Kakšna je razlika med Hadoopom in Sparkom - Razlika Med

Kakšna je razlika med Hadoopom in Sparkom

The glavna razlika med Hadoopom in Sparkom je to Hadoop je Apacheov odprtokodni okvir, ki omogoča porazdeljeno obdelavo velikih podatkovnih nizov po grozdih računalnikov z uporabo preprostih modelov programiranja, medtem ko je Spark ogrodje za grozdno računalništvo, zasnovano za hitro izračunavanje Hadoop.

Veliki podatki se nanašajo na zbiranje podatkov, ki imajo velik obseg, hitrost in raznolikost. Zato za analizo velikih podatkov ni mogoče uporabiti tradicionalnih metod za shranjevanje in obdelavo podatkov. Hadoop je programska oprema za učinkovito shranjevanje in obdelavo velikih podatkov. Ampak, Spark je po drugi strani Apachejev okvir za povečanje računalniške hitrosti Hadoopa. Lahko se ukvarja tako s šaržnimi analitikami kot z analitiko v realnem času in obremenitvijo obdelave podatkov.

Pokrita ključna območja

1. Kaj je Hadoop
- Opredelitev, funkcionalnost
2. Kaj je Spark
- Opredelitev, funkcionalnost
3. Kakšna je razlika med Hadoop in Spark
- Primerjava ključnih razlik

Ključni pogoji

Big Data, Hadoop, Spark


Kaj je Hadoop

Hadoop je odprtokodni okvir, ki ga je razvila Apache Software Foundation. Uporablja se za shranjevanje velikih podatkov v porazdeljenem okolju, da jih lahko hkrati obdelamo. Prav tako zagotavlja porazdeljeno shranjevanje in računanje po grozdih računalnikov. Poleg tega obstajajo štiri glavne komponente v arhitekturi Hadoop. So; Hadoop porazdeljeni sistem datotek (HDFS), Hadoop MapReduce, skupni Hadoop in Hadoop YARN.


HDFS je sistem za shranjevanje Hadoop. Deluje v skladu z arhitekturo master-slave. Glavno vozlišče upravlja metapodatke datotečnega sistema. Drugi računalniki delujejo kot podrejena vozlišča ali podatkovna vozlišča. Prav tako so podatki razdeljeni med ta podatkovna vozlišča. Podobno Hadoop MapReduce vsebuje algoritem za obdelavo podatkov. Tukaj glavno vozlišče zažene naloge za zmanjšanje zemljevidov na podrejenih vozliščih. In podrejeni vozlišče opravi naloge in pošlje rezultate nazaj v glavno vozlišče. Poleg tega Hadoop Common omogoča knjižnicam Java in pripomočkom, da podpirajo druge komponente. Po drugi strani pa Hadoop YARN izvaja upravljanje z viri grozda in razporejanje opravil.

Kaj je Spark?

Spark je okvir Apache za povečanje hitrosti računalnika Hadoop. Pomaga Hadoopu, da skrajša čakalni čas med poizvedbami in zmanjša čakalni čas za zagon programa.


Spark SQL, Spark Streaming, MLib, GraphX ​​in Apache Spark Core so glavne komponente Spark-a.

Jedro iskre - Vse funkcionalnosti so zgrajene na jedru Spark Core. To je motor za splošno izvedbo platforme za iskre. Zagotavlja računalništvo v pomnilniku in referenciranje podatkovnih nizov v zunanjih sistemih za shranjevanje.

Spark SQL - Zagotavlja SchemaRDD, ki podpira strukturirane in polstrukturirane podatke.

Spark Streaming - Zagotavlja zmogljivosti za izvajanje streaming analitike.

MLib - Razdeljen strojni učni okvir. Spark MLib je hitrejši od različice Apache Mahout, ki temelji na disku Hadoop.

GraphX - Okvir za obdelavo porazdeljenih grafov. Zagotavlja API za izražanje izračunavanja grafov, ki lahko modelira uporabniško definirane grafe s pomočjo API Pregel abstrakcije.

Razlika med Hadoopom in Sparkom

Opredelitev

Hadoop je odprtokodni okvir Apache, ki omogoča porazdeljeno obdelavo velikih podatkovnih nizov po grozdih računalnikov z uporabo enostavnih modelov programiranja. Apache Spark je odprtokodni porazdeljeni splošni računski okvir grozdov. To pojasnjuje glavno razliko med Hadoopom in Sparkom.

Hitrost

Hitrost je še ena razlika med Hadoopom in Sparkom. Spark deluje hitreje kot Hadoop.

Toleranca napak

Hadoop uporablja podvajanje podatkov v več kopijah, da doseže toleranco napak. Spark uporablja prožni porazdeljeni nabor podatkov (RDD) za toleranco napak.

API

Druga razlika med Hadoopom in Sparkom je v tem, da Spark ponuja različne API-je, ki se lahko uporabljajo z več viri podatkov in jeziki. Prav tako so bolj razširljive kot API-ji Hadoop.

Uporaba

Hadoop se uporablja za upravljanje shranjevanja in obdelave podatkov velikih aplikacij, ki se izvajajo v gruče sistemih. Spark se uporablja za pospeševanje računalniškega procesa Hadoop. Torej je to tudi pomembna razlika med Hadoopom in Sparkom.

Zaključek

Skratka, razlika med Hadoopom in Sparkom je v tem, da je Hadoop Apache odprtokodni okvir, ki omogoča porazdeljeno obdelavo velikih podatkovnih nizov po grozdih računalnikov z uporabo preprostih programskih modelov, medtem ko je Spark računalniški okvir grozdov, zasnovan za hitro izračunavanje Hadoop. Obe se lahko uporabljata za aplikacije, ki temeljijo na napovedni analitiki, rudarstvu podatkov, strojnem učenju in še veliko več.

Sklic:

1. »Hadoop - Uvod v Hadoop«. Www.tutorialspoint.com, Tutorials Point,