Perbezaan Antara Hadoop dan Spark

Salah satu masalah terbesar yang berkaitan dengan Data Big adalah bahawa sejumlah besar masa dibelanjakan untuk menganalisis data yang termasuk mengenal pasti, membersihkan dan mengintegrasikan data. Jumlah data yang besar dan keperluan menganalisis data yang membawa kepada sains data. Tetapi seringkali data itu bertaburan merentas banyak aplikasi dan sistem perniagaan yang menjadikannya agak sukar untuk dianalisis. Oleh itu, data perlu ditapis semula dan diperbaharui untuk memudahkan analisis. Ini memerlukan penyelesaian yang lebih canggih untuk menjadikan maklumat lebih mudah diakses oleh pengguna. Apache Hadoop adalah salah satu penyelesaian yang digunakan untuk menyimpan dan memproses data besar, bersama dengan pelbagai alat data besar lain termasuk Apache Spark. Tetapi yang mana satu rangka kerja yang tepat untuk memproses dan menganalisis data - Hadoop atau Spark? Mari kita ketahui.

Apache Hadoop

Hadoop adalah tanda dagangan berdaftar Apache Software Foundation dan kerangka sumber terbuka yang direka untuk menyimpan dan memproses data yang sangat besar di seluruh kelompok komputer. Ia mengendalikan data skala besar pada kos yang munasabah dalam masa yang munasabah. Di samping itu, ia juga menyediakan mekanisme untuk meningkatkan prestasi pengiraan pada skala. Hadoop menyediakan rangka kerja pengkomputeran untuk menyimpan dan memproses Data Big menggunakan model pengaturcaraan MapReduce Google. Ia boleh berfungsi dengan pelayan tunggal atau boleh meningkatkan termasuk ribuan mesin komoditi. Walaupun, Hadoop telah dibangunkan sebagai sebahagian daripada projek sumber terbuka dalam Yayasan Perisian Apache berdasarkan paradigma MapReduce, hari ini terdapat berbagai distribusi untuk Hadoop. Walau bagaimanapun, MapReduce masih merupakan kaedah penting yang digunakan untuk pengagregatan dan pengiraan. Idea asas yang berdasarkan MapReduce adalah pemprosesan data selari.

Apache Spark

Apache Spark adalah enjin pengkomputeran kluster terbuka dan satu set perpustakaan untuk pemprosesan data berskala besar pada kluster komputer. Dibina di atas model Hadoop MapReduce, Spark adalah enjin sumber terbuka yang paling aktif untuk membuat analisis data lebih pantas dan membuat program berjalan dengan lebih pantas. Ia membolehkan analisis masa nyata dan lanjutan pada platform Apache Hadoop. Inti Spark adalah enjin pengkomputeran yang terdiri daripada penjadualan, pengedaran dan pemantauan aplikasi yang terdiri daripada banyak tugas pengkomputeran. Matlamat utama memandu adalah untuk menawarkan platform bersatu untuk menulis aplikasi Big Data. Spark pada asalnya dilahirkan di makmal APM di University of Berkeley dan kini ia merupakan salah satu daripada projek sumber terbuka atas portfolio Portfolio Apache Software. Keupayaan pengkomputeran dalam memori yang tidak dapat dicapai membolehkan aplikasi analitik dijalankan sehingga 100 kali lebih cepat pada Apache Spark daripada teknologi serupa yang lain di pasaran hari ini.

Perbezaan antara Hadoop dan Spark

Rangka Kerja

- Hadoop adalah tanda dagangan berdaftar Apache Software Foundation dan kerangka sumber terbuka yang direka untuk menyimpan dan memproses data yang sangat besar di seluruh kelompok komputer. Pada dasarnya, ia adalah enjin pemprosesan data yang mengendalikan data skala besar pada kos yang munasabah dalam masa yang munasabah. Apache Spark adalah enjin pengkomputeran kluster terbuka yang dibina di atas model MapReduce Hadoop untuk pemprosesan data skala besar dan menganalisis pada kluster komputer. Spark membolehkan analisis masa nyata dan lanjutan pada platform Apache Hadoop untuk mempercepatkan proses pengkomputeran Hadoop.

Prestasi

- Hadoop ditulis di Jawa sehingga memerlukan penulisan garis panjang kode yang memerlukan lebih banyak waktu untuk pelaksanaan program. Yang pada asalnya dibangunkan pelaksanaan Hadoop MapReduce adalah inovatif tetapi juga cukup terbatas dan juga tidak sangat fleksibel. Apache Spark, sebaliknya, ditulis dengan ringkas, bahasa Scala yang elegan untuk menjadikan program lebih mudah dan lebih cepat. Malah, ia dapat menjalankan aplikasi sehingga 100 kali lebih cepat daripada bukan sahaja Hadoop tetapi juga teknologi lain yang serupa di pasaran.

Kemudahan penggunaan

- Hadoop MapReduce paradigm adalah inovatif tetapi agak terhad dan tidak fleksibel. MapReduce program dijalankan dalam kumpulan dan mereka berguna untuk pengagregatan dan pengiraan secara besar-besaran. Spark, sebaliknya, menyediakan API yang konsisten dan komposit yang boleh digunakan untuk membina aplikasi keluar dari kepingan yang lebih kecil atau di luar perpustakaan yang sedia ada. API Spark juga direka untuk membolehkan prestasi tinggi dengan mengoptimumkan di seluruh perpustakaan dan fungsi yang berbeza yang disusun bersama dalam program pengguna. Dan sejak Spark cache sebagian besar data masukan dalam ingatan, terima kasih kepada RDD (Dataset Terdistribusi yang Berdaya Guna), ia menghapuskan keperluan untuk memuat beberapa kali ke memori dan penyimpanan cakera.

Kos

- Sistem Fail Hadoop (HDFS) adalah cara yang kos efektif untuk menyimpan jumlah data besar yang berstruktur dan tidak berstruktur dalam satu tempat untuk analisis yang mendalam. Kos Hadoop per terabyte jauh lebih rendah daripada kos teknologi pengurusan data lain yang digunakan secara meluas untuk mengekalkan gudang data perusahaan. Spark, sebaliknya, bukanlah pilihan yang lebih baik apabila ia berkaitan dengan kecekapan kos kerana ia memerlukan banyak RAM untuk menyimpan data cache dalam ingatan, yang meningkatkan cluster, dengan demikian biaya sedikit, dibandingkan dengan Hadoop.

Hadoop Vs. Spark: Carta Perbandingan

Ringkasan Hadoop vs Spark

Hadoop bukan sahaja merupakan alternatif yang ideal untuk menyimpan sejumlah besar data berstruktur dan tidak berstruktur dengan cara yang kos efektif, tetapi juga menyediakan mekanisme untuk meningkatkan prestasi perhitungan pada skala. Walaupun, ia pada asalnya dibangunkan sebagai sumber terbuka Apache Software Foundation Foundation berdasarkan model MapReduce Google, terdapat pelbagai distribusi yang tersedia untuk Hadoop hari ini. Apache Spark dibina di atas model MapReduce untuk memperluaskan kecekapannya untuk menggunakan lebih banyak jenis perhitungan termasuk Pemprosesan Stream dan Pertanyaan Interaktif. Spark membolehkan analisis masa nyata dan lanjutan pada platform Apache Hadoop untuk mempercepatkan proses pengkomputeran Hadoop.