Erinevus Hadoopi ja Sparki vahel

Üks suurandmetega seotud suurimaid probleeme on see, et andmete analüüsimiseks, mis hõlmab andmete tuvastamist, puhastamist ja integreerimist, kulutatakse märkimisväärselt palju aega. Suured andmemahud ja andmete analüüsimise nõue viivad andmeteaduseni. Kuid sageli on andmed hajutatud paljude ärirakenduste ja -süsteemide vahel, mis muudab need pisut raskesti analüüsitavaks. Seega tuleb andmeid analüüsida lihtsamaks ja ümber kujundada. See nõuab keerukamaid lahendusi, et teave kasutajatele paremini kättesaadavaks teha. Apache Hadoop on üks selline lahendus, mida kasutatakse suurandmete salvestamiseks ja töötlemiseks koos hulga muude suurte andmetööriistadega, sealhulgas Apache Spark. Kuid milline neist on andmete töötlemiseks ja analüüsimiseks õige raamistik - Hadoop või Spark? Uurime välja.

Apache Hadoop

Hadoop on Apache Software Foundationi registreeritud kaubamärk ja avatud lähtekoodiga raamistik, mis on loodud väga suurte andmekogumite hoidmiseks ja töötlemiseks arvutiklastrites. See töötleb mõistliku aja jooksul väga suures mahus andmeid mõistliku hinnaga. Lisaks pakub see ka mehhanisme arvutuse jõudluse parandamiseks mastaapselt. Hadoop pakub arvutuslikku raamistikku suurandmete salvestamiseks ja töötlemiseks, kasutades Google'i programmeerimismudelit MapReduce. See võib töötada ühe serveriga või laiendada tuhandeid kaubaautomaate. Ehkki Hadoop töötati välja Apache Software Foundationi avatud lähtekoodiga projekti osana MapReduce'i paradigmast lähtuvalt, on Hadoopi jaoks tänapäeval mitmesuguseid jaotusi. MapReduce on siiski oluline meetod, mida kasutatakse koondamisel ja loendamisel. Põhiidee, millel MapReduce põhineb, on paralleelne andmetöötlus.

Apache säde

Apache Spark on avatud lähtekoodiga klastrite arvutusmootor ja raamatukogude komplekt suuremahuliseks andmetöötluseks arvutiklastrites. Hadoopi MapReduce'i mudeli peale ehitatud Spark on kõige aktiivsemalt arendatud avatud lähtekoodiga mootor, mis muudab andmete analüüsi kiiremaks ja programmide kiiremaks käivitamiseks. See võimaldab Apache Hadoopi platvormil reaalajas ja täpsemat analüüsi. Sparki tuum on arvutusmootor, mis koosneb paljudest arvutusülesannetest koosnevate rakenduste ajastamisest, levitamisest ja jälgimisest. Selle põhieesmärk on pakkuda ühtset platvormi Big Data rakenduste kirjutamiseks. Spark sündis algselt Berkeley ülikooli APM laboris ja nüüd on see Apache Tarkvara Sihtasutuse portfelli üks populaarsemaid avatud lähtekoodiga projekte. Selle võrreldamatud mälumahutusfunktsioonid võimaldavad analüütilistel rakendustel Apache Sparkil töötada kuni 100 korda kiiremini kui tänapäeval turul olevad muud sarnased tehnoloogiad..

Hadoopi ja Sparki erinevus

Raamistik

- Hadoop on Apache Software Foundationi registreeritud kaubamärk ja avatud lähtekoodiga raamistik, mis on loodud väga suurte andmekogumite hoidmiseks ja töötlemiseks arvutiklastrites. Põhimõtteliselt on see andmetöötlusmootor, mis käitleb mõistliku aja jooksul väga suuremahulisi andmeid mõistliku hinnaga. Apache Spark on avatud lähtekoodiga klastrite arvutusmootor, mis on ehitatud Hadoopi MapReduce mudeli peale, suuremahuliseks andmetöötluseks ja arvutiklastrites analüüsimiseks. Spark võimaldab reaalajas ja täpsemat analüüsi Apache Hadoopi platvormil, et kiirendada Hadoopi arvutusprotsessi.

Etendus

- Hadoop on kirjutatud Java keeles, nii et see nõuab pikkade koodiridade kirjutamist, mis võtab programmi täitmiseks rohkem aega. Algselt välja töötatud Hadoopi MapReduce'i juurutamine oli uuenduslik, kuid ka üsna piiratud ja ka mitte eriti paindlik. Apache Spark on seevastu kirjutatud kokkuvõtlikult ja elegantselt Scala keeles, et muuta programmid kergemaks ja kiiremaks. Tegelikult on see võimeline käivitama rakendusi kuni 100 korda kiiremini kui mitte ainult Hadoop, vaid ka muud turul olevad sarnased tehnoloogiad.

Kasutuslihtsus

- Hadoopi MapReduce'i paradigma on uuenduslik, kuid üsna piiratud ja paindumatu. MapReduce'i programme käitatakse partiidena ja need on kasulikud koondamiseks ja loendamiseks suures mahus. Spark seevastu pakub järjepidevaid, komposteeritavaid API-sid, mida saab kasutada rakenduse ehitamiseks väiksematest tükkidest või olemasolevatest raamatukogudest. Sparki API-d on loodud ka suure jõudluse võimaldamiseks, optimeerides erinevaid kasutajaprogrammis kokku pandud raamatukogusid ja funktsioone. Ja kuna Spark salvestab suurema osa mälus olevatest sisendandmetest tänu RDD-le (Resilient Distributed Dataset), välistab see vajaduse mitu korda mällu ja ketta salvestusruumi laadida.

Maksumus

- Hadoopi failisüsteem (HDFS) on tasuv viis suurte andmete mahtude salvestamiseks ühes kohas süstemaatilise analüüsi jaoks - nii struktureeritud kui ka struktureerimata. Hadoopi kulu ühe terabaidi kohta on palju väiksem kui muude andmete haldamise tehnoloogiate maksumus, mida kasutatakse laialdaselt ettevõtte andmeladude pidamiseks. Spark seevastu pole kulutõhususe osas just parem variant, kuna see nõuab mälus olevate andmete vahemällu salvestamiseks palju RAM-i, mis suurendab klastrit ja seega kulusid Hadoopiga võrreldes marginaalselt.

Hadoop Vs. Säde: võrdlusdiagramm

Kokkuvõte Hadoop vs Spark

Hadoop pole mitte ainult ideaalne alternatiiv suures koguses struktureeritud ja struktureerimata andmete salvestamiseks kulutasuval viisil, vaid pakub ka mehhanisme, et parandada arvutustulemusi mastaabis. Ehkki see töötati algselt välja avatud lähtekoodiga Apache Software Foundationi projektina, mis põhineb Google'i MapReduce mudelil, on Hadoopile tänapäeval saadaval palju erinevaid jaotusi. Apache Spark ehitati MapReduce'i mudeli peale, et laiendada selle efektiivsust, et kasutada rohkem tüüpi arvutusi, sealhulgas voo töötlemine ja interaktiivsed päringud. Spark võimaldab reaalajas ja täpsemat analüüsi Apache Hadoopi platvormil, et kiirendada Hadoopi arvutusprotsessi.