Различия между MapReduce и Apache Spark
Apache Hadoop - это программная среда с открытым исходным кодом, предназначенная для масштабирования от отдельных серверов до тысяч компьютеров и запуска приложений на кластерах с обычным оборудованием. Платформа Apache Hadoop разделена на два уровня.
- Распределенная файловая система Hadoop (HDFS)
- Слой обработки (MapReduce)
Уровень хранения Hadoop, т. Е. HDFS, отвечает за хранение данных, а MapReduce отвечает за обработку данных в кластере Hadoop. MapReduce - это парадигма программирования, которая обеспечивает масштабируемость для сотен или тысяч серверов в кластере Hadoop. MapReduce - это методика обработки и программная модель для распределенных вычислений, основанная на языке программирования Java. MapReduce - это мощная среда для обработки больших распределенных наборов структурированных или неструктурированных данных в кластере Hadoop, хранящемся в распределенной файловой системе Hadoop (HDFS). Мощными функциями MapReduce являются его масштабируемость.
- Apache Spark - это технология молниеносных и кластерных технологий, предназначенная для быстрых вычислений при крупномасштабной обработке данных. Apache Spark - это механизм распределенной обработки, но он не поставляется со встроенным диспетчером ресурсов кластера и системой распределенного хранения. Вы должны подключить менеджер кластера и систему хранения по вашему выбору. Apache Spark состоит из ядра Spark и набора библиотек, аналогичных тем, которые доступны для Hadoop. Ядро - это механизм распределенного выполнения и набор языков. Apache Spark поддерживает языки, такие как Java, Scala, Python и R, для разработки распределенных приложений. Дополнительные библиотеки построены поверх ядра Spark, чтобы обеспечить рабочие нагрузки, использующие потоковую передачу, SQL, графики и машинное обучение. Apache Spark - это механизм обработки данных для пакетного и потокового режимов, включающий запросы SQL, обработку графиков и машинное обучение. Apache Spark может работать независимо, а также в Hadoop YARN Cluster Manager и, таким образом, он может читать существующие данные Hadoop.
- Вы можете выбрать Apache YARN или Mesos для управления кластером для Apache Spark.
- Вы можете выбрать Hadoop Distributed File System (HDFS), облачное хранилище Google, Amazon S3, Microsoft Azure для диспетчера ресурсов для Apache Spark.
Сравнение лицом к лицу между MapReduce и Apache Spark (Инфографика)
Ниже приведено 20 лучших сравнений между MapReduce и Apache Spark.
Ключевая разница между MapReduce и Apache Spark
- MapReduce строго основан на диске, в то время как Apache Spark использует память и может использовать диск для обработки.
- MapReduce и Apache Spark имеют одинаковую совместимость с точки зрения типов данных и источников данных.
- Основное различие между MapReduce и Spark заключается в том, что MapReduce использует постоянное хранилище, а Spark использует устойчивые распределенные наборы данных.
- Hadoop MapReduce предназначен для данных, которые не помещаются в памяти, тогда как Apache Spark имеет лучшую производительность для данных, которые помещаются в память, особенно на выделенных кластерах.
- Hadoop MapReduce может быть экономичным вариантом, поскольку Hadoop является сервисом, а Apache Spark более экономичен благодаря высокой доступности памяти.
- Apache Spark и Hadoop MapReduce оба отказоустойчивы, но сравнительно Hadoop MapReduce более отказоустойчив, чем Spark.
- Hadoop MapReduce требует основных навыков программирования на Java, в то время как программирование в Apache Spark проще, поскольку имеет интерактивный режим.
- Spark может выполнять задания пакетной обработки в 10-100 раз быстрее, чем MapReduce, хотя оба инструмента используются для обработки больших данных.
Когда использовать MapReduce:
- Линейная обработка большого набора данных
- Не требуется промежуточное решение
Когда использовать Apache Spark:
- Быстрая и интерактивная обработка данных
- Присоединение к наборам данных
- Обработка графиков
- Итерационные работы
- Обработка в реальном времени
- Машинное обучение
MapReduce и Apache Spark Сравнительная таблица
| Уменьшение карты | Apache Spark | |
| Обработка данных | Только для пакетной обработки | Пакетная обработка, а также обработка данных в реальном времени |
| Скорость обработки | Медленнее, чем Apache Spark, потому что, если задержка диска ввода-вывода | В 100 раз быстрее в памяти и в 10 раз быстрее при работе на диске |
| категория | Механизм обработки данных | Data Analytics Engine |
| Расходы | Менее дорогой по сравнению Apache Spark | Более дорогой из-за большого объема оперативной памяти |
| Масштабируемость | Оба масштабируемых ограничены до 1000 узлов в одном кластере | Оба масштабируемых ограничены до 1000 узлов в одном кластере |
| Машинное обучение | MapReduce более совместим с Apache Mahout при интеграции с машинным обучением | Apache Spark имеет встроенные API для машинного обучения |
| Совместимость | Совместимо со всеми источниками данных и форматами файлов | Apache Spark может интегрироваться со всеми источниками данных и форматами файлов, поддерживаемыми кластером Hadoop |
| Безопасность | Платформа MapReduce более безопасна по сравнению с Apache Spark | Функция безопасности в Apache Spark развивается и становится более зрелой |
| планировщик | Зависит от внешнего планировщика | Apache Spark имеет собственный планировщик |
| Отказоустойчивость | Использование репликации для ошибки Допуск | Apache Spark использует RDD и другие модели хранения данных для отказоустойчивости |
| Простота использования | MapReduce немного сложен в сравнении с Apache Spark из-за JAVA API | Apache Spark проще в использовании благодаря богатым API |
| Дублирование Устранение | MapReduce не поддерживает эту функцию | Apache Spark обрабатывает каждую запись ровно один раз, поэтому устраняет дублирование. |
| Языковая поддержка | Основной язык - это Java, но также поддерживаются такие языки, как C, C ++, Ruby, Python, Perl, Groovy. | Apache Spark поддерживает Java, Scala, Python и R |
| Задержка | Очень высокая задержка | Гораздо быстрее, чем сравнивать MapReduce Framework |
| сложность | Сложно писать и отлаживать коды | Легко писать и отлаживать |
| Сообщество Apache | Open Source Framework для обработки данных | Open Source Framework для обработки данных на более высокой скорости |
| кодирование | Больше строк кода | Меньшие строки кода |
| Интерактивный режим | Не интерактивный | интерактивный |
| инфраструктура | Товарное оборудование | Аппаратное обеспечение среднего и высокого уровня |
| SQL | Поддерживает Hive Query Language | Поддерживает через Spark SQL |
Вывод - MapReduce против Apache Spark
MapReduce и Apache Spark являются наиболее важным инструментом для обработки больших данных. Основным преимуществом MapReduce является то, что его легко масштабировать для обработки данных на нескольких вычислительных узлах, в то время как Apache Spark предлагает высокоскоростные вычисления, гибкость и относительную простоту использования, которые идеально дополняют MapReduce. MapReduce и Apache Spark имеют симбиотические отношения друг с другом. Hadoop предоставляет функции, которыми не обладает Spark, такие как распределенная файловая система, а Spark обеспечивает обработку в реальном времени для тех наборов данных, которые в этом нуждаются. MapReduce - это дисковые вычисления, а Apache Spark - это вычисления на оперативной памяти. MapReduce и Apache Spark вместе являются мощным инструментом для обработки больших данных и делают кластер Hadoop более надежным.
Рекомендуемые статьи
Это было руководство по MapReduce против Apache Spark, их значению, сравнению «голова к голове», ключевым отличиям, сравнительной таблице и выводам. Вы также можете посмотреть следующие статьи, чтобы узнать больше -
- Azure Paas vs Iaas Полезные сравнения для изучения
- Лучшие 5 отличий между Hadoop и MapReduce
- Нужно знать о MapReduce против Spark
- Apache Storm против Apache Spark - узнайте 15 полезных отличий
- Apache Hive против Apache Spark SQL - 13 удивительных отличий
- Groovy Интервью Вопросы: Удивительные вопросы