Поскольку современные компании полагаются на обширные знания, чтобы лучше понять своих клиентов и отрасль, такие инновации, как большие данные, набирают огромную популярность.
Как и ИИ, большие данные не только попали в список главных технологических тенденций 2020 года, но и стартапы, и компании из списка Fortune 500, как ожидается, будут использовать их для быстрого роста рынка и обеспечения большей лояльности потребителей. Теперь, хотя все заинтересованы, с одной стороны, в замене своих традиционных инструментов анализа данных большими данными — теми, которые подготавливают почву для развития блокчейна и искусственного интеллекта, — они по-прежнему озадачены выбором правильного инструмента для работы с большими данными. Apache Hadoop и Spark, два титана вселенной больших данных, сталкиваются с дилеммой выбора.
Итак, учитывая эту идею, сегодня мы собираемся рассказать о статье об Apache Spark и Hadoop и помочь вам определить, какой из них является правильным выбором для ваших нужд.
Но сначала давайте кратко расскажем о том, что такое Hadoop и Spark. Дополнительную информацию можно найти в курсе Hadoop по большим данным.
Apache Hadoop
Apache Hadoop — это распределенная платформа с открытым исходным кодом на основе Java, позволяющая пользователям использовать простые программные конструкции для хранения и обработки больших данных с помощью нескольких кластеров устройств. Он состоит из различных модулей, которые работают вместе, чтобы обеспечить улучшенный опыт, который заключается в следующем.
- Общий хадуп
- Распределенная файловая система Hadoop (HDFS)
- ПРЯЖА Hadoop
- MapReduce Hadoop
Apache Spark
Однако Apache Spark — это распределенная кластерная вычислительная платформа для больших данных с открытым исходным кодом, которая «проста в использовании» и обеспечивает более быстрые услуги.
Из-за набора возможностей, которые они предоставляют, две архитектуры больших данных финансируются несколькими крупными корпорациями.
Преимущества использования Hadoop
1. Быстро
Одной из характеристик Hadoop, которая делает его популярным в мире больших данных, является его простота.
Метод хранения основан на распределенной файловой системе, которая в первую очередь отображает информацию, где бы ни находился кластер. Кроме того, на том же сервере обычно доступны данные и программное обеспечение, используемое для обработки данных, что упрощает и ускоряет обработку данных.
Было обнаружено, что Hadoop может обрабатывать терабайты неструктурированных данных всего за несколько минут, а петабайты — за часы.
2. ГИБКИЙ
Hadoop обеспечивает высокую универсальность, в отличие от обычных инструментов обработки данных.
Он помогает организациям собирать данные из различных источников (таких как социальные сети, электронная почта и т. д.), работать с различными типами данных (как структурированными, так и неструктурированными) и получать полезную информацию для различных целей (например, обработка журналов, исследование потребительских кампаний). , обнаружение мошенничества и др.).
3. Масштабируемый
Еще одним преимуществом Hadoop является его невероятная масштабируемость. В отличие от обычных систем реляционных баз данных (RDBMS), платформа позволяет организациям хранить и распространять массивные наборы данных с сотен параллельно работающих серверов.
4. Экономичный
По сравнению с другим программным обеспечением для анализа больших данных Apache Hadoop намного дешевле. Это потому, что не требуется специализированная машина; он работает на стандартной группе аппаратного обеспечения. Кроме того, в долгосрочной перспективе проще добавить больше узлов.
Другими словами, один случай легко увеличивает количество узлов, не страдая от простоя требований к предварительному планированию.
5. Высокая производительность
В случае системы Hadoop данные хранятся распределенным образом, так что небольшое задание разделяется на несколько частей данных параллельно. Это позволяет компаниям выполнять больше заданий за меньшее время, что в конечном итоге приводит к увеличению пропускной способности.
6. отказоустойчивость
И последнее, но не менее важное: Hadoop предоставляет варианты высокой отказоустойчивости, которые помогают свести к минимуму последствия сбоев. Он хранит копию каждого блока, что позволяет извлекать данные, если какой-либо узел выйдет из строя.
Преимущества системы Apache Spark
1. В природном комплексе
Поскольку Apache Spark предоставляет около 80 высокоуровневых операторов, его можно динамически использовать для обработки данных. Можно считать лучшим инструментом больших данных для создания параллельных приложений и управления ими.
2. Сильные
Он может справляться с многочисленными аналитическими задачами благодаря возможности обработки данных в памяти с малой задержкой и наличию различных встроенных библиотек для алгоритмов машинного обучения и анализа графов. Это делает использование больших данных хорошим бизнес-предпочтением.
3. Раздел расширенной аналитики
Еще одним отличительным аспектом Spark является то, что продвигаются не только «MAP» и «reduce», но и машинное обучение (ML), SQL-запросы, алгоритмы графов и потоковая передача данных. Это делает уместным пользоваться расширенной аналитикой.
4. Возможность повторного использования
В отличие от Hadoop, можно повторно использовать код Spark для пакетной обработки, выполнять специальные запросы состояния потока, объединять потоки с историческими данными и т. д.
5. Производство трансляций в реальном времени
Еще одно преимущество использования Apache Spark заключается в том, что он позволяет обрабатывать и обрабатывать информацию в режиме реального времени.
6. Многоязычная помощь
И последнее, но не менее важное: несколько языков программирования, включая Java, Python и Scala, поддерживают этот инструмент анализа больших данных.
Apache Spark и Apache Hadoop
Итак, давайте не будем больше ждать и перейдем к их сравнению, чтобы увидеть, кто из них лидирует в битве «Spark против Hadoop».
1. Архитектура в Spark и Hadoop
Последний лидирует, когда речь идет об архитектуре Spark и Hadoop, даже если обе они функционируют в распределенной вычислительной среде.
Это связано с тем, что архитектура Hadoop состоит из двух основных компонентов: HDFS (распределенная файловая система Hadoop) и YARN (еще один механизм согласования ресурсов), в отличие от Spark. Здесь HDFS управляет массивным хранилищем данных через разные узлы, а YARN занимается обработкой задач посредством распределения ресурсов и фреймворков для планирования заданий. Чтобы предоставить лучшие решения для таких сервисов, как отказоустойчивость, эти компоненты далее разделяются на другие компоненты.
2. Простота использования
В своей среде разработки Apache Spark помогает разработчикам внедрять различные удобные API, такие как Scala, Python, R, Java и Spark SQL. Он также поставляется с интерактивным режимом, который поддерживает как пользователей, так и разработчиков. Это делает его простым в использовании и имеет низкую кривую обучения.
Принимая во внимание, что он предоставляет надстройки, помогающие пользователям говорить о Hadoop, но не интерактивный режим. В этой битве «больших данных» Apache Spark побеждает Hadoop.
3. Терпимость к ошибкам и защите
Хотя и Apache Spark, и Hadoop MapReduce имеют оборудование для обеспечения отказоустойчивости, последнее побеждает в борьбе.
Это связано с тем, что в случае сбоя процесса в середине процедуры среды Spark его необходимо начинать с нуля. Но, когда дело доходит до Hadoop, с момента самого краха они и будут действовать.
4. Производительность
Первый выигрывает у второго, когда речь идет о производительности Spark по сравнению с MapReduce.
Устройство Apache Spark будет работать в 10 раз быстрее на диске и в 100 раз быстрее в памяти. Это позволяет обрабатывать 100 ТБ данных в 3 раза быстрее, чем Hadoop MapReduce.
5. Обработка данных
Обработка данных — еще один аспект, о котором следует помнить при сравнении Apache Spark и Hadoop.
В то время как Apache Hadoop предоставляет возможность только пакетной обработки, другая платформа больших данных обеспечивает интерактивную, итеративную, потоковую, графическую и пакетную обработку. Все, что показывает, что Spark — лучший выбор для улучшения средств обработки данных.
6. Совместимость
Spark и Hadoop MapReduce в чем-то похожи по своей совместимости.
Хотя обе системы больших данных часто служат автономными приложениями, они также могут работать вместе. Spark может эффективно работать поверх Hadoop YARN, в то время как Hadoop может легко сочетаться со Sqoop и Flume. Из-за этого оба принимают источники данных и форматы файлов друг друга.
7. Безопасность
Различные функции защиты, такие как ведение журнала событий и использование фильтров сервлетов Java для защиты веб-интерфейсов, загружаются в среду Spark. Он также способствует аутентификации с помощью общих секретов и при интеграции с YARN и HDFS может использовать потенциал разрешений файлов HDFS, межрежимного шифрования и Kerberos.
Hadoop, с другой стороны, поддерживает аутентификацию Kerberos, стороннюю аутентификацию, традиционные права доступа к файлам, списки контроля доступа и многое другое, что, наконец, обеспечивает более высокие результаты безопасности. Итак, последний лидирует при рассмотрении сравнения Spark и Hadoop с точки зрения защиты.
8. Экономическая эффективность
При сравнении Hadoop и Apache Spark первому требуется больше дисковой памяти, а второму — больше оперативной памяти. Кроме того, в отличие от Apache Hadoop, поскольку Spark появился совсем недавно, разработчики, работающие со Spark, реже.
Это делает партнерство со Spark дорогостоящим делом. Другими словами, если сосредоточиться на стоимости Hadoop и Spark, Hadoop предлагает экономически эффективные решения.
9. Сфера деятельности
Хотя и Apache Spark, и Hadoop поддерживаются крупными корпорациями и используются для различных целей, с точки зрения охвата бизнеса последний лидирует.
Заключение
Надеюсь, вы пришли к выводу о Hadoop и spark. Вы можете узнать больше на Онлайн-обучении по большим данным и Hadoop.
