Razlika između Hadoopa i iskre

Jedan od najvećih problema s obzirom na Big Data je taj da se značajno vrijeme provodi na analizi podataka, što uključuje identifikaciju, čišćenje i integriranje podataka. Velika količina podataka i zahtjev za analizom podataka dovode do znanosti o podacima. Ali često su podaci raštrkani po mnogim poslovnim aplikacijama i sustavima zbog kojih ih je malo teško analizirati. Dakle, podatke je potrebno ponovno prilagoditi i preoblikovati kako bi se olakšala analiza. Ovo zahtijeva sofisticiranija rješenja kako bi informacije bile dostupnije korisnicima. Apache Hadoop jedno je takvo rješenje koje se koristi za pohranu i obradu velikih podataka, zajedno s nizom drugih alata s velikim podacima, uključujući Apache Spark. Ali koji je pravi okvir za obradu i analizu podataka - Hadoop ili Spark? Hajde da vidimo.

Apache Hadoop

Hadoop je registrirani zaštitni znak Apache Software Foundation i okvir otvorenog koda namijenjen za pohranu i obradu vrlo velikih skupova podataka u klasterima računala. Oni u vrlo razumnom vremenu upravljaju podacima velikih razmjera uz prihvatljive troškove. Pored toga, pruža i mehanizme za poboljšanje performansi računanja na skali. Hadoop pruža računski okvir za pohranu i obradu velikih podataka koristeći Googleov model programiranja MapReduce. Može raditi s jednim poslužiteljem ili povećati broj, uključujući tisuće robnih strojeva. Iako je Hadoop razvijen u sklopu projekta otvorenog koda u sklopu softverske fondacije Apache temeljen na paradigmi MapReduce, danas postoje različite distribucije za Hadoop. Međutim, MapReduce je još uvijek važna metoda koja se koristi za agregiranje i brojanje. Osnovna ideja na kojoj se temelji MapReduce je paralelna obrada podataka.

Apache Spark

Apache Spark je računski pokretač klastera otvorenog koda i skup knjižnica za veliku obradu podataka na računalnim klasterima. Izgrađen na vrhu Hadoop MapReduce modela, Spark je najaktivnije razvijen motor otvorenog koda za bržu analizu podataka i brži rad programa. Omogućuje analitiku u stvarnom vremenu i naprednu analitiku na Apache Hadoop platformi. Jezgra Spark-a je računalni motor koji se sastoji od rasporeda, distribucije i nadgledanja aplikacija koje su sastavljene od mnogih računalnih zadataka. Njezin je glavni pokretački cilj ponuditi jedinstvenu platformu za pisanje Big Data aplikacija. Spark je izvorno rođen u laboratoriji APM-a na Sveučilištu u Berkeleyu, a sada je jedan od najboljih projekata otvorenog koda u portfelju Apache Software Foundation. Njegove neusporedive računalne mogućnosti u memoriji omogućuju analitičkim aplikacijama da se na Apache Spark pokreću i do 100 puta brže od ostalih sličnih tehnologija na tržištu danas.

Razlika između Hadoop i Spark

Okvir

- Hadoop je registrirani zaštitni znak Apache Software Foundation i okvir otvorenog koda namijenjen za pohranu i obradu vrlo velikih skupova podataka u klasterima računala. U osnovi, to je motor za obradu podataka koji u razumnom vremenu obrađuje podatke velikih razmjera po razumnoj cijeni. Apache Spark je računski motor s otvorenim kodom koji je izgrađen na vrhu Hadoopovog modela MapReduce za veliku obradu podataka i analizu na računalnim klasterima. Spark omogućuje analitiku u stvarnom vremenu i naprednu analizu na platformi Apache Hadoop kako bi se ubrzao proces računanja Hadoop.

Izvođenje

- Hadoop je napisan na Javi, pa zahtijeva pisanje dugih redaka koda što zahtijeva više vremena za izvršavanje programa. Izvorno razvijena Hadoop MapReduce implementacija bila je inovativna, ali također prilično ograničena i također ne baš fleksibilna. S druge strane, Apache Spark napisan je jezgrovitim, elegantnim Scala jezikom kako bi se programi lakše i brže odvijali. U stvari, može pokrenuti aplikacije i do 100 puta brže od ne samo Hadoopa, već i drugih sličnih tehnologija na tržištu.

Jednostavnost korištenja

- Hadoop MapReduce paradigma je inovativna, ali prilično ograničena i nefleksibilna. MapReduce programi se pokreću u paketu i korisni su za objedinjavanje i brojanje u većem opsegu. Spark, s druge strane, nudi dosljedne API-je za kompostiranje koji se mogu koristiti za izradu aplikacije iz manjih komada ili iz postojećih knjižnica. Sparkovi API-ji također su dizajnirani kako bi omogućili visoke performanse optimiziranjem različitih knjižnica i funkcija sastavljenih zajedno u korisničkom programu. A budući da Spark sprema većinu ulaznih podataka u memoriju, zahvaljujući RDD (Resilient Distributed Dataset), eliminira potrebu učitavanja više puta u memoriju i disk.

cijena

- Hadoop datotečni sustav (HDFS) je troškovno učinkovit način za pohranu velikih količina podataka kako strukturiranih tako i nestrukturiranih na jedno mjesto radi dubinske analize. Hadoopov trošak po terabajtu znatno je manji od troškova drugih tehnologija upravljanja podacima koje se široko koriste za održavanje skladišta podataka u poduzeću. Spark, s druge strane, nije baš bolja opcija kada je u pitanju ekonomičnost jer zahtijeva mnogo RAM-a za spremanje podataka u memoriju, što povećava klaster, a time i trošak neznatno u odnosu na Hadoop.

Hadoop vs. Iskra: uporedni grafikon

Sažetak Hadoop vs. Spark

Hadoop nije samo idealna alternativa za pohranjivanje velike količine strukturiranih i nestrukturiranih podataka na troškovno učinkovit način, nego pruža i mehanizme za poboljšanje performansi izračuna u mjerilu. Iako je izvorno razvijen kao otvoreni izvorni projekt Apache Software Foundation temeljen na Googleovom modelu MapReduce, danas je za Hadoop dostupno mnoštvo različitih distribucija. Apache Spark izgrađen je na vrhu MapReduce modela kako bi se povećala njegova učinkovitost za upotrebu više vrsta računanja, uključujući obradbu struje i interaktivne upite. Spark omogućuje analitiku u stvarnom vremenu i naprednu analizu na platformi Apache Hadoop kako bi se ubrzao proces računanja Hadoop.