Forskjellen mellom Hadoop vs Spark
Hadoop er et rammeverk med åpen kildekode som gjør det mulig å lagre og behandle big data, i et distribuert miljø på tvers av datamaskiner. Hadoop er designet for å skalere opp fra en enkelt server til tusenvis av maskiner, der hver maskin tilbyr lokal beregning og lagring. Spark er en åpen kildekodeberegning designet for rask beregning. Det gir et grensesnitt for programmering av hele klynger med implisitt dataparallalisme og feiltoleranse. Hovedfunksjonen til Spark er databehandling i minnet som øker hastigheten på et program.
Hadoop
- Hadoop er et registrert varemerke for Apache-programvarestiftelsen. Den bruker en enkel programmeringsmodell for å utføre den nødvendige operasjonen blant klynger. Alle moduler i Hadoop er designet med en grunnleggende antagelse om at maskinvarefeil er vanlige forekomster og bør håndteres av rammen.
- Den kjører applikasjonen ved hjelp av MapReduce-algoritmen, der data behandles parallelt på forskjellige CPU-noder. Hadoop-rammeverket er med andre ord nok til å utvikle applikasjoner, som videre er i stand til å kjøre på klynger av datamaskiner, og de kan utføre en fullstendig statistisk analyse for en enorm datamengde.
- Kjernen i Hadoop består av en lagringsdel, som er kjent som Hadoop Distribuert filsystem og en behandlingsdel som kalles MapReduce programmeringsmodell. Hadoop delte i utgangspunktet filer i de store blokkene og distribuerer dem over klyngene, overfører pakken koden til noder for å behandle data parallelt.
- Dette tilnærmingsdatasettet som skal behandles raskere og mer effektivt. Andre Hadoop-moduler er Hadoop-vanlige, som er en haug med Java-biblioteker og verktøy som returneres av Hadoop-moduler. Disse bibliotekene gir et filsystem og abstraksjon av operativsystemnivå, og inneholder også nødvendige Java-filer og skript for å starte Hadoop. Hadoop Yarn er også en modul som brukes til jobbplanlegging og klynge ressursstyring.
Gnist
- Spark ble bygget på toppen av Hadoop MapReduce-modulen, og den utvider MapReduce-modellen til effektivt å bruke flere typer beregninger som inkluderer interaktive spørringer og strømprosessering. Spark ble introdusert av Apache-programvarestiftelsen for å få fart på Hadoop-databehandlingsprogramvareprosessen.
- Spark har sin egen klyngestyring og er ikke en modifisert versjon av Hadoop. Spark bruker Hadoop på to måter - en er lagring og den andre behandler. Siden klyngestyring kommer fra Spark selv, bruker den Hadoop bare for lagringsformål.
- Spark er et av Hadoops delprosjekter som ble utviklet i 2009, og senere ble det åpen kildekode under en BSD-lisens. Det har mange fantastiske funksjoner, ved å modifisere visse moduler og inkorporere nye moduler. Det hjelper med å kjøre en applikasjon i en Hadoop-klynge, flere ganger raskere i minnet.
- Dette gjøres mulig ved å redusere antall lese / skriveoperasjoner til disk. Den lagrer mellomliggende behandlingsdata i minnet, og lagrer lese / skriveoperasjoner. Spark tilbyr også innebygde API-er i Java, Python eller Scala. Dermed kan man skrive applikasjoner på flere måter. Spark gir ikke bare en kart- og reduksjonsstrategi, men støtter også SQL-spørsmål, strømningsdata, maskinlæring og grafalgoritmer.
Sammenligning mellom hodet og hodet mellom Hadoop vs Spark (Infographics)
Nedenfor er topp 8-forskjellen mellom Hadoop vs Spark 
Viktige forskjeller mellom Hadoop vs Spark
Både Hadoop vs Spark er populære valg i markedet; la oss diskutere noen av de viktigste forskjellene mellom Hadoop og Spark:
- Hadoop er et open source-rammeverk som bruker en MapReduce-algoritme, mens Spark er lynrask klyngedateknologi, som utvider MapReduce-modellen til å brukes effektivt med flere typer beregninger.
- Hadoops MapReduce-modell leser og skriver fra en disk, og bremser dermed behandlingshastigheten, mens Spark reduserer antall lese / skrivesykluser til disk og lagrer mellomliggende data i minnet, derav raskere behandlingshastighet.
- Hadoop krever at utviklere håndkoder hver eneste operasjon, mens Spark er enkel å programmere med RDD - Resilient Distribuerte datasett.
- Hadoop MapReduce-modellen gir en batchmotor, derav avhengig av forskjellige motorer for andre krav, mens Spark utfører batch, interaktiv, maskinlæring og streaming alt i samme klynge.
- Hadoop er designet for å håndtere batchbehandling effektivt mens Spark er designet for å håndtere sanntidsdata effektivt.
- Hadoop er et datablad med høy latens, som ikke har en interaktiv modus, mens Spark er en databehandling med lav latens og kan behandle data interaktivt.
- Med Hadoop MapReduce kan en utvikler bare behandle data i batchmodus mens Spark kan behandle sanntidsdata gjennom Spark Streaming.
- Hadoop er designet for å håndtere feil og feil, det er naturlig motstandsdyktig mot feil, derav et meget feiltolerant system, mens RDD med Spark tillater gjenoppretting av partisjoner på mislykkede noder.
- Hadoop trenger for eksempel en ekstern jobbplanlegger - Oozie for å planlegge komplekse flyter mens Spark har beregning i minnet, så den har sin egen flytplanlegger.
- Hadoop er et billigere alternativ tilgjengelig mens du sammenligner det med tanke på kostnader, mens Spark krever mye RAM for å kjøre minnet, og dermed øke klyngen og dermed kostnaden.
Hadoop vs gnist sammenligningstabell
Den primære sammenligningen mellom Hadoop vs Spark diskuteres nedenfor
| Grunnlaget for sammenligning mellom Hadoop vs Spark |
Hadoop |
Gnist |
| Kategori | Grunnleggende databehandlingsmotor | Dataanalysemotor |
| bruk | Batchbehandling med et enormt volum av data | Behandle sanntidsdata, fra sanntidshendelser som Twitter, Facebook |
| Ventetid | Databehandling med høy latens | Databehandling med lav latens |
| Data | Behandle data i batchmodus | Kan behandle interaktivt |
| Brukervennlighet | Hadoops MapReduce-modell er kompleks, trenger å håndtere API-er på lavt nivå | Enklere å bruke, abstraksjon gjør det mulig for en bruker å behandle data ved hjelp av operatører på høyt nivå |
| planlegger | Ekstern jobbplanlegger er påkrevd | Beregning i minnet, ingen ekstern planlegger kreves |
| Sikkerhet | Svært sikker | Mindre sikker sammenlignet med Hadoop |
| Koste | Mindre kostbart siden MapReduce-modellen gir en billigere strategi | Dyrere enn Hadoop siden den har en løsning i minnet |
Konklusjon - Hadoop vs Spark
Hadoop MapReduce tillater parallell behandling av enorme datamengder. Det bryter en stor del til mindre som skal behandles separat på forskjellige dataknuter og samler automatisk resultatene over flere noder for å returnere et enkelt resultat. I tilfelle det resulterende datasettet er større enn tilgjengelig RAM, kan Hadoop MapReduce overgå Spark.
Spark er derimot enklere å bruke enn Hadoop, for det kommer med brukervennlige API-er for Scala (morsmål), Java, Python og Spark SQL. Siden Spark gir en måte å utføre streaming, batchbehandling og maskinlæring i samme klynge, finner brukerne det enkelt å forenkle infrastrukturen for databehandling.
Endelig beslutning om å velge mellom Hadoop vs Spark avhenger av grunnleggende parameter - krav. Apache Spark er mye mer avansert klyngedatormotor enn Hadoops MapReduce, siden den kan håndtere alle typer krav, dvs. batch, interaktiv, iterativ, streaming osv. Mens Hadoop bare begrenser til batchbehandling. Samtidig er Spark dyrere enn Hadoop med funksjonen i minnet, som til slutt krever mye RAM. På slutten av dagen avhenger det hele av en virksomhets budsjett og funksjonelle krav. Jeg håper at nå må du ha fått en mer rettferdig ide om både Hadoop vs Spark.
Anbefalt artikkel
Dette har vært en guide til den største forskjellen mellom Hadoop vs Spark. Her diskuterer vi også Hadoop vs Spark viktige forskjeller med infografikk og sammenligningstabell. Du kan også se på følgende artikler fra Hadoop vs Spark for å lære mer.
- Data Warehouse vs Hadoop
- Splunk vs gnist
- Hadoop vs Cassandra - 17 Awesome Differences
- Pig vs Spark - Hvilken som er bedre
- Hadoop vs SQL Performance: Difference