Със съвременните компании, които разчитат на богатство от знания, за да разберат по-добре своите клиенти и индустрията, иновации като Big Data набират огромна сила.

Подобно на AI, Big Data не само попадна в списъка с най-добрите технологични тенденции за 2020 г., но се очаква както стартиращите компании, така и фирмите от Fortune 500 да го възприемат, за да се радват на бърз пазарен растеж и да осигурят по-голяма лоялност на потребителите. Сега, докато всички са силно мотивирани, от една страна, да заменят своите конвенционални инструменти за анализ на данни с големи данни – тези, които подготвят почвата за развитие на блокчейн и AI, те все още са озадачени относно избора на правилния инструмент за големи данни. Apache Hadoop и Spark, двамата титани на вселената на Big Data, са изправени пред дилемата да изберат.

И така, предвид тази идея, днес ще разгледаме статия за Apache Spark срещу Hadoop и ще ви помогнем да разберете кой е правилният избор за вашите нужди.

Но първо, нека представим накратко какво представляват Hadoop и Spark. Повече информация ще намерите в курс за големи данни hadoop.

Apache Hadoop

Apache Hadoop е разпределена и базирана на Java платформа с отворен код, която позволява на потребителите да използват прости програмни конструкции за съхраняване и обработка на големи данни чрез няколко клъстера на устройства. Състои се от различни модули, които работят заедно, за да предоставят подобрено изживяване, което е както следва.

  • Общ Hadoop
  • Разпределена файлова система Hadoop (HDFS)
  • ПРЕЖДА на Hadoop
  • MapReduce Hadoop

Apache Spark

Apache Spark обаче е разпределена изчислителна платформа за клъстери с големи данни с отворен код, която е „лесна за използване“ и предоставя по-бързи услуги.

Поради набора от възможности, които носят, двете архитектури за големи данни се финансират от няколко големи корпорации.

Предимства от разглеждането на Hadoop

1. Бързо

Една от характеристиките на Hadoop, която го прави популярен в света на големите данни, е, че е лесен.

Методът на съхранение се основава на разпределена файлова система, която основно картографира информацията, където и да се намира клъстерът. Освен това на същия сървър данните и софтуерът, използвани за обработка на данни, обикновено са налични, което прави обработката на данни безпроблемна и по-бърза задача.

Установено е, че Hadoop може да обработва терабайти неструктурирани данни само за няколко минути, докато петабайтите могат да се обработват за часове.

2. ГЪВКАВАта

Hadoop осигурява гъвкавост от висок клас, за разлика от конвенционалните инструменти за обработка на данни.

Помага на организациите да събират данни от различни източници (като социални медии, имейли и т.н.), да работят с различни типове данни (както структурирани, така и неструктурирани) и да получават полезна информация за различни цели (като обработка на регистрационни файлове, проучване на потребителски кампании , разкриване на измами и др.).

3. С възможност за мащабиране

Друго предимство на Hadoop е, че той е невероятно мащабируем. За разлика от конвенционалните системи за релационни бази данни (RDBMS), платформата позволява на организациите да съхраняват и разпространяват масивни набори от данни от стотици паралелно работещи сървъри.

4. Разходоуспешната

В сравнение с друг софтуер за анализ на големи данни, Apache Hadoop е много по-евтин. Това е така, защото не е необходима специализирана машина; той работи на стокова хардуерна група. Освен това в дългосрочен план е по-лесно да добавите повече възли.

С други думи, един случай лесно увеличава възлите, без да страда от прекъсване на изискванията за предварително планиране.

5. Висока производителността

Данните се съхраняват по разпределен начин в случая на системата Hadoop, така че малка работа се разделя на няколко части от данни паралелно. Това дава възможност на компаниите да изпълняват повече задачи за по-кратко време, което в крайна сметка води до по-висока производителност.

6. Устойчив на отказа

Не на последно място, Hadoop предоставя опции за висока устойчивост на грешки, които помагат да се сведат до минимум ефектите от повреда. Той съхранява реплика на всеки блок, което позволява извличането на данни, ако някой възел падне.

Предимства на Apache Spark System

1. В комплекс "Натурала".

Тъй като Apache Spark предоставя около 80 оператора на високо ниво, той може да се използва динамично за обработка на данни. Може да се счита за най-добрият инструмент за големи данни за създаване и управление на паралелни приложения.

2. Силните

Той може да се справи с многобройни аналитични предизвикателства поради способността си за обработка на данни в паметта с ниска латентност и наличието на различни вградени библиотеки за машинно обучение и алгоритми за анализ на графики. Това го прави добро бизнес предпочитание за големи данни.

3. Раздел за разширен анализ

Друг отличителен аспект на Spark е, че не само „MAP“ и „reduce“ се популяризират, но също така са активирани машинно обучение (ML), SQL заявки, графични алгоритми и поточно предаване на данни. Това прави подходящо да се насладите на разширен анализ.

4. Повторната употреба

За разлика от Hadoop е възможно да се използва повторно код на Spark за пакетна обработка, да се изпълняват ad-hoc заявки за състояние на потока, да се присъединяват потоци към исторически данни и др.

5. Производство на поток в реално време

Друго предимство на Apache Spark е, че позволява обработка и обработка на информация в реално време.

6. Многоезична помоща

Не на последно място, няколко езика за кодиране, включително Java, Python и Scala, поддържат този инструмент за анализ на големи данни.

Apache Spark срещу Apache Hadoop

Така че, нека не чакаме повече и да се насочим към тяхното сравнение, за да видим кой от тях води битката на „Spark срещу Hadoop“.

1. Архитектура в Spark и Hadoop

Последният води, когато става въпрос за Spark и Hadoop архитектура, дори когато и двете функционират в разпределена изчислителна среда.

Това е така, защото архитектурата на Hadoop има два основни компонента, HDFS (Hadoop Distributed File System) и YARN (Yet Another Resource Negotiator), за разлика от Spark. Тук HDFS управлява огромно съхранение на данни чрез различни възли, докато YARN се грижи за задачите за обработка чрез разпределение на ресурси и рамки за планиране на задачи. За да осигурят по-добри решения за услуги като устойчивост на грешки, тези компоненти след това се разделят допълнително на повече компоненти.

2. Простота на използване

В тяхната среда за разработка Apache Spark помага на разработчиците да внедрят различни удобни за потребителя API, като Scala, Python, R, Java и Spark SQL. Той също така идва с интерактивен режим, който поддържа потребители, както и разработчици. Това го прави лесен за използване и има ниска крива на обучение.

Като има предвид, че предоставя добавки за подпомагане на потребителите, докато говорят за Hadoop, но не и интерактивен режим. В тази битка за „големи данни“ това кара Apache Spark да спечели над Hadoop.

3. Толерантност към вина и защитата

Въпреки че и Apache Spark, и Hadoop MapReduce имат оборудване за устойчивост на грешки, последният печели битката.

Това е така, защото ако даден процес се срине по средата на процедурата на средата на Spark, човек трябва да започне от нулата. Но когато става въпрос за Hadoop, те ще продължат от момента на самия срив.

4. Изпълнението

Първият печели пред втория, когато става въпрос за разглеждане на производителността на Spark срещу MapReduce.

Устройството Apache Spark ще работи 10 пъти по-бързо на диска и 100 пъти по-бързо на паметта. Това позволява 100 TB данни да се обработват 3 пъти по-бързо от Hadoop MapReduce.

5. Обработване на данните

Обработката на данни е друг аспект, който трябва да запомните по време на сравнението на Apache Spark срещу Hadoop.

Докато Apache Hadoop предоставя само възможност за пакетна обработка, другата платформа за големи данни позволява работа с интерактивна, итеративна, поточна, графична и групова обработка. Всичко, което показва, че за по-добри съоръжения за обработка на данни Spark е по-добрият избор.

6. Съвместимоста

Spark и Hadoop MapReduce са донякъде сходни по своята съвместимост.

Въпреки че и двете системи за големи данни често служат като самостоятелни приложения, те могат да работят и заедно. Spark може да работи ефективно върху Hadoop YARN, докато Hadoop може лесно да се комбинира със Sqoop и Flume. Поради това и двете приемат източниците на данни и файловите формати взаимно.

7. Сигурността

Различни функции за защита, като регистриране на събития и използване на java servlet filtres за защита на уеб потребителски интерфейси, се зареждат в средата на Spark. Той също така насърчава удостоверяване чрез споделени тайни и, когато е интегриран с YARN и HDFS, може да използва потенциала на разрешенията за HDFS файлове, междурежимно криптиране и Kerberos.

Hadoop, от друга страна, поддържа Kerberos удостоверяване, удостоверяване от трети страни, традиционни разрешения за файлове и списъци за контрол на достъпа и други, като най-накрая осигурява по-добри резултати за сигурност. И така, последният води, когато разглеждаме сравнението на Spark срещу Hadoop по отношение на защитата.

8. Рентабилноста

Когато се сравняват Hadoop и Apache Spark, първият се нуждае от повече дискова памет, докато вторият изисква повече RAM. Освен това, за разлика от Apache Hadoop, тъй като Spark е съвсем нов, разработчиците, работещи със Spark, са по-редки.

Това прави партньорството със Spark скъпа афера. С други думи, когато човек се фокусира върху цената на Hadoop срещу Spark, Hadoop предоставя рентабилни решения.

9. Предмет на дейноста

Въпреки че както Apache Spark, така и Hadoop се поддържат от големи корпорации и са използвани за различни цели, по отношение на обхвата на бизнеса последният води.

Заключение

Надявам се да стигнете до заключение относно Hadoop и spark. Можете да научите повече чрез Онлайн обучение за големи данни и Hadoop.