Forskjeller mellom MapReduce og Apache Spark
Apache Hadoop er et programvare med åpen kildekode utviklet for å skalere opp fra enkle servere til tusenvis av maskiner og kjøre applikasjoner på klynger med råvaremaskinvare. Apache Hadoop-rammeverket er delt inn i to lag.
- Hadoop Distribuert filsystem (HDFS)
- Behandler lag (MapReduce)
Lagringslag av Hadoop, dvs. HDFS er ansvarlig for lagring av data mens MapReduce er ansvarlig for å behandle data i Hadoop Cluster. MapReduce er dette programmeringsparadigmet som gir mulighet for massiv skalerbarhet på tvers av hundrevis eller tusenvis av servere i en Hadoop-klynge. MapReduce er en prosesseringsteknikk og en programmodell for distribuert databehandling basert på programmeringsspråk Java. MapReduce er et kraftig rammeverk for behandling av store, distribuerte sett med strukturerte eller ustrukturerte data på en Hadoop-klynge som er lagret i Hadoop Distribuerte filsystem (HDFS). De kraftige funksjonene i MapReduce er skalerbarheten.
- Apache Spark er et lynrask og klyngeteknologirammeverk, designet for rask beregning på stor databehandling. Apache Spark er en distribuert prosessormotor, men den kommer ikke med innebygd klynge ressursforvalter og distribuert lagringssystem. Du må plugge inn en Cluster Manager og lagringssystem etter eget valg. Apache Spark består av en Spark-kjerne og et sett med biblioteker som ligner de som er tilgjengelige for Hadoop. Kjernen er den distribuerte utførelsesmotoren og et sett med språk. Apache Spark støtter språk som Java, Scala, Python og R for distribuert applikasjonsutvikling. Ekstra biblioteker er bygget oppå Spark-kjernen for å muliggjøre arbeidsmengder som bruker streaming, SQL, graf og maskinlæring. Apache Spark er databehandlingsmotor for batch- og streamingmodus med SQL-spørringer, grafbehandling og maskinlæring. Apache Spark kan kjøre uavhengig og også på Hadoop YARN Cluster Manager og dermed kan den lese eksisterende Hadoop-data.
- Du kan velge Apache YARN eller Mesos for cluster manager for Apache Spark.
- Du kan velge Hadoop Distribution File System (HDFS), Google skylagring, Amazon S3, Microsoft Azure for ressurssjef for Apache Spark.
Sammenligning av topp mot hode mellom MapReduce vs Apache Spark (Infographics)
Nedenfor er Topp 20-sammenligningen mellom MapReduce vs Apache Spark
Nøkkelforskjellen mellom MapReduce vs Apache Spark
- MapReduce er strengt diskbasert mens Apache Spark bruker minne og kan bruke en disk for behandling.
- MapReduce og Apache Spark har begge lignende kompatibilitet når det gjelder datatyper og datakilder.
- Den primære forskjellen mellom MapReduce og Spark er at MapReduce bruker vedvarende lagring og Spark bruker Resilient Distribuerte datasett.
- Hadoop MapReduce er ment for data som ikke passer i minnet, mens Apache Spark har en bedre ytelse for dataene som passer i minnet, spesielt på dedikerte klynger.
- Hadoop MapReduce kan være et økonomisk alternativ på grunn av Hadoop som en tjeneste, og Apache Spark er mer kostnadseffektivt på grunn av minne med høy tilgjengelighet
- Apache Spark og Hadoop MapReduce er begge feiltolerante, men relativt sett Hadoop MapReduce er mer feiltolerante enn Spark.
- Hadoop MapReduce krever kjerne-Java-programmeringsferdigheter, mens programmering i Apache Spark er enklere ettersom den har en interaktiv modus.
- Spark er i stand til å utføre batchbehandlingsjobber mellom 10 og 100 ganger raskere enn MapReduce, selv om begge verktøyene brukes til å behandle Big Data.
Når du bruker MapReduce:
- Lineær behandling av store datasett
- Ingen mellomløsninger nødvendig
Når du skal bruke Apache Spark:
- Rask og interaktiv databehandling
- Bli med i datasett
- Grafbehandling
- Iterative jobber
- Sanntidsbehandling
- Maskinlæring
MapReduce vs Apache Spark Comparison Table
| Kart reduksjon | Apache Spark | |
| Databehandling | Bare for batchbehandling | Batchbehandling samt sanntids databehandling |
| Behandler hastighet | Saktere enn Apache Spark fordi hvis jeg / O-diskens latens | 100 ganger raskere i minnet og 10 ganger raskere mens du kjører på disk |
| Kategori | Databehandlingsmotor | Data Analytics Engine |
| kostnader | Mindre dyrere å sammenligne Apache Spark | Mer kostbart på grunn av en stor mengde RAM |
| skalerbarhet | Begge er skalerbare begrenset til 1000 noder i enkelt klynge | Begge er skalerbare begrenset til 1000 noder i enkelt klynge |
| Maskinlæring | MapReduce er mer kompatibel med Apache Mahout mens den integreres med maskinlæring | Apache Spark har innebygde API-er til maskinlæring |
| kompatibilitet | Hovedsakelig kompatibel med alle datakilder og filformater | Apache Spark kan integreres med alle datakilder og filformater som er støttet av Hadoop-klyngen |
| Sikkerhet | MapReduce-rammeverket er sikrere sammenlignet med Apache Spark | Sikkerhetsfunksjonen i Apache Spark utvikler seg mer og blir moden |
| planlegger | Avhengig av ekstern planlegger | Apache Spark har egen planlegger |
| Feiltoleranse | Bruker replikering for feiltoleranse | Apache Spark bruker RDD og andre datalagringsmodeller for feiltoleranse |
| Brukervennlighet | MapReduce er litt kompleks når man sammenligner Apache Spark på grunn av JAVA APIer | Apache Spark er enklere å bruke på grunn av rike API-er |
| Duplisert eliminering | MapReduce støtter ikke disse funksjonene | Apache Spark prosess hver oppføring nøyaktig en gang, og eliminerer dermed duplisering. |
| Språkstøtte | Primærspråk er Java, men språk som C, C ++, Ruby, Python, Perl, Groovy har også støttet | Apache Spark støtter Java, Scala, Python og R |
| Ventetid | Veldig høy latens | Mye raskere sammenligning av MapReduce Framework |
| kompleksitet | Vanskelig å skrive og feilsøke koder | Lett å skrive og feilsøke |
| Apache Community | Open Source Framework for behandling av data | Open Source Framework for å behandle data med høyere hastighet |
| Coding | Flere linjer med kode | Mindre linjer med kode |
| Interaktiv modus | Ikke interaktiv | Interaktiv |
| infrastruktur | Varemaskinvare | Midt til høyt nivå maskinvare |
| SQL | Støtter gjennom Hive Query Language | Støtter gjennom Spark SQL |
Konklusjon - MapReduce vs Apache Spark
MapReduce og Apache Spark er begge det viktigste verktøyet for behandling av Big Data. Den største fordelen med MapReduce er at det er enkelt å skalere databehandling over flere databehandlingsnoder mens Apache Spark tilbyr høyhastighets databehandling, smidighet og relativ brukervennlighet er perfekte komplement til MapReduce. MapReduce og Apache Spark har et symbiotisk forhold til hverandre. Hadoop tilbyr funksjoner som Spark ikke har, for eksempel et distribuert filsystem og Spark gir sanntids prosessering i minnet for de datasettene som krever det. MapReduce er en diskbasert databehandling mens Apache Spark er en RAM-basert databehandling. MapReduce og Apache Spark sammen er et kraftig verktøy for å behandle Big Data og gjør Hadoop Cluster mer robust.
Anbefalte artikler
Dette har vært en guide til MapReduce vs Apache Spark, deres betydning, sammenligning av topp mot hod, nøkkelforskjeller, sammenligningstabell og konklusjon. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -
- Azure Paas vs Iaas Nyttige sammenligninger å lære
- Beste 5 forskjeller mellom Hadoop vs MapReduce
- Trenger du å vite om MapReduce vs Spark
- Apache Storm vs Apache Spark - Lær 15 nyttige forskjeller
- Apache Hive vs Apache Spark SQL - 13 fantastiske forskjeller
- Groovy Interview Questions: Fantastiske spørsmål