Forskjellen mellom Hadoop vs Apache Spark
Hadoop vs Apache Spark er et big data-rammeverk og inneholder noen av de mest populære verktøyene og teknikkene som merkevarer kan bruke for å utføre big data-relaterte oppgaver. Apache Spark, derimot, er et rammeverk for kildekoder for databehandling. Mens Hadoop vs Apache Spark kan virke som konkurrenter, utfører de ikke de samme oppgavene og kan i noen situasjoner til og med jobbe sammen. Selv om det rapporteres at Spark kan fungere mer enn 100 ganger raskere enn Hadoop i noen tilfeller scenarier, har den ikke sitt eget lagringssystem. Dette er et viktig kriterium da distribuert lagring er en av de viktigste aspektene ved dataprosjekter.
Så hva er egentlig Big Data?
Big data er et stort buzzword som hjelper organisasjoner og selskaper til å gi mening om store datamengder. Det har fått mye oppmerksomhet det siste tiåret, og enkelt sagt er det definert som big data som er så stort for et selskap at det ikke kan behandles ved bruk av konvensjonelle kilder. Nyere verktøy utvikles hver dag slik at selskaper kan begynne å forstå hva denne økende datamengden er. Derfor er big data en av de største teknologiske trender som vil påvirke resultatene til merker og selskaper over hele kloden.
Hva er størrelsen på Big Data og hvor raskt vokser denne sektoren?
Teknologi har alltid spilt en integrert rolle i funksjonen til merkevarer og selskaper rundt om i verden. Dette er fordi teknologi hjelper bedrifter med å øke fortjenesten og produktiviteten på en effektiv måte. I sin presentasjon har Keg Kruger for eksempel beskrevet hvordan den amerikanske folketellingen benyttet seg av Hollerith Tabulating System der mange data måtte tabuleres på en mekanisk måte. For å håndtere den enorme datamengden ble Hollerith kombinert med tre andre selskaper for å danne Computing Tabulating Recording Corporation, som i dag kalles IBM eller International Business Machines.
Data måles i byte, som er en enhet som brukes til å måle digital informasjon. I feltet er 8 biter lik en byte. Fra gigabyte til petabyte utvides big data-verdenen. Noen dataverdier kalles blant annet gigabyte, terabyte, petabyte og exabyte.
For å sette ting i perspektiv er en gigabyte lik 1024 megabyte, som er data som er lagret på en enkelt DVD mens en petabyte er datamengden som er lagret på CDer som er omtrent 2 mil høye eller verdt 13 års HD TV-video mens en eksabyte er tilsvarer en milliard gigabyte.
Noen av de viktigste egenskapene til Big Data kan nevnes nedenfor:
- Datamengden: Mengden av data er en av de største egenskapene til Big data. Når størrelsen og potensialet til data er stort, er det større sjanser for at de blir kvalifisert til å bli kalt big data. Selve navnet Big Data inneholder ordet, og det i seg selv er et kjennetegn på størrelsen.
- Variasjon av data: Et annet kjennetegn ved Big data er variasjonen. Det er også viktig at dataanalyse må utføres på nevnte data. I tillegg er det også viktig at analytikere kan bruke nevnte data for å trekke verdifull innsikt som igjen kan hjelpe selskapet med å nå sine mål og mål.
- Datahastigheten: Her refererer begrepet hastighet til hastigheten som data genereres og behandles på. Dette er ekstremt viktig fordi hastigheten som data behandles spiller en viktig rolle i å hjelpe selskaper med å nå sine mål. Jo raskere data blir behandlet, desto raskere vil selskapene kunne nå det neste utviklingsstadiet på en effektiv måte.
- Variabilitet: En annen funksjon ved Big data er variabilitet. Dette betyr at data må håndtere på ineffektiv måte, slik at det ikke er inkonsekvens i dem. En inkonsekvens av data må håndteres på en effektiv måte slik at de ikke påvirker kvaliteten på data på noe trinn.
- Datas kompleksitet: Bedrifter og merker administrerer i dag tonnevis av data som kommer fra flere kilder. Disse dataene må kobles, kobles sammen og korreleres, slik at selskaper kan gjøre seg kjent med denne innsikten og bruke dem til å lage effektive kampanjer og planer. Derfor er kompleksitet en av de mest integrerte funksjonene i big data.
Det er derfor ingen overraskelse at big data er en av de største faktorene for å påvirke selskapenes funksjon på tvers av mange former. I mange bransjer bruker både dyktige selskaper og startups kraften i big data for å lage løsninger som er innovative og konkurransedyktige. For eksempel har helsevesenet hatt stor fordel av bruken av big data-løsninger. I denne bransjen analyserer datapionerer effektivt resultatene av medisinske studier og oppdager derved nye fordeler og risikoer ved medisiner og vaksiner. Disse forsøkene som bruker big data-løsninger er i mye større skala enn kliniske studier, og lar dermed helsevesenet utvide potensialet og trakassere ubegrensede muligheter på en effektiv måte. Andre bransjer våkner også sakte opp til dette, og det er økt bruk av datateknikker fra selskaper i alle størrelser og sektorer. Slik kunnskap lar merkevarer ikke bare tilby nye og innovative produkter til sitt nåværende publikum, men også lage innovative design for fremtidig bruk.
Mange organisasjoner er i dag midt i mye informasjonsstrømmer der data om produkter og tjenester, kjøpere og selgere, forbrukernes hensikter blant andre må studeres på en ordentlig måte. Hvis merkevarer ønsker å overleve i fremtidens markeder, må de kunne bruke mulighetene som Big Data tilbyr på en måte som er effektiv og vellykket. Et av de viktigste aspektene ved bruk av big data er rammene som bedriftene ønsker å ta i bruk for deres bruk. To av de mest populære big data-rammene som finnes i markedet inkluderer Hadoop og Spark. Mens Spark har overgått Hadoop som den mest aktive open-source, brukes begge disse rammene av flere selskaper på tvers av sektorer. Mens sammenligningen mellom Hadoop vs Apache Spark ikke virkelig er mulig, har begge disse systemene noen veldig like bruksområder og funksjoner.
Hadoop vs Apache Spark Infographics
Nedenfor er de 6 beste sammenligningene mellom Hadoop vs Apache Spark
Både Hadoop vs Apache Spark er et big data-rammeverk og inneholder noen av de mest populære verktøyene og teknikkene som merkevarer kan bruke for å utføre big data-relaterte oppgaver.
Hadoop ble opprettet av Doug Cutting og Mike Cafarella og ble opprettet i 2006. På den tiden ble den utviklet for å støtte distribusjon for søkemotorprosjektet i Nutch. Det ble senere et av de viktigste big data-rammene og inntil nylig dominerte det markedet som en stor aktør. Apache Spark, derimot, er et rammeverk med åpen kildekode som ble utviklet ved AMPLab i California. Senere ble den gitt til Apache Software Foundation, hvor den fortsatt er i dag. n februar 2014 ble Spark et Apache-prosjekt på toppnivå, og senere i november samme år satte ingeniørteamet på Databricks ny rekord i stor stand til å sortere med bruk av Spark framework. Både Hadoop vs Apache Spark er et ekstremt populært datarammeverk som brukes av flere selskaper og konkurrerer med hverandre om mer plass i markedet.
Mens Hadoop vs Apache Spark kan virke som konkurrenter, utfører de ikke de samme oppgavene og kan i noen situasjoner til og med jobbe sammen. Selv om det rapporteres at Spark kan fungere mer enn 100 ganger raskere enn Hadoop i noen tilfeller scenarier, har den ikke sitt eget lagringssystem. Dette er et viktig kriterium da distribuert lagring er en av de viktigste aspektene ved dataprosjekter. Dette er fordi datalagringsrammen gjør det mulig å lagre data i multi-PETA datasett som igjen kan lagres på et uendelig antall harddisker, noe som gjør det ekstremt kostnadseffektivt. I tillegg må datarammer være skalerbare i sin natur, slik at flere drivere kan legges til nettverket etter hvert som datastørrelsen øker. Ettersom Spark ikke har et eget system for datalagring, krever dette rammeverket et som er levert av en annen part. Det er grunnen til at for mange Big Data-prosjekter, selskaper som installerer Spark for avansert analyseprogram, vanligvis også bruker Hadoop Distribuert filsystem for datalagring.
Hastighet er derfor den ene tingen som gir Spark en ekstra kant over Hadoop. Fordi Spark håndterer funksjonene sine ved å kopiere dem fra distribuert fysisk lagring. Fordi det ikke er noen treg clunky mekaniske harddisker i Spark, er hastigheten den kan utføre sine funksjoner sammenlignet med Hadoop raskere. I tilfelle Hadoop, blir data skrevet lagret i Hadoops MapReduce-system som også skriver alle dataene tilbake til det fysiske lagringsmediet etter hver funksjon. Denne kopien av data ble gjort slik at full gjenoppretting var mulig i tilfelle noe skulle gå galt under prosessen. Ettersom data som er lagret på en elektronisk måte er mer ustabile, ble dette ansett som viktig. I tilfelle av gnist-system, er data ordnet i et system som kalles spenstige distribuerte datasett som kan gjenvinnes i tilfelle noe skulle gå galt under big data-prosessen.
En annen ting som setter Spark foran Hadoop er at Spark er i stand til å behandle oppgaver i sanntid og har avansert maskinlæring. Sanntidsbehandling betyr at data kan legges inn i en analytisk applikasjon i det øyeblikket det er kjent, og innsikt kan oppnås umiddelbart. Dette betyr at øyeblikkelige tiltak kan iverksettes for denne innsikten, og dermed tillate selskaper å dra nytte av de nåværende mulighetene. I tillegg er maskinlæring definert som algoritmer som kan tenke selv, og dermed tillate dem å lage en løsning for store datasett. Dette er den typen teknologi som er kjernen i avanserte bransjer og kan hjelpe ledelsen til å håndtere problemer før de selv oppstår på den ene siden og også lage innovativ teknologi som er ansvarlig for førerløse biler og skip på den andre siden.
Hadoop vs Apache Spark er derfor to forskjellige databasesystemer, og her er noen få ting som skiller dem ut:
- Begge disse systemene fungerer på en annen måte: Hadoop vs Apache Spark er big data-rammer som har forskjellige funksjoner. Mens Hadoop er en distribuert datainfrastruktur, som distribuerer enorm datainnsamling over flere noder. Dette betyr at brukere av Hadoop ikke trenger å investere og vedlikeholde tilpasset maskinvare som er ekstremt dyrt. Ved å indeksere og holde oversikt over data, tillater det selskaper å gjøre det samme på en rask og rask måte. På den annen side er Spark et databehandlingsverktøy som opererer på distribuert datalagring, men ikke distribuerer lagring.
- Det er mulig å bruke det ene systemet uten det andre: Hadoop gir brukerne ikke bare en lagringskomponent (Hadoop Distribuerte filsystem), men har også en prosesseringskomponent som heter MapReduce. Dette betyr at brukere som kjøpte Hadoop ikke trenger å kjøpe Spark for behandlingsbehovene sine. Samtidig trenger brukere av Spark ikke installere noe relatert til Hadoop. Ettersom Spark ikke har et filstyringssystem hvis merkevarer trenger et, kan de integrere et skybasert system som ikke trenger å være Hadoop-relatert.
- Gnist er mye raskere enn Hadoop, men ikke alle organisasjoner kan trenge analytics for å fungere med så hurtig hastighet: MapReduce sin behandlingsstil er god, men hvis selskapene dine har funksjoner som er mer statiske, kan de også utføre dataanalytiske funksjoner gjennom batchbehandling. Imidlertid, hvis selskaper trenger å streame data fra sensorer i fabrikkgulvet eller krever flere operasjoner, er det best å investere i Spark big data-programvare. I tillegg krever mange maskinlæringsalgoritmer flere operasjoner, og noen vanlige applikasjoner for Spark-verktøyet inkluderer online produktanbefaling, maskinovervåking og cybersikkerhet.
Hadoop vs Apache Spark er virkelig to store Big Data-rammer som finnes i markedet i dag. Mens begge Hadoop vs Apache Spark-rammene ofte blir lagt opp i en kamp om dominans, har de fortsatt mange funksjoner som gjør dem ekstremt viktige i deres eget innflytelsesområde. De jobber i forskjellige situasjoner og pleier generelt å utføre funksjoner som er unike og distinkte.
Anbefalte kurs
Dette har vært en guide til Hadoop vs Apache Spark her vi har diskutert epoken med big data er noe som alle merkevarer må se på, slik at de kan gi resultater på en effektiv måte fordi fremtiden tilhører de selskapene som henter ut verdi fra data i en vellykket mote. Du kan også se på følgende artikkel om Hadoop vs Apache Spark for å lære mer -
- Hadoop vs Apache Spark - Interessante ting du trenger å vite
- Apache Hadoop vs Apache Spark | Topp 10 nyttige sammenligninger å vite
- Hadoop vs Hive - Finn ut de beste forskjellene
- Big Data vs Apache Hadoop - Topp 4 sammenligning du må lære
- Hva du skal foretrekke Hadoop eller Spark