Razlika med Hadoopom in iskrico

Ena največjih težav v zvezi z Big Data je, da se veliko časa porabi za analizo podatkov, ki vključuje prepoznavanje, čiščenje in integracijo podatkov. Zaradi velike količine podatkov in potrebe po analizi podatkov vodijo do podatkov o znanosti. Toda podatki so pogosto razpršeni po številnih poslovnih aplikacijah in sistemih, zaradi katerih jih je malo težko analizirati. Podatke je zato treba znova spremeniti in preoblikovati, da bodo lažje analizirali. Za to so potrebne bolj izpopolnjene rešitve, da bodo informacije bolj dostopne uporabnikom. Apache Hadoop je ena takšnih rešitev, ki se uporablja za shranjevanje in obdelavo velikih podatkov, skupaj z vrsto drugih velikih podatkovnih orodij, vključno z Apache Spark. Toda kateri je pravi okvir za obdelavo in analizo podatkov - Hadoop ali Spark? Pa ugotovimo.

Apache Hadoop

Hadoop je zaščitena blagovna znamka Apache Software Foundation in odprtokodni okvir, zasnovan za shranjevanje in obdelavo zelo velikih nizov podatkov v grozdih računalnikov. Podatke velikega obsega z razumnimi stroški obravnava v razumnem času. Poleg tega zagotavlja tudi mehanizme za izboljšanje zmogljivosti računalništva v obsegu. Hadoop ponuja računski okvir za shranjevanje in obdelavo velikih podatkov z Googlovim programskim modelom MapReduce. Deluje lahko z enim strežnikom ali poveča, vključno s tisoči strojev za blago. Čeprav je bil Hadoop razvit kot del odprtokodnega projekta znotraj programske fundacije Apache, ki temelji na paradigmi MapReduce, danes za Hadoop obstajajo različne distribucije. Vendar je MapReduce še vedno pomembna metoda, ki se uporablja za združevanje in štetje. Osnovna ideja, na kateri temelji MapReduce, je vzporedna obdelava podatkov.

Apache iskrica

Apache Spark je računalniški motor z odprto kodo in nabor knjižnic za obsežno obdelavo podatkov na računalniških grozdih. Spark je zgrajen na vrhu modela Hadoop MapReduce, ki je najbolj aktivno razvit odprtokodni mehanizem za hitrejšo analizo podatkov in hitrejše delovanje programov. Omogoča sprotno in napredno analitiko na platformi Apache Hadoop. Jedro Spark je računalniški motor, sestavljen iz razporeda, razporejanja in spremljanja aplikacij, ki so sestavljene iz številnih računalniških nalog. Njegov ključni gonilni cilj je ponuditi poenoteno platformo za pisanje aplikacij Big Data. Spark se je prvotno rodil v laboratoriju APM na Univerzi v Berkeleyju, zdaj pa je eden izmed najbolj odprtih projektov v okviru portfelja Apache Software Foundation. Njegove neprimerljive računalniške zmogljivosti v pomnilniku omogočajo, da se analitične aplikacije na Apache Spark zaženejo tudi do 100-krat hitreje kot druge podobne tehnologije na trgu danes.

Razlika med Hadoop in Spark

Okvir

- Hadoop je zaščitena blagovna znamka Apache Software Foundation in odprtokodni okvir, zasnovan za shranjevanje in obdelavo zelo velikih nizov podatkov v grozdih računalnikov. V bistvu gre za motor za obdelavo podatkov, ki z razumnimi stroški v razumnem času obdeluje zelo velike podatke. Apache Spark je računalniški motor z odprto kodo, ki je zgrajen po Hadoopovem modelu MapReduce za obsežno obdelavo podatkov in analizo na računalniških grozdih. Spark omogoča sprotno in napredno analitiko na platformi Apache Hadoop za pospešitev računalniškega procesa Hadoop.

Izvedba

- Hadoop je napisan v Javi, zato zahteva pisanje dolgih vrstic kode, kar zahteva več časa za izvedbo programa. Prvotno razvita Hadoop MapReduce implementacija je bila inovativna, a tudi dokaj omejena in tudi ne zelo prilagodljiva. Na drugi strani je Apache Spark napisan v jedrnatem, elegantnem jeziku Scala, da se programi lažje in hitreje izvajajo. Pravzaprav je zmožen zagnati aplikacije do 100-krat hitreje kot ne le Hadoop, ampak tudi druge podobne tehnologije na trgu.

Enostavnost uporabe

- Paradigma Hadoop MapReduce je inovativna, vendar dokaj omejena in neprilagodljiva. Programi MapReduce se izvajajo v paketu in so uporabni za združevanje in štetje v velikem obsegu. Spark na drugi strani ponuja dosledne, sestavljive API-je, ki jih je mogoče uporabiti za izdelavo aplikacije iz manjših kosov ali iz obstoječih knjižnic. Sparkovi API-ji so zasnovani tudi tako, da omogočajo visoko zmogljivost z optimizacijo v različnih knjižnicah in funkcijah, sestavljenih v uporabniškem programu. In ker Spark predpomni večino vhodnih podatkov v pomnilniku, zahvaljujoč RDD (Resilient Distributed Dataset), odpravlja potrebo po večkratnem nalaganju v pomnilnik in disk.

Cena

- Datotečni sistem Hadoop (HDFS) je stroškovno učinkovit način za shranjevanje velike količine strukturiranih in nestrukturiranih podatkov na enem mestu za globinsko analizo. Stroški Hadoopa na terabajt so veliko manjši od stroškov drugih tehnologij za upravljanje podatkov, ki se široko uporabljajo za vzdrževanje skladišč podatkov v podjetjih. Spark, na drugi strani, ni ravno boljša možnost, ko gre za stroškovno učinkovitost, saj potrebuje veliko RAM-a za predpomnjenje podatkov v pomnilniku, kar povečuje gručo, torej v primerjavi s Hadoopom stroški nekoliko.

Hadoop Vs. Iskra: Primerjalni grafikon

Povzetek Hadoop vs. Spark

Hadoop ni le idealna alternativa za shranjevanje velikih količin strukturiranih in nestrukturiranih podatkov na stroškovno učinkovit način, ampak zagotavlja tudi mehanizme za izboljšanje računalniške učinkovitosti v obsegu. Čeprav je bil prvotno razvit kot projekt odprte kode Apache Software Foundation, ki temelji na Googlovem modelu MapReduce, so danes za Hadoop na voljo številne različne distribucije. Apache Spark je bil zgrajen na podlagi modela MapReduce, da bi povečal svojo učinkovitost za uporabo več vrst računov, vključno s predelavo toka in interaktivnimi poizvedbami. Spark omogoča sprotno in napredno analitiko na platformi Apache Hadoop za pospešitev računalniškega procesa Hadoop.