Rozdíl mezi Hadoopem a Sparkem

Jedním z největších problémů s ohledem na Big Data je to, že značné množství času je věnováno analýze dat, která zahrnuje identifikaci, očištění a integraci dat. Velké objemy dat a požadavek na jejich analýzu vedou k datové vědě. Data jsou však často rozptýlena v mnoha podnikových aplikacích a systémech, což je trochu obtížně analyzuje. Data je proto třeba znovu sestavit a přeformátovat, aby se usnadnila jejich analýza. To vyžaduje sofistikovanější řešení, aby se informace zpřístupnily uživatelům. Apache Hadoop je jedno takové řešení, které se používá pro ukládání a zpracování velkých dat, spolu s řadou dalších velkých datových nástrojů, včetně Apache Spark. Ale který je ten správný rámec pro zpracování a analýzu dat - Hadoop nebo Spark? Pojďme to zjistit.

Apache Hadoop

Hadoop je registrovaná ochranná známka společnosti Apache Software Foundation a open-source framework určený pro ukládání a zpracování velmi velkých datových souborů napříč klastry počítačů. Zpracovává velmi rozsáhlá data za rozumnou cenu v rozumném čase. Kromě toho také poskytuje mechanismy ke zlepšení výpočtového výkonu v měřítku. Hadoop poskytuje výpočetní rámec pro ukládání a zpracování velkých dat pomocí programovacího modelu MapReduce společnosti Google. Může pracovat s jedním serverem nebo se může rozšiřovat včetně tisíců komoditních strojů. Přestože byl Hadoop vyvinut jako součást open-source projektu v rámci Apache Software Foundation založeného na paradigmatu MapReduce, dnes existují různé distribuce pro Hadoop. MapReduce je však stále důležitou metodou používanou pro agregaci a počítání. Základní myšlenkou, na níž je MapReduce založen, je paralelní zpracování dat.

Apache Spark

Apache Spark je open-source klastrový výpočetní stroj a sada knihoven pro rozsáhlé zpracování dat v počítačových klastrech. Spark je postaven na modelu Hadoop MapReduce a je nejaktivněji vyvinutým motorem s otevřeným zdrojovým kódem, který zrychluje analýzu dat a zrychluje chod programů. Umožňuje real-time a pokročilé analýzy na platformě Apache Hadoop. Jádrem Spark je výpočetní stroj sestávající z plánování, distribuce a monitorování aplikací, které se skládají z mnoha počítačových úloh. Jeho klíčovým hnacím cílem je nabídnout jednotnou platformu pro psaní velkých datových aplikací. Spark se původně narodil v laboratoři APM na University of Berkeley a nyní je jedním z nejlepších open-source projektů v portfoliu Apache Software Foundation. Jeho bezkonkurenční funkce v paměti umožňují analytickým aplikacím běžet až 100krát rychleji na Apache Spark než jiné podobné technologie na současném trhu..

Rozdíl mezi Hadoopem a Sparkem

Rámec

- Hadoop je registrovaná ochranná známka společnosti Apache Software Foundation a open-source framework určený pro ukládání a zpracování velmi velkých datových souborů napříč klastry počítačů. V zásadě jde o stroj na zpracování dat, který zpracovává data ve velkém měřítku za rozumnou cenu v přiměřeném čase. Apache Spark je open-source klastrový výpočetní stroj postavený na modelu Hadoop MapReduce pro zpracování a analýzu dat ve velkém měřítku v počítačových klastrech. Spark umožňuje v reálném čase a pokročilou analytiku na platformě Apache Hadoop pro urychlení výpočtového procesu Hadoop.

Výkon

- Hadoop je psán v Javě, takže vyžaduje psaní dlouhých řádků kódu, což zabere více času na provedení programu. Původně vyvinutá implementace Hadoop MapReduce byla inovativní, ale také poměrně omezená a také málo flexibilní. Apache Spark, na druhé straně, je psán ve stručném, elegantním jazyce Scala, aby programy běžely snadněji a rychleji. Ve skutečnosti je schopen běžet aplikace až 100krát rychleji než nejen Hadoop, ale i jiné podobné technologie na trhu.

Snadnost použití

- Paradigma Hadoop MapReduce je inovativní, ale poměrně omezená a nepružná. Programy MapReduce jsou spouštěny v dávkách a jsou užitečné pro agregaci a počítání ve velkém měřítku. Na druhou stranu Spark poskytuje konzistentní, skládací API, která lze použít k sestavení aplikace z menších částí nebo z existujících knihoven. Rozhraní Spark API jsou také navržena tak, aby umožňovala vysoký výkon optimalizací napříč různými knihovnami a funkcemi složenými dohromady v uživatelském programu. A protože Spark ukládá do mezipaměti většinu vstupních dat v paměti díky RDD (Resilient Distributed Dataset), eliminuje potřebu vícekrát načíst do paměti a na disk.

Náklady

- Systém souborů Hadoop (HDFS) je nákladově efektivní způsob, jak ukládat velké objemy dat strukturovaných i nestrukturovaných na jednom místě pro hloubkovou analýzu. Náklady společnosti Hadoop na terabajt jsou mnohem nižší než náklady na jiné technologie správy dat, které se široce používají k údržbě skladů podnikových dat. Spark, na druhé straně, není zrovna lepší možností, pokud jde o efektivitu nákladů, protože vyžaduje hodně paměti RAM pro ukládání dat do paměti, což zvyšuje shluk, tedy náklady marginálně, ve srovnání s Hadoopem.

Hadoop Vs. Spark: Srovnávací tabulka

Shrnutí Hadoop vs. Spark

Hadoop není jen ideální alternativou k ukládání velkého množství strukturovaných a nestrukturovaných dat nákladově efektivním způsobem, ale také poskytuje mechanismy ke zlepšení výpočtového výkonu v měřítku. Přestože byl původně vyvinut jako otevřený zdrojový projekt Apache Software Foundation založený na modelu MapReduce společnosti Google, existuje dnes celá řada různých distribucí pro společnost Hadoop. Apache Spark byl postaven na modelu MapReduce, aby rozšířil jeho účinnost tak, aby používal více typů výpočtů, včetně zpracování datových proudů a interaktivních dotazů. Spark umožňuje v reálném čase a pokročilou analytiku na platformě Apache Hadoop pro urychlení výpočtového procesu Hadoop.