Разлика между Hadoop срещу Apache Spark

Hadoop срещу Apache Spark е обширна рамка от данни и съдържа някои от най-популярните инструменти и техники, които марките могат да използват за изпълнение на големи задачи, свързани с данни. Apache Spark, от друга страна, е рамка за изчисления с отворен код. Въпреки че Hadoop срещу Apache Spark може да изглежда като конкуренти, те не изпълняват едни и същи задачи и в някои ситуации дори могат да работят заедно. Въпреки че се съобщава, че Spark може да функционира повече от 100 пъти по-бързо от Hadoop в някои случаи, той няма своя собствена система за съхранение. Това е важен критерий, тъй като разпределеното съхранение е един от най-важните аспекти на проектите за данни.

И така, какво точно е Big Data?

Големите данни са голяма модна дума, която помага на организациите и компаниите да осмислят големи количества данни. През последното десетилетие той получи много внимание и просто казано, той се определя като големи данни, които са толкова големи за една компания, че не могат да бъдат обработвани с помощта на конвенционални източници. Ежедневно се разработват по-нови инструменти, за да могат компаниите да започнат да осмислят това нарастващо количество данни. Ето защо големите данни са една от най-големите технологични тенденции, която ще повлияе на резултатите на марките и компаниите по целия свят.

Какъв е размерът на Big Data и колко бързо расте този сектор?

Технологиите винаги са играли неразделна роля във функционирането на марки и компании по целия свят. Това е така, защото технологията помага на компаниите да увеличават печалбите и производителността си по ефективен начин. Например, в своята презентация Кег Крюгер е описал как преброяването в САЩ използва Таблиращата система на Холерит, където много данни трябваше да бъдат подредени по механичен начин. За да се справи с огромния обем от данни, Холерит е комбиниран с три други компании, за да създаде корпорация за изчисляване на таблични записи, която днес се нарича IBM или International Business Machines.

Данните се измерват в байтове, което е единица, която се използва за измерване на цифрова информация. В полето 8 бита е равно на един байт. От гигабайти до петабайти светът на големите данни се разширява. Някои стойности на данните се наричат ​​гигабайт, терабайт, петабайт и екзабайт сред другите.

За да разгледаме нещата в перспектива, един гигабайт е равен на 1024 мегабайта, което е данни, които се съхраняват в един DVD, докато един петабайт е количеството данни, съхранявани на компактдискове с височина около 2 мили или на стойност 13 години HD TV видео, докато един екзабайт е равен на един милиард гигабайта.

Някои от основните характеристики на Big Data могат да бъдат споменати по-долу:

  1. Обемът на данните: Количеството данни е една от най-големите характеристики на Big data. Когато големината и потенциалът на данните са големи, има повече шансове те да бъдат квалифицирани да бъдат наричани големи данни. Самото име Big Data съдържа думата и това само по себе си е характеристика на размера.
  2. Разнообразие от данни: Друга характеристика на Big data е разнообразието. Важно е също така, че анализът на данните трябва да се извърши по посочените данни. Освен това е важно анализаторите да могат да използват посочените данни, за да извлекат ценни данни, които от своя страна могат да помогнат на компанията да постигне своите цели и задачи.
  3. Скоростта на данните: Тук терминът скорост се отнася до скоростта, с която се генерират и обработват данни. Това е изключително важно, тъй като скоростта, с която се обработват данните, играе основна роля за подпомагане на компаниите да постигнат целите си. Колкото по-бързо се обработват данните, толкова по-бързо компаниите ще могат да достигнат следващия етап на развитие по ефективен начин.
  4. Променливост: Друга характеристика на Big data е променливостта. Това означава, че данните трябва да управляват по неефективен начин, така че да няма несъответствие в тях. Несъответствията на данните трябва да се обработват по ефективен начин, така че да не влияят на качеството на данните на нито един етап.
  5. Сложен характер на данните: Компаниите и марките днес управляват тонове данни, които идват от множество източници. Тези данни трябва да бъдат свързани, свързани и свързани, за да могат компаниите да осмислят тези разбирания и да ги използват за извършване на ефективни кампании и планове. Ето защо сложността е една от най-интегралните характеристики на големите данни.

Следователно не е изненада, че големите данни са един от най-големите фактори, които влияят върху функционирането на компаниите в много форми. В много индустрии както завършилите компании, така и стартиращите компании използват силата на големите данни, за да създават иновативни и конкурентни решения. Например здравната индустрия има голяма полза от използването на решения за големи данни. В тази индустрия пионерите на данни анализират ефективно резултатите от медицинските изпитвания и по този начин откриват нови ползи и рискове от лекарства и ваксини. Тези изпитвания, които използват решения с големи данни, са в много по-мащабни размери от клиничните изпитвания, като по този начин позволяват на здравната индустрия да разширява потенциала си и да тормози неограничените възможности по ефективен начин. Други индустрии също бавно се събуждат към това и има засилено приемане на техники за данни от компании от всички размери и сектори. Подобни знания позволяват на марките не само да предлагат нови и иновативни продукти на настоящата си аудитория, но и да създават иновативни дизайни за бъдеща употреба.

Много организации днес са в средата на много информационни потоци, където данните за продуктите и услугите, купувачите и продавачите, намеренията на потребителите, наред с други, трябва да бъдат изучавани правилно. Ако марките искат да оцелеят на бъдещите пазари, тогава те трябва да могат да използват възможностите, предлагани от Big data, по начин, който е ефективен и успешен. Един от най-важните аспекти на приемането на големи данни е рамката, която компаниите биха искали да приемат за тяхното използване. Две от най-популярните рамки за големи данни, които съществуват на пазара, включват Hadoop и Spark. Докато Spark изпревари Hadoop като най-активния отворен код, и двете рамки се използват от множество компании от сектори. Въпреки че сравнението между Hadoop срещу Apache Spark всъщност не е възможно, и двете системи имат някои много сходни приложения и функции.

Инфографика на Hadoop срещу Apache Spark

По-долу са топ 6 сравнения между Hadoop и Apache Spark

И Hadoop срещу Apache Spark е голяма база данни и съдържа някои от най-популярните инструменти и техники, които марките могат да използват за извършване на големи задачи, свързани с данни.

Създаден от Doug Cutting и Mike Cafarella, Hadoop е създаден през 2006 г. По това време той е разработен за подкрепа на дистрибуцията за проекта на търсачката Nutch. По-късно се превърна в една от най-важните рамки за големи данни и доскоро доминираше на пазара като основен играч. Apache Spark, от друга страна, е клъстерна изчислителна рамка с отворен код, разработена в AMPLab в Калифорния. По-късно тя бе дарена на софтуерната фондация Apache, където остава и до днес. През февруари 2014 г. Spark се превръща в проект Apache от най-високо ниво, а по-късно през ноември същата година инженерният екип на Databricks постави нов рекорд в голямо възможно сортиране с използването на рамката Spark. И Hadoop срещу Apache Spark е изключително популярна рамка от данни, която се използва от множество компании и се конкурира помежду си за повече пространство на пазара.

Въпреки че Hadoop срещу Apache Spark може да изглежда като конкуренти, те не изпълняват едни и същи задачи и в някои ситуации дори могат да работят заедно. Въпреки че се съобщава, че Spark може да функционира повече от 100 пъти по-бързо от Hadoop в някои случаи, той няма своя собствена система за съхранение. Това е важен критерий, тъй като разпределеното съхранение е един от най-важните аспекти на проектите за данни. Това е така, защото рамката за съхранение на данни позволява съхраняването на данни в мулти-PETA набори от данни, които от своя страна могат да се съхраняват на безкраен брой твърди дискове, което го прави изключително рентабилен. Освен това рамките за данни трябва да бъдат мащабируеми по своя характер, така че да могат да се добавят повече драйвери в мрежата, както и когато размерът на данните се увеличава. Тъй като Spark няма собствена система за съхранение на данни, тази рамка изисква такава, която се предоставя от друга страна. Ето защо за много проекти за големи данни компаниите, които инсталират Spark за разширено приложение за анализи, обикновено използват и файловата система Hadoop Distributed за съхранение на данни.

Следователно скоростта е единственото, което дава на Spark допълнително предимство над Hadoop. Защото Spark се справя с функциите си, като ги копира от разпределени физически хранилища. Тъй като в Spark няма бавни тромави механични твърди дискове, скоростта, с която той може да изпълнява функциите си в сравнение с Hadoop, е по-бърза. В случай на Hadoop данните се записват се записват в системата MapReduce на Hadoop, която също записва всички данни обратно във физическия носител за съхранение след всяка функция. Това копиране на данни е направено така, че да е възможно пълно възстановяване в случай, че нещо се обърка по време на процеса. Тъй като данните, съхранявани по електронен начин, са по-нестабилни, това се счита за важно. В случай на система Spark, данните се подреждат в система, наречена устойчиви разпределени набори от данни, които могат да бъдат възстановени в случай, че нещо се обърка по време на процеса на големи данни.

Друго нещо, което поставя Spark пред Hadoop е, че Spark е в състояние да обработва задачи в реално време и има усъвършенствано машинно обучение. Обработката в реално време означава, че данните могат да бъдат въведени в аналитично приложение в момента, в който са известни, и прозрения могат да бъдат получени незабавно. Това означава, че могат да се предприемат незабавни действия по тези прозрения, като по този начин се дава възможност на компаниите да се възползват от настоящите възможности. Освен това машинното обучение се определя като алгоритми, които могат да мислят за себе си, като по този начин им позволяват да създадат решение за големи набори от данни. Това е онзи вид технологии, който е в основата на напредналите индустрии и може да помогне на ръководството да се справи с проблемите, преди те дори да възникнат от една страна, а също и да създаде иновативна технология, която е отговорна за автомобили и кораби без водачи, от друга страна.

Следователно Hadoop срещу Apache Spark са две различни системи от бази данни и ето няколко неща, които ги разделят:

  1. И двете системи работят по различен начин: Hadoop vs Apache Spark е големи данни, които имат различни функции. Докато Hadoop е инфраструктура за разпределена информация, която разпределя огромно събиране на данни в множество възли. Това означава, че потребителите на Hadoop не трябва да инвестират и поддържат потребителски хардуер, който е изключително скъп. Чрез индексиране и проследяване на данни, той позволява на компаниите да правят същото по бърз и бърз начин. От друга страна, Spark е инструменти за обработка на данни, които работят на разпределено съхранение на данни, но не разпространяват съхранение.
  2. Възможно е да използвате една система без другата: Hadoop предоставя на потребителите не само компонент за съхранение (разпределена файлова система Hadoop), но също така има и компонент за обработка, наречен MapReduce. Това означава, че потребителите, закупили Hadoop, не трябва да купуват Spark за своите нужди за обработка. В същото време потребителите на Spark не трябва да инсталират нищо, свързано с Hadoop. Тъй като Spark няма система за управление на файлове, ако марките имат нужда от такава, те могат да интегрират облачна система, която не е свързана с Hadoop.
  3. Spark е много по-бърз от Hadoop, но не всички организации може да се нуждаят от анализи, за да функционират с такава бърза скорост: Стилът на обработка на MapReduce е добър, но ако вашите компании имат функции, които са по-статични, те могат да извършват аналитични функции на данни и чрез пакетна обработка. Ако обаче компаниите трябва да предават данни от сензори на фабричен етаж или се нуждаят от множество операции, най-добре е да инвестирате в софтуер за големи данни Spark. В допълнение, много алгоритми за машинно обучение изискват множество операции, а някои общи приложения за инструмента Spark включват онлайн препоръки за продукти, мониторинг на машината и кибер сигурност.

Hadoop срещу Apache Spark са наистина две основни рамки за големи данни, които съществуват на пазара днес. Докато и двете рамки на Hadoop срещу Apache Spark често са поставени в битка за доминиране, те все още имат много функции, които ги правят изключително важни в собствената им зона на влияние. Те работят в различни ситуации и обикновено са склонни да изпълняват функции, които са уникални и отчетливи.

Препоръчителни курсове

Това е ръководство за Hadoop срещу Apache Spark, тук сме обсъдили ерата на големите данни е нещо, което всяка марка трябва да гледа, за да могат да дават резултати по ефективен начин, тъй като бъдещето принадлежи на онези компании, които извличат стойност от данните в успешна мода. Можете също да разгледате следната статия за Hadoop срещу Apache Spark, за да научите повече -

  1. Hadoop vs Apache Spark - интересни неща, които трябва да знаете
  2. Apache Hadoop vs Apache Spark | Топ 10 полезни сравнения, които трябва да знаем
  3. Hadoop срещу кошера - открийте най-добрите разлики
  4. Големи данни срещу Apache Hadoop - Топ 4 сравнение, което трябва да научите
  5. Какво да предпочитате Hadoop или Spark

Категория:

Голяма информация