Hadoop vs Spark - 8 потрясающих сравнений, которые вы должны знать

• Разница между Hadoop и Spark

Разница между Hadoop и Spark

Hadoop - это платформа с открытым исходным кодом, которая позволяет хранить и обрабатывать большие данные в распределенной среде на кластерах компьютеров. Hadoop предназначен для масштабирования от одного сервера до тысяч машин, где каждая машина предлагает локальные вычисления и хранилище. Spark - это кластерные вычисления с открытым исходным кодом, предназначенные для быстрых вычислений. Он предоставляет интерфейс для программирования целых кластеров с неявным параллелизмом данных и отказоустойчивостью. Главная особенность Spark - кластерные вычисления в памяти, которые увеличивают скорость приложения.

Hadoop

• Hadoop является зарегистрированным товарным знаком Apache Software Foundation. Он использует простую модель программирования для выполнения требуемой операции среди кластеров. Все модули в Hadoop разработаны с фундаментальным предположением о том, что аппаратные сбои являются обычным явлением и должны решаться платформой.
• Приложение запускается с использованием алгоритма MapReduce, где данные обрабатываются параллельно на разных узлах ЦП. Другими словами, инфраструктура Hadoop достаточно способна разрабатывать приложения, которые в дальнейшем могут работать на кластерах компьютеров, и они могут выполнять полный статистический анализ для огромного количества данных.
• Ядро Hadoop состоит из части хранения, известной как распределенная файловая система Hadoop, и части обработки, называемой программной моделью MapReduce. Hadoop в основном разбивает файлы на большие блоки и распределяет их по кластерам, передает код пакета в узлы для параллельной обработки данных.
• При таком подходе набор данных обрабатывается быстрее и эффективнее. Другие модули Hadoop являются общими для Hadoop, представляющими собой набор библиотек Java и утилит, возвращаемых модулями Hadoop. Эти библиотеки обеспечивают абстракцию уровня файловой системы и операционной системы, а также содержат необходимые файлы Java и сценарии для запуска Hadoop. Hadoop Yarn также является модулем, который используется для планирования заданий и управления ресурсами кластера.

искра

• Spark был построен поверх модуля Hadoop MapReduce и расширяет модель MapReduce, чтобы эффективно использовать больше типов вычислений, которые включают в себя интерактивные запросы и потоковую обработку. Spark был представлен программным фондом Apache для ускорения процесса вычислительных вычислений Hadoop.
• Spark имеет собственное управление кластером и не является модифицированной версией Hadoop. Spark использует Hadoop двумя способами: один - хранилище, а второй - обработка. Поскольку управление кластером происходит от самого Spark, оно использует Hadoop только для целей хранения.
• Spark является одним из подпроектов Hadoop, который был разработан в 2009 году, а затем стал открытым исходным кодом под лицензией BSD. Он имеет множество замечательных функций, изменяя определенные модули и добавляя новые модули. Это помогает запускать приложения в кластере Hadoop, в несколько раз быстрее в памяти.
• Это стало возможным благодаря уменьшению количества операций чтения / записи на диск. Он хранит промежуточные данные обработки в памяти, сохраняя операции чтения / записи. Spark также предоставляет встроенные API на Java, Python или Scala. Таким образом, можно писать приложения несколькими способами. Spark не только предоставляет стратегию Map and Reduce, но также поддерживает запросы SQL, потоковые данные, машинное обучение и алгоритмы графиков.

Сравнение лицом к лицу между Hadoop и Spark (Инфографика)

Ниже приведено 8 лучших отличий Hadoop от Spark.

Ключевые различия между Hadoop и Spark

Оба Hadoop против Spark являются популярным выбором на рынке; Давайте обсудим некоторые основные различия между Hadoop и Spark:

1. Hadoop - это платформа с открытым исходным кодом, в которой используется алгоритм MapReduce, тогда как Spark - это молниеносная технология кластерных вычислений, которая расширяет модель MapReduce для эффективного использования с большим количеством вычислений.
2. Модель Hadoop MapReduce считывает и записывает с диска, тем самым замедляя скорость обработки, тогда как Spark уменьшает количество циклов чтения / записи на диск и сохраняет промежуточные данные в памяти, а следовательно, и более высокую скорость обработки.
3. Hadoop требует, чтобы разработчики передавали код каждой операции, тогда как Spark легко программировать с помощью RDD - Resilient Distributed Dataset.
4. Модель Hadoop MapReduce предоставляет пакетный механизм, следовательно, зависит от других механизмов для других требований, тогда как Spark выполняет пакетный, интерактивный, машинное обучение и потоковую передачу в одном кластере.
5. Hadoop разработан для эффективной обработки пакетных данных, тогда как Spark предназначен для эффективной обработки данных в реальном времени.
6. Hadoop - это вычислительная среда с высокой задержкой, которая не имеет интерактивного режима, тогда как Spark - это вычислительная система с низкой задержкой и может обрабатывать данные в интерактивном режиме.
7. С помощью Hadoop MapReduce разработчик может обрабатывать данные только в пакетном режиме, тогда как Spark может обрабатывать данные в режиме реального времени с помощью Spark Streaming.
8. Hadoop разработан для обработки сбоев и сбоев, он естественно устойчив к сбоям, следовательно, является очень отказоустойчивой системой, тогда как с помощью Spark RDD позволяет восстанавливать разделы на отказавших узлах.
9. Например, Hadoop нужен внешний планировщик заданий - Oozie для планирования сложных потоков, тогда как Spark выполняет вычисления в памяти, поэтому у него есть собственный планировщик потоков.
10. Hadoop - более дешевый доступный вариант при сравнении его с точки зрения стоимости, тогда как Spark требует много оперативной памяти для работы в памяти, что увеличивает кластер и, следовательно, стоимость.

Сравнительная таблица Hadoop и Spark

Основное сравнение между Hadoop и Spark обсуждается ниже

Основа сравнения между Hadoop и Spark	Hadoop	искра
категория	Базовый механизм обработки данных	Механизм анализа данных
использование	Пакетная обработка с огромным объемом данных	Обрабатывать данные в режиме реального времени из событий в реальном времени, таких как Twitter, Facebook
Задержка	Высокая задержка вычислений	Низкие задержки вычислений
Данные	Обработка данных в пакетном режиме	Может обрабатывать в интерактивном режиме
Простота использования	Модель Hadoop MapReduce сложна, она требует обработки низкоуровневых API.	Простая в использовании, абстракция позволяет пользователю обрабатывать данные с помощью операторов высокого уровня
планировщик	Требуется внешний планировщик заданий	Вычисления в памяти, внешний планировщик не требуется
Безопасность	Очень безопасный	Менее безопасный по сравнению с Hadoop
Стоимость	Менее затратный, так как модель MapReduce обеспечивает более дешевую стратегию	Более дорогой, чем Hadoop, поскольку у него есть решение в памяти

Вывод - Hadoop против Spark

Hadoop MapReduce позволяет параллельно обрабатывать огромные объемы данных. Он разбивает большой кусок на более мелкие для отдельной обработки на разных узлах данных и автоматически собирает результаты по нескольким узлам для получения одного результата. Если результирующий набор данных больше доступной оперативной памяти, Hadoop MapReduce может опередить Spark.

Spark, с другой стороны, проще в использовании, чем Hadoop, поскольку он поставляется с удобными API-интерфейсами для Scala (его родного языка), Java, Python и Spark SQL. Поскольку Spark предоставляет возможность выполнять потоковую передачу, пакетную обработку и машинное обучение в одном кластере, пользователям легко упростить свою инфраструктуру для обработки данных.

Окончательное решение о выборе между Hadoop и Spark зависит от базового параметра - требования. Apache Spark - намного более продвинутый механизм кластерных вычислений, чем MapReduce Hadoop, поскольку он может обрабатывать любые требования, например, пакетные, интерактивные, итеративные, потоковые и т. Д., В то время как Hadoop ограничивается только пакетной обработкой. В то же время Spark стоит дороже, чем Hadoop с его функцией в памяти, которая в конечном итоге требует много оперативной памяти. В конце концов, все зависит от бюджета бизнеса и функциональных требований. Надеюсь, теперь у вас, должно быть, есть более справедливое представление о Hadoop против Spark.

Рекомендуемая статья

Это было руководством к разнице между Hadoop и Spark. Здесь мы также обсудим ключевые отличия Hadoop от Spark с помощью инфографики и сравнительной таблицы. Вы также можете взглянуть на следующие статьи Hadoop vs Spark, чтобы узнать больше.

1. Хранилище данных против Hadoop
2. Splunk vs Spark
3. Hadoop vs Cassandra - 17 удивительных отличий
4. Свинья против искры - какая из них лучше
5. Производительность Hadoop и SQL: разница