Разница между Hadoop и Apache Spark

Hadoop vs Apache Spark - это инфраструктура больших данных, содержащая некоторые из самых популярных инструментов и методов, которые бренды могут использовать для выполнения задач, связанных с большими данными. Apache Spark, с другой стороны, является средой кластерных вычислений с открытым исходным кодом. Хотя Hadoop и Apache Spark могут показаться конкурентами, они не выполняют одни и те же задачи и в некоторых ситуациях могут даже работать вместе. Хотя сообщается, что Spark в некоторых случаях может работать более чем в 100 раз быстрее, чем Hadoop, у него нет собственной системы хранения. Это важный критерий, поскольку распределенное хранилище является одним из наиболее важных аспектов проектов данных.

Так что же такое Big Data?

Большие данные - это большое модное слово, которое помогает организациям и компаниям понимать большие объемы данных. В последнее десятилетие этому вопросу уделялось много внимания, и, говоря простым языком, он определяется как большие данные, которые настолько велики для компании, что их невозможно обработать с использованием традиционных источников. Новые инструменты разрабатываются ежедневно, так что компании могут начать понимать этот растущий объем данных. Вот почему большие данные - это одна из крупнейших технологических тенденций, которая повлияет на результаты брендов и компаний во всем мире.

Каков размер больших данных и насколько быстро растет этот сектор?

Технологии всегда играли неотъемлемую роль в функционировании брендов и компаний по всему миру. Это потому, что технологии помогают компаниям эффективно увеличивать свою прибыль и производительность. Например, в своем выступлении Кег Крюгер описал, как при проведении переписи в США использовалась система составления таблиц Холлерита, в которой большое количество данных приходилось механически табулировать. Чтобы справиться с огромным объемом данных, Холлерит был объединен с тремя другими компаниями, чтобы создать корпорацию звукозаписи вычислений, которую сегодня называют IBM или International Business Machines.

Данные измеряются в байтах, которые являются единицей измерения цифровой информации. В поле 8 битов равны одному байту. Мир больших данных расширяется от гигабайтов до петабайтов. Некоторые значения данных называются гигабайт, терабайт, петабайт и эксабайт среди других.

Для сравнения: один гигабайт равен 1024 мегабайта, то есть данным, которые хранятся на одном DVD, в то время как один петабайт - это объем данных, хранящихся на компакт-дисках высотой около 2 миль или стоимостью 13 лет HD TV-видео, а один эксабайт - равный одному миллиарду гигабайт.

Некоторые из основных характеристик больших данных могут быть упомянуты ниже:

  1. Объем данных: количество данных является одной из самых больших характеристик больших данных. Когда размер и потенциал данных велики, есть больше шансов, что они будут квалифицированы для того, чтобы называться большими данными. Название Big Data само по себе содержит слово и само по себе является характеристикой размера.
  2. Разнообразие данных. Другой характеристикой больших данных является разнообразие. Также важно, чтобы анализ данных проводился на указанных данных. Кроме того, также важно, чтобы аналитики могли использовать упомянутые данные для получения ценной информации, которая, в свою очередь, может помочь компании в достижении ее целей и задач.
  3. Скорость данных: здесь термин скорость относится к скорости, с которой данные генерируются и обрабатываются. Это чрезвычайно важно, потому что скорость обработки данных играет важную роль в оказании помощи компаниям в достижении их целей. Чем быстрее обрабатываются данные, тем быстрее компании смогут эффективно перейти к следующему этапу разработки.
  4. Изменчивость. Другая особенность больших данных - изменчивость. Это означает, что данные должны обрабатываться неэффективно, чтобы в них не было несогласованности. Несоответствие данных должно быть эффективно обработано, чтобы оно не влияло на качество данных на любом этапе.
  5. Сложный характер данных: сегодня компании и бренды управляют тоннами данных, которые поступают из разных источников. Эти данные должны быть связаны, связаны и коррелированы, чтобы компании могли понять эти идеи и использовать их для разработки эффективных кампаний и планов. Вот почему сложность является одной из самых неотъемлемых особенностей больших данных.

Поэтому неудивительно, что большие данные являются одним из важнейших факторов, влияющих на функционирование компаний во многих формах. Во многих отраслях как опытные компании, так и стартапы используют возможности больших данных для создания инновационных и конкурентоспособных решений. Например, отрасль здравоохранения значительно выиграла от использования решений для больших данных. В этой отрасли пионеры данных эффективно анализируют результаты медицинских испытаний и, таким образом, обнаруживают новые преимущества и риски лекарств и вакцин. Эти испытания, в которых используются решения для больших данных, являются гораздо более масштабными, чем клинические испытания, что позволяет отрасли здравоохранения расширить свой потенциал и эффективно использовать неограниченные возможности. Другие отрасли также постепенно начинают осознавать это, и все шире внедряются методы обработки данных компаниями всех размеров и секторов. Такое знание позволяет брендам не только предлагать новые и инновационные продукты для своей текущей аудитории, но и создавать инновационные разработки для будущего использования.

Многие организации сегодня находятся в центре большого количества информационных потоков, где данные о продуктах и ​​услугах, покупателях и продавцах, намерениях потребителей, среди прочего, должны быть изучены надлежащим образом. Если бренды хотят выжить на будущих рынках, они должны быть в состоянии эффективно и успешно использовать возможности, предоставляемые большими данными. Одним из наиболее важных аспектов принятия больших данных является структура, которую компании хотели бы принять для их использования. Два из самых популярных фреймворков для больших данных, которые существуют на рынке, включают Hadoop и Spark. Хотя Spark опередил Hadoop как наиболее активного ПО с открытым исходным кодом, обе эти платформы используются несколькими компаниями в разных секторах. Хотя сравнение между Hadoop и Apache Spark на самом деле невозможно, обе эти системы имеют несколько схожих применений и функций.

Hadoop vs Apache Spark Инфографика

Ниже приведены 6 лучших сравнений Hadoop и Apache Spark.

И Hadoop, и Apache Spark представляют собой среду больших данных и содержат некоторые из наиболее популярных инструментов и методов, которые бренды могут использовать для выполнения задач, связанных с большими данными.

Созданная Doug Cutting и Mike Cafarella, Hadoop была создана в 2006 году. В то время она была разработана для поддержки распространения для проекта поисковой системы Nutch. Позже он стал одной из самых важных сред больших данных и до недавнего времени доминировал на рынке как основной игрок. Apache Spark, с другой стороны, является платформой кластерных вычислений с открытым исходным кодом, которая была разработана в AMPLab в Калифорнии. Позже он был передан в дар Apache Software Foundation, где он и сегодня остается. В феврале 2014 года Spark стал проектом Apache верхнего уровня, а позднее, в ноябре того же года, команда инженеров Databricks установила новый рекорд по сортировке больших объемов данных с использованием инфраструктуры Spark. И Hadoop, и Apache Spark - это чрезвычайно популярный фреймворк для данных, который используется несколькими компаниями и конкурирует друг с другом за большее пространство на рынке.

Хотя Hadoop и Apache Spark могут показаться конкурентами, они не выполняют одни и те же задачи и в некоторых ситуациях могут даже работать вместе. Хотя сообщается, что Spark в некоторых случаях может работать более чем в 100 раз быстрее, чем Hadoop, у него нет собственной системы хранения. Это важный критерий, поскольку распределенное хранилище является одним из наиболее важных аспектов проектов данных. Это связано с тем, что структура хранения данных позволяет хранить данные в наборах данных с несколькими PETA, которые, в свою очередь, могут храниться на бесконечном количестве жестких дисков, что делает их чрезвычайно экономически эффективными. Кроме того, структуры данных должны быть масштабируемыми по своей природе, чтобы в сеть можно было добавлять больше драйверов по мере увеличения размера данных. Поскольку у Spark нет собственной системы хранения данных, для этой среды требуется та, которую предоставляет другая сторона. Вот почему во многих проектах больших данных компании, которые устанавливают Spark для приложений расширенной аналитики, обычно также используют распределенную файловую систему Hadoop для хранения данных.

Следовательно, скорость - это единственное, что дает Spark дополнительное преимущество над Hadoop. Потому что Spark выполняет свои функции, копируя их из распределенного физического хранилища. Поскольку в Spark нет медленных неуклюжих механических жестких дисков, скорость, с которой он может выполнять свои функции по сравнению с Hadoop, выше. В случае Hadoop записываемые данные сохраняются в системе MapReduce Hadoop, которая также записывает все данные обратно на физический носитель после каждой функции. Это копирование данных было сделано для полного восстановления в случае, если что-то пошло не так во время процесса. Поскольку данные, хранящиеся в электронном виде, более изменчивы, это было сочтено важным. В случае системы Spark данные располагаются в системе, называемой эластичными распределенными наборами данных, которые можно восстановить в случае, если что-то пойдет не так в процессе обработки больших данных.

Еще одна вещь, которая ставит Spark впереди Hadoop, заключается в том, что Spark способен обрабатывать задачи в режиме реального времени и имеет расширенные возможности машинного обучения. Обработка в реальном времени означает, что данные могут быть введены в аналитическое приложение в тот момент, когда оно известно, и понимание может быть получено немедленно. Это означает, что в отношении этих данных могут быть предприняты немедленные действия, что позволит компаниям использовать имеющиеся возможности. Кроме того, машинное обучение определяется как алгоритмы, которые могут мыслить самостоятельно, что позволяет им создавать решения для больших наборов данных. Это технология, которая лежит в основе передовых отраслей и может помочь руководству справиться с проблемами еще до того, как они возникнут, с одной стороны, а также создать инновационную технологию, отвечающую за автомобили и суда без водителя, с другой.

Таким образом, Hadoop и Apache Spark - это две разные системы баз данных, и вот несколько вещей, которые отличают их:

  1. Обе эти системы работают по-разному: Hadoop vs Apache Spark - это платформы больших данных, которые выполняют разные функции. В то время как Hadoop представляет собой распределенную инфраструктуру данных, которая распределяет огромный сбор данных по нескольким узлам. Это означает, что пользователям Hadoop не нужно инвестировать и поддерживать нестандартное оборудование, которое чрезвычайно дорого. Индексируя и отслеживая данные, это позволяет компаниям делать то же самое быстро и быстро. С другой стороны, Spark - это инструменты обработки данных, которые работают с распределенным хранилищем данных, но не распределяют хранилище.
  2. Можно использовать одну систему без другой: Hadoop предоставляет пользователям не только компонент хранения (распределенная файловая система Hadoop), но и компонент обработки, называемый MapReduce. Это означает, что пользователям, которые приобрели Hadoop, не нужно приобретать Spark для своих нужд обработки. В то же время пользователям Spark не нужно устанавливать ничего, связанного с Hadoop. Поскольку у Spark нет системы управления файлами, если бренды нуждаются в ней, они могут интегрировать облачную систему, которая не должна быть связана с Hadoop.
  3. Spark намного быстрее, чем Hadoop, но не всем организациям может понадобиться аналитика для работы с такой быстрой скоростью: стиль обработки MapReduce хорош, но если у ваших компаний есть более статичные функции, они также могут выполнять аналитические функции с помощью пакетной обработки. Тем не менее, если компаниям необходимо передавать данные с датчиков на производственных площадках или требовать нескольких операций, лучше всего инвестировать в программное обеспечение Spark для больших данных. Кроме того, многие алгоритмы машинного обучения требуют нескольких операций, а некоторые распространенные приложения для инструмента Spark включают рекомендации по продукту в режиме онлайн, мониторинг машины и кибербезопасность среди других.

Hadoop против Apache Spark - это две основные платформы больших данных, которые существуют на рынке сегодня. Хотя обе платформы Hadoop и Apache Spark часто вступают в борьбу за доминирование, они по-прежнему имеют множество функций, которые делают их чрезвычайно важными в их собственной сфере влияния. Они работают в разных ситуациях и, как правило, выполняют уникальные и уникальные функции.

Рекомендуемые курсы

Это было руководство для Hadoop против Apache Spark, здесь мы обсуждали, что эра больших данных - это то, на что должен обращать внимание каждый бренд, чтобы они могли эффективно давать результаты, потому что будущее принадлежит тем компаниям, которые извлекают ценность из данных в успешная мода. Вы также можете посмотреть следующую статью Hadoop vs Apache Spark, чтобы узнать больше:

  1. Hadoop vs Apache Spark - Интересные вещи, которые нужно знать
  2. Apache Hadoop против Apache Spark | Лучшие 10 полезных сравнений, чтобы знать
  3. Hadoop vs Hive - узнай лучшие отличия
  4. Большие данные против Apache Hadoop - сравнение 4-х лучших, которые вы должны изучить
  5. Что предпочесть Hadoop или Spark

Категория:

Большое количество данных