Różnica między Sparkiem a Hadoop

Spark zastąpił Hadoop jako najbardziej aktywny projekt big data typu open source. Ale przy wyborze platformy Big Data. Firmy nie powinny dyskryminować.

Bernard Marr, znany ekspert od big data, opublikował niedawno artykuł. Analizowane są podobieństwa i różnice między Sparkiem a Hadoopem.

Zarówno Hadoop, jak i Spark są platformami Big Data. Wszystkie zapewniają kilka typowych narzędzi do wykonywania zadań Big Data. Chociaż nie wykonują tych samych zadań. Nie wykluczają się nawzajem.

Podobno w pewnych sytuacjach Spark jest 100 razy szybszy niż Hadoop. Ale nie ma rozproszonego systemu pamięci masowej.

Rozproszona pamięć masowa jest obecnie podstawą wielu projektów Big Data. Może przechowywać petabajty zestawów danych. I jest przechowywany na prawie nieograniczonej liczbie dysków twardych na zwykłych komputerach. Zapewnia również dobrą skalowalność. Wystarczy zwiększyć dysk twardy w miarę wzrostu zestawu danych.

Dlatego Spark potrzebuje rozproszonej pamięci masowej innej firmy. I własnie dlatego. W wielu projektach Big Data zainstalowano platformę Spark na platformie Hadoop. Dzięki temu zaawansowana aplikacja analityczna Spark może wykorzystywać dane przechowywane w HDFS.

W porównaniu z Hadoopem. Prawdziwą siłą Sparka jest szybkość. Większość operacji Sparka znajduje się w pamięci. System MapReduce firmy Hadoop zapisuje wszystkie dane z powrotem do pamięci fizycznej po każdej operacji. Ma to na celu zapewnienie pełnego powrotu do zdrowia w przypadku wystąpienia problemu. Elastyczne, rozproszone przechowywanie danych Sparka również to umożliwia.

Również w zaawansowanym przetwarzaniu danych. Spark robi więcej niż Hadoop. To i jego przewaga szybkości są prawdziwymi powodami rosnącej popularności Sparka.

Przetwarzanie w czasie rzeczywistym oznacza wydajność. Dane mogą być przesyłane do aplikacji analitycznej w momencie przechwytywania. I otrzymuj natychmiastową informację zwrotną. W różnych aplikacjach do obsługi dużych zbiorów danych. Zastosowanie tego leczenia jest coraz większe. Na przykład wyszukiwarki rekomendacji używane przez sprzedawców. I przemysłowe monitorowanie wydajności mechanicznej w przemyśle wytwórczym.

Możliwości szybkości i przesyłania strumieniowego platformy Spark są idealne dla algorytmów uczenia maszynowego. Ten rodzaj algorytmu może się sam uczyć i doskonalić. Dopóki nie zostanie znalezione idealne rozwiązanie problemu.

Ta technologia jest sercem najbardziej zaawansowanych systemów produkcyjnych. Jest także sercem samochodów autonomicznych. Spark ma własną bibliotekę uczenia maszynowego, MLib. Systemy Hadoop opierają się na bibliotekach uczenia maszynowego innych firm. Takich jak Apache Mahout.

W rzeczywistości istnieje pewne nakładanie się między Sparkiem i Hadoopem. Ale nie są to produkty komercyjne i nie ma prawdziwej konkurencji. Takie bezpłatne systemy zapewniają wsparcie techniczne dochodowym firmom. Mają tendencję do oferowania obu usług.

Na przykład Cloudera zapewnia zarówno usługi Spark, jak i Hadoop. I udzieli najbardziej odpowiedniej porady zgodnie z potrzebami klienta.

Spark szybko się rozrósł. Jednak infrastruktura bezpieczeństwa i wsparcia technicznego jest wciąż w powijakach. Wciąż jest słabo rozwinięty. Spark stał się bardziej aktywny w społeczności open-source. To pokazuje, że użytkownicy korporacyjni poszukują innowacyjnych zastosowań przechowywanych danych.