Atšķirība starp Hadoop un Spark

Viena no lielākajām problēmām saistībā ar lieliem datiem ir tā, ka ievērojams laiks tiek veltīts datu analīzei, kas ietver datu identificēšanu, tīrīšanu un integrēšanu. Lielais datu apjoms un prasība tos analizēt noved pie datu zinātnes. Bet bieži vien dati ir izkliedēti daudzās biznesa lietojumprogrammās un sistēmās, kas padara tos nedaudz grūti analizējamus. Tātad dati ir jāpārveido un jāpārformatē, lai tos būtu vieglāk analizēt. Tam nepieciešami sarežģītāki risinājumi, lai informācija būtu lietotājiem pieejamāka. Apache Hadoop ir viens no šādiem risinājumiem, ko izmanto lielo datu glabāšanai un apstrādei, kā arī virkne citu lielu datu rīku, ieskaitot Apache Spark. Bet kurš no tiem ir pareizais datu apstrādes un analīzes ietvars - Hadoop vai Spark? Noskaidrosim.

Apache Hadoop

Hadoop ir reģistrēta Apache Software Foundation preču zīme un atvērtā pirmkoda ietvars, kas paredzēts ļoti lielu datu kopu glabāšanai un apstrādei datoru kopās. Tas apstrādā ļoti liela mēroga datus par pieņemamām izmaksām pieņemamā laikā. Turklāt tas nodrošina arī mehānismus, lai uzlabotu aprēķinu veiktspēju mērogā. Hadoop nodrošina aprēķina ietvaru lielo datu glabāšanai un apstrādei, izmantojot Google plānošanas modeli MapReduce. Tas var strādāt ar vienu serveri vai arī palielināt mērogu, ieskaitot tūkstošiem preču mašīnu. Lai gan Hadoop tika izstrādāts kā daļa no atklātā pirmkoda projekta Apache Software Foundation ietvaros, pamatojoties uz MapReduce paradigmu, šodien Hadoop ir dažādi izplatīšanas veidi. Tomēr MapReduce joprojām ir svarīga metode, ko izmanto apkopošanai un skaitīšanai. Pamatideja, uz kuru balstās MapReduce, ir paralēla datu apstrāde.

Apache dzirkstele

Apache Spark ir atvērtā koda klasteru skaitļošanas dzinējs un bibliotēku komplekts liela apjoma datu apstrādei datoru kopās. Uzbūvēts virs Hadoop MapReduce modeļa, Spark ir visaktīvāk izstrādātais atvērtā pirmkoda motors, lai datu analīze būtu ātrāka un programmas palaistu ātrāk. Tas ļauj reāllaika un progresīvu analītiku uz Apache Hadoop platformas. Spark kodols ir skaitļošanas motors, kas sastāv no daudzu skaitļošanas uzdevumu sastādītu lietojumprogrammu plānošanas, izplatīšanas un uzraudzības. Tās galvenais virzīšanas mērķis ir piedāvāt vienotu platformu Big Data lietojumprogrammu rakstīšanai. Sākotnēji Spark dzimis APM laboratorijā Bērklija universitātē, un tagad tas ir viens no labākajiem atvērtā pirmkoda projektiem Apache Software Foundation portfeļa ietvaros. Tā nepārspējamas atmiņas skaitļošanas iespējas ļauj analītiskajām lietojumprogrammām darboties pat 100 reizes ātrāk Apache Spark nekā citām līdzīgām tehnoloģijām tirgū.

Atšķirība starp Hadoop un Spark

Ietvars

- Hadoop ir reģistrēta Apache Software Foundation preču zīme un atvērtā pirmkoda ietvars, kas paredzēts ļoti lielu datu kopu glabāšanai un apstrādei datoru kopās. Būtībā tas ir datu apstrādes dzinējs, kas saprātīgā laikā apstrādā ļoti liela mēroga datus par pieņemamām izmaksām. Apache Spark ir atvērtā koda klasteru skaitļošanas motors, kas izveidots uz Hadoop MapReduce modeļa augšdaļas, liela apjoma datu apstrādei un analīzei datoru kopās. Dzirkstele ļauj reāllaika un progresīvu analītiku uz Apache Hadoop platformas, lai paātrinātu Hadoop skaitļošanas procesu.

Performance

- Hadoop ir rakstīts Java, tāpēc tas prasa rakstīt garas koda rindas, kas prasa vairāk laika programmas izpildei. Sākotnēji izstrādātā Hadoop MapReduce ieviešana bija inovatīva, taču arī diezgan ierobežota un arī ne pārāk elastīga. Apache Spark, no otras puses, ir uzrakstīts kodolīgā, elegantā Scala valodā, lai programmas darbotos vieglāk un ātrāk. Faktiski tas spēj darbināt lietojumprogrammas pat 100 reizes ātrāk nekā ne tikai Hadoop, bet arī citas līdzīgas tehnoloģijas tirgū.

Lietošanas ērtums

- Hadoop MapReduce paradigma ir inovatīva, taču diezgan ierobežota un neelastīga. MapReduce programmas tiek palaistas partijās, un tās ir noderīgas apkopošanai un skaitīšanai lielos apjomos. No otras puses, Spark nodrošina konsekventas, saliekamas API, kuras var izmantot, lai izveidotu lietojumprogrammu no mazākiem fragmentiem vai no esošajām bibliotēkām. Spark API ir izveidotas arī, lai nodrošinātu augstu veiktspēju, optimizējot dažādās bibliotēkās un funkcijās, kas kopā izveidotas lietotāja programmā. Un tā kā Spark keš lielāko daļu ievades datu atmiņā, pateicoties RDD (Resilient Distributed Dataset), tas novērš nepieciešamību vairākas reizes ielādēt atmiņā un diska krātuvē.

Izmaksas

- Hadoop failu sistēma (HDFS) ir rentabls veids, kā dziļi analizēt lielos apjomos datus - gan strukturētus, gan nestrukturētus - vienā vietā. Hadoop izmaksas par terabaitu ir daudz mazākas nekā citu datu pārvaldības tehnoloģiju izmaksas, kuras plaši izmanto uzņēmuma datu noliktavu uzturēšanai. No otras puses, dzirksteles nav īsti labāks risinājums, ja runa ir par izmaksu efektivitāti, jo, lai saglabātu datus kešatmiņā, tas prasa daudz operatīvās atmiņas, kas palielina kopu, līdz ar to izmaksas nedaudz, salīdzinot ar Hadoop.

Hadoop Vs. Dzirkstele: salīdzināšanas diagramma

Kopsavilkums par Hadoop vs Spark

Hadoop ir ne tikai ideāla alternatīva liela apjoma strukturētu un nestrukturētu datu glabāšanai rentablā veidā, bet arī nodrošina mehānismus, lai uzlabotu aprēķinu veiktspēju mērogā. Lai gan sākotnēji tas tika izstrādāts kā atvērtā koda Apache programmatūras fonda projekts, kura pamatā ir Google MapReduce modelis, šodien Hadoop ir pieejami dažādi dažādi izplatīšanas veidi. Apache Spark tika uzbūvēts virs MapReduce modeļa, lai palielinātu tā efektivitāti, lai izmantotu vairāk veidu aprēķinus, ieskaitot straumes apstrādi un interaktīvos vaicājumus. Dzirkstele ļauj reāllaika un progresīvu analītiku uz Apache Hadoop platformas, lai paātrinātu Hadoop skaitļošanas procesu.