Care este diferența dintre Hadoop și Spark
Share
principala diferență între Hadoop și Spark este că Hadoop este un framework open source pentru Apache, care permite procesarea distribuită a seturilor mari de date în clustere de computere folosind modele de programare simple, în timp ce Spark este un cadru de calcul cluster conceput pentru calculul rapid Hadoop.
Datele importante se referă la colectarea de date care au un volum, o viteză și o varietate masive. Prin urmare, nu este posibilă utilizarea metodei tradiționale de stocare și prelucrare a datelor pentru a analiza date importante. Hadoop este un software pentru stocarea și gestionarea datelor în mod eficient și eficient. Dar, Spark, pe de altă parte, este un cadru Apache pentru a crește viteza de calcul a lui Hadoop. Se poate ocupa atât de analiză în timp real, cât și de analiză în timp real și de sarcini de prelucrare a datelor.
Domenii cheie acoperite
1. Ce este Hadoop
- Definiție, funcționalitate
2. Ce este Spark
- Definiție, funcționalitate
3. Care este diferența dintre Hadoop și Spark
- Compararea diferențelor cheie
Termeni cheie
Big Data, Hadoop, Spark
Ce este Hadoop
Hadoop este un framework open source dezvoltat de Apache Software Foundation. Este folosit pentru a stoca date mari într-un mediu distribuit pentru a le procesa simultan. De asemenea, furnizează stocare și calcul distribuite între clustere de computere. În plus, există patru componente majore în arhitectura Hadoop. Sunt; Sistemul Hadoop File Distributed (HDFS), Hadoop MapReduce, Hadoop common și Hadoop YARN.
HDFS este sistemul de stocare Hadoop. Funcționează în funcție de arhitectura master-slave. Nodul principal gestionează metadatele sistemului de fișiere. Celelalte computere funcționează ca noduri slave sau noduri de date. De asemenea, datele sunt împărțite între aceste noduri de date. De asemenea, Hadoop MapReduce conține algoritmul de procesare a datelor. Aici, nodul master execută lucrări de reducere a hărții pe nodurile slave. Și, nodul slave completează sarcinile și trimite rezultatele înapoi la nodul principal. În plus, Hadoop Common oferă biblioteci și utilitare Java pentru a suporta celelalte componente. Pe de altă parte, Hadoop YARN efectuează gestionarea resurselor cluster și programarea de locuri de muncă.
Ce este Spark
Spark este un cadru Apache pentru a crește viteza de calcul a lui Hadoop. Îi ajută pe Hadoop să reducă timpul de așteptare dintre interogări și să minimizeze timpul de așteptare pentru a rula programul.
Spark SQL, Spark Streaming, MLib, GraphX și Apache Spark Core sunt componentele majore ale Spark.
Spark Core - Toate funcționalitățile sunt construite pe Spark Core. Acesta este motorul de execuție general pentru platforma de scântei. Oferă computere în memorie și setarea de seturi de referință în sistemele de stocare externe.
Spark SQL - Oferă SchemaRDD care suportă date structurate și semi-structurate.
Spark Streaming - Oferă capabilități pentru a efectua analize de streaming.
MLib - Un cadru de distribuire a mașinilor distribuite. Spark MLib este mai rapid decât versiunea bazată pe discuri Hadoop de Apache Mahout.
GraphX - Un cadru de procesare a graficelor distribuite. Acesta oferă un API pentru exprimarea computării grafurilor care poate modela graficele definite de utilizator utilizând API-ul Pregel abstraction.
Diferența dintre Hadoop și Spark
Definiție
Hadoop este un framework open source pentru Apache, care permite procesarea distribuită a seturilor mari de date între clustere de computere utilizând modele simple de programare. Apache Spark este un framework open-source distribuit pentru generarea de cluster-computing. Astfel, aceasta explică principala diferență dintre Hadoop și Spark.
Viteză
Viteza este o altă diferență între Hadoop și Spark. Spargerile funcționează mai repede decât Hadoop.
Toleranța defecțiunilor
Hadoop folosește replicarea datelor în mai multe copii pentru a atinge toleranța la erori. Spark utilizează setul de date distribuite rezistent (RDD) pentru toleranța la erori.
API-ul
O altă diferență între Hadoop și Spark este că Spark oferă o varietate de API-uri care pot fi utilizate cu mai multe surse de date și limbi. De asemenea, ele sunt mai extinse decât API-urile Hadoop.
folosire
Hadoop este utilizat pentru gestionarea stocării și procesării datelor de mari aplicații de date care rulează în sisteme cu grupuri. Spark este folosit pentru a stimula procesul de calcul Hadoop. Prin urmare, aceasta este și o diferență importantă între Hadoop și Spark.
Concluzie
În concluzie, diferența dintre Hadoop și Spark este că Hadoop este un cadru open source al aplicației Apache care permite procesarea distribuită a seturilor mari de date în grupuri de computere folosind modele de programare simple, în timp ce Spark este un cadru de calcul cluster, proiectat pentru calculul rapid al lui Hadoop. Ambele pot fi utilizate pentru aplicații bazate pe analize predictive, miniere de date, învățare în mașină și multe altele.
Referinţă:
1. "Hadoop - Introducere în Hadoop". Www.tutorialspoint.com, Tutorials Point, disponibil aici.
2. "Apache Spark Introducere". Www.tutorialspoint.com, Tutorials Point, disponibil aici.
Datorită fotografiei:
1. Apache Hadoop Elephant de la Intel Free Press (CC BY-SA 2.0) prin Flickr
2. "Logo-ul Spark Java" De David Åse - Activitate proprie (CC BY-SA 4.0) prin Wikimedia Commons
