальний механізм з відкритим кодом, побудований на основі моделі Hadoop MapReduce для широкомасштабної обробки даних та аналізу на комп'ютерних кластерах. Spark дозволяє в режимі реального часу та вдосконаленої аналітики на платформі Apache Hadoop пришвидшити обчислювальний процес Hadoop.

Продуктивність

- Hadoop написаний на Java, тому вимагає написання довгих рядків коду, що потребує більше часу для виконання програми. Спочатку розроблена Hadoop MapReduce реалізація була інноваційною, але також досить обмеженою, а також не дуже гнучкою. З іншого боку, Apache Spark написаний лаконічною, елегантною мовою Scala, щоб зробити програми легшими та швидшими. Насправді він здатний запускати додатки в 100 разів швидше, ніж не тільки Hadoop, але й інші подібні технології на ринку.

Простота використання

- Парадигма Hadoop MapReduce є інноваційною, але досить обмеженою та негнучкою. Програми MapReduce запускаються пакетно, і вони корисні для агрегації та підрахунку у великих масштабах. Spark, з іншого боку, надає послідовні API, що поєднуються, які можна використовувати для створення програми з менших шматочків або з існуючих бібліотек. API Spark також розроблені для того, щоб забезпечити високу продуктивність, оптимізуючи різні бібліотеки та функції, складені разом у користувацькій програмі. А оскільки Spark кешує більшість вхідних даних у пам'яті, завдяки RDD (Resilient Distributed Dataset), це виключає необхідність кілька разів завантажувати в пам'ять і дисковий накопичувач.

Вартість

- Файлова система Hadoop (HDFS) - це економічно ефективний спосіб зберігання великих об'ємів даних як структурованих, так і неструктурованих в одному місці для глибокого аналізу. Вартість Hadoop на терабайт набагато менша, ніж вартість інших технологій управління даними, які широко використовуються для обслуговування корпоративних сховищ даних. Spark, з іншого боку, не є найкращим варіантом, коли йдеться про економію витрат, оскільки йому потрібно багато оперативної пам’яті, щоб кешувати дані в пам’яті, що збільшує кластер, отже, незначно, порівняно з Hadoop.

Hadoop Vs. Іскра: Порівняльна діаграма

Підсумок Hadoop vs. Spark

Hadoop - це не тільки ідеальна альтернатива для зберігання великої кількості структурованих та неструктурованих даних економічно ефективним способом, але також забезпечує механізми підвищення ефективності обчислень в масштабі. Хоча він спочатку розроблявся як проект Apache Software Foundation з відкритим кодом, заснований на моделі Google MapReduce, на сьогоднішній день для Hadoop існує безліч різних дистрибутивів. Apache Spark був побудований на основі моделі MapReduce, щоб розширити свою ефективність для використання більшої кількості обчислень, включаючи обробку потоків та інтерактивні запити. Spark дозволяє в режимі реального часу та вдосконаленої аналітики на платформі Apache Hadoop пришвидшити обчислювальний процес Hadoop.