Разница между TensorFlow и Spark
Что такое TensorFlow?
TensorFlow подразумевает дружественную к Python библиотеку с открытым исходным кодом для численных вычислений, которая ускоряет машинное обучение и делает его более простым. TensorFlow позволяет разработчикам создавать графы потоков данных - структуры, которые определяют, как данные перемещаются по диаграмме, или последовательности узлов обработки. Отдельный узел в пределах определенного графа означает некоторую математическую операцию. Кроме того, все точки либо ассоциации между узлами подразумевают некоторый многомерный тензор, преимущественно сбор данных. TensorFlow подробно рассказывает об этом разработчику с помощью популярного языка Python. Этот язык прост в работе и легок в изучении и предлагает приемлемые подходы для представления, посредством чего абстракции высокого уровня могут быть связаны с Tensors, а узлы вместе являются объектами Python в TensorFlow.
Кроме того, приложения TensorFlow остаются самими приложениями Python. В Python правильные математические операции, тем не менее, не реализованы. Модификации в библиотеках, которые доступны через TensorFlow, составлены аналогично двоичным файлам C ++ с более высокой производительностью. Python предоставляет высокоуровневые программные абстракции, напрямую направляя трафик между частями и защищая их вместе. Приложения TensorFlow могут работать практически на всех доступных объектах: на локальном компьютере, iOS, кластере в облаке, процессорах или графических процессорах и устройствах Android. Если частное облако Google знакомо, для дополнительного ускорения вы можете запустить пользовательский кремний TensorFlow Processing Unit (TPU) Google в направлении TensorFlow. И затем, полученные в результате модели, разработанные TensorFlow, могут быть развернуты практически на любом устройстве, где они будут обрабатываться для предоставления прогнозов.
Что такое Spark?
Apache Spark - это высокоскоростная универсальная вычислительная система общего назначения. Он предоставляет высокоуровневые API-интерфейсы в Scala, Python, Java и R, а также оптимизированный движок, который продвигает графики общего исполнения. Это также помогает богатому набору высокоуровневых инструментов, включая MLlib для машинного обучения, GraphX для обработки графиков и Spark SQL для SQL и обработки структурированных данных, Spark Streaming. В качестве структурной основы Apache Spark использует эластичный распределенный набор данных (RDD), доступный только для чтения мультисеть элементов данных, разбросанных по кластеру машин, который обеспечивает отказоустойчивость. В Spark 1.x RDD выполнял начальный интерфейс прикладного программирования (API), однако, как и утилита Spark 2.x из набора данных, API поддерживал, даже если этот RDD API не является устаревшим. Технология RDD все еще содержит API набора данных. Spark также создали свои RDD в 2012 году в ответ на ограничения в стандарте кластерных вычислений MapReduce, который налагает на линейные программы соответствующую линейную структуру потока данных: программы MapReduce сканируют входные данные с диска, отображают функцию на данные, уменьшают результаты карта, более того, магазин приводит к уменьшению в сторону диска.
СДР Spark функционируют как рабочий набор, по существу, для распределенных программ, которые предоставляют (преднамеренно) ограниченную форму распределенной разделяемой памяти. Spark способствует внедрению как итерационных алгоритмов, которые посещают их набор данных разное время в цикле, так и интерактивного / исследовательского анализа данных, то есть реплицированных запросов данных в стиле базы данных. Задержка таких приложений может быть уменьшена на много порядков, связанных с реализацией MapReduce (как это было популярно в стеках Apache Hadoop). С классом итерационных алгоритмов являются основой алгоритмы для систем машинного обучения, которые создали основной импульс для разработки Apache Spark.
Сравнение лицом к лицу между TensorFlow и Spark (Инфографика)
Ниже приводится топ-5 отличий между TensorFlow и Spark. 
Ключевые различия между TensorFlow и Spark
Оба TensorFlow против Spark являются популярным выбором на рынке; давайте обсудим некоторые основные различия между TensorFlow и Spark
- Apache Spark преимущественно Spark, поскольку он обычно известен как среда кластерных вычислений с открытым исходным кодом, которая предоставляет интерфейс для целых кластеров программирования с неявным параллелизмом данных и отказоустойчивостью. С другой стороны, TensorFlow - это компактная библиотека, разработанная Google, которая помогает в повышении производительности численных вычислений даже нейронных сетей и генерации потока данных в виде графиков, состоящих из узлов, обозначающих операции, и ребер, обозначающих массив данных.
- Spark, по сути большая инфраструктура данных, позволила большому количеству корпораций, генерирующих огромное количество пользовательских данных, эффективно обрабатывать их, а также предлагать рекомендации в масштабе. Принимая во внимание, что Tensorflow, по сути, система машинного обучения, она помогает людям создавать обширные модели обучения без необходимости строгих навыков специалиста по машинному обучению.
- В Spark быстрый и всеобъемлющий механизм для крупномасштабной обработки данных обеспечивает различные функции, такие как потоковая передача и сложная аналитика, высокая скорость, простота использования, он может соединяться с SQL, может работать везде, например, в Mesos, Hadoop и облаке. С другой стороны, в Tensorflow, API-интерфейсе Google, позволяющем выполнять вычисления в условиях отличного обучения и машинного обучения, TensorFlow предоставляет поток вычислений в графическом представлении. API побуждает пользователя писать сложные нейронные сети и настраивать их в соответствии со значениями активации.
- Тензор потока написан на Python, C ++, CUDA. Напротив, Spark написан на Scala, Java, Python, R
- TensorFlow On Spark решает трудность развертывания высокого уровня обучения на значимых кластерах данных распределенным способом, который не является полностью современной надежной парадигмой знаний, однако предпочтительно обновление до современных структур, которые требовали разработки различных программ для расширения интеллекта на значимых группах данных. Соединяя TensorFlow и Spark, он предоставляет возможности для нежелательной сложности системы, а также сквозной задержки обучения.
Сравнительная таблица TensorFlow и Spark
Ниже приведено 5 лучших сравнений между TensorFlow и Spark.
| Основа сравнения между TensorFlow и Spark |
TENSORFLOW |
SPARK |
| Определение | TensorFlow подразумевает библиотеку программного обеспечения с открытым исходным кодом для программирования потока данных для целого ряда задач. Это типичная математическая библиотека, которая также используется для приложений машинного обучения, таких как нейронные сети. Он используется как для экспертизы, так и для производства в Google. | Apache Spark подразумевает общедоступную платформу общего назначения для кластерных вычислений. Основанная в Калифорнийском университете, Беркли, AMPLab, кодовая база Spark была позже предоставлена Apache Software Foundation, которая с тех пор управляет им. Spark предоставляет интерфейс для программирования целых кластеров с неявным параллелизмом данных и устойчивостью к ошибкам. |
| Написано в | Python, C ++, CUDA | Scala, Java, Python, R |
| Операционная система | Linux, macOS, Windows, Android, JavaScript | Microsoft Windows, macOS, Linux |
| Тип | Библиотека машинного обучения | Аналитика данных, алгоритмы машинного обучения |
| Разработчики) | Google Brain Team | Apache Software Foundation, Университет Беркли, AMPLab, Базы данных |
Вывод
Таким образом, Apache Spark подразумевает среду обработки данных, тогда как TensorFlow используется для отличного обучения и проектирования нейронных сетей. Поэтому, если пользователю требуется реализовать алгоритмы глубокого обучения, TensorFlow является решением, а для обработки данных - Spark.
Рекомендуемые статьи
Это было руководство к разнице между TensorFlow и Spark. Здесь мы также обсудим ключевые отличия TensorFlow от Spark с инфографикой и таблицей сравнения. Вы также можете взглянуть на следующие статьи, чтобы узнать больше.
- Tensorflow против Pytorch
- Splunk vs Spark
- SOAP против WSDL
- Hadoop vs Spark
- Топ 7 архитектурных методов для глубокого обучения