Сравнение Spark и Hadoop поможет вам составить представление о своей карьере и направить её развитие. Это может сбивать с толку, но стоит проработать детали, чтобы получить реальное представление о проблеме.
Эта статья — ваш путеводитель и поможет вам разобраться в дебатах между Apache Spark и Hadoop. Мы покажем вам основные сходства и различия между продуктами и поможем понять, какой из них лучше всего подходит для вашего бизнеса. Оба продукта превосходны, и споры вокруг того, какой из них использовать, продолжаются.
В чём сходство?
На самом деле больше похожи, чем разные.
Одна из особенностей самых выдающихся технических профессий — это открытая атмосфера, которая поощряет исследования и разработки. Тот же подход хорошо работает при сравнении таких продуктов, как Hadoop и Spark. Любой вариант предлагает качественную структуру с надёжными функциями. Итак, что же такое Spark и Hadoop? Какие варианты и подходы есть у этих двух компаний и есть ли области, в которых они предлагают идентичные услуги?
Ключевой концепцией, которую следует понимать при работе со Spark и Hadoop, является понятие больших данных. Большие данные — это сбор и изучение огромных объёмов информации с целью лучшего понимания рынка, клиентов и потребностей. Однако большие данные производят огромное количество информации. И для её обработки необходимо использовать специальные методы распространения и анализа. И Hadoop, и Spark делают это через распределённые среды компьютеров и приложений.
Мощность и скорость обработки
Итак, у этих двух фреймворков есть много общего. Это всё хорошо, но мы здесь для развлечения. Если вы потратили время на технические разработки , вы знаете, что большинство продуктов имеют свою нишу, и в этой нише они лучшие в своём деле. Hadoop и Spark ничем не отличаются, и у каждого есть своя область, в которой они лучшие. Одна из областей, где сияет Spark, — это вычислительная мощность и скорость.
Hadoop использует алгоритм MapReduce, который требует чтения и записи с диска, что значительно замедляет работу. Операции процессора в Hadoop также выполняются медленно. Чтобы предотвратить проблемы при обработке больших наборов данных, создаваемых операциями с большими данными. Spark новее и намного быстрее — он использует кластерные вычисления для расширения модели MapReduce и значительного увеличения скорости обработки. А поскольку Spark использует оперативную память вместо дискового пространства, он примерно в сто раз быстрее, чем Hadoop при перемещении данных.
ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ: Java или C++ — что выбрать.
Пакетная обработка и данные в реальном времени
Spark и Hadoop относятся к разным эпохам компьютерного дизайна и разработки. И это проявляется в том, как они обрабатывают данные. Hadoop должен управлять своими данными в пакетном режиме благодаря своей версии MapReduce. А это означает, что у него нет возможности работать с данными в реальном времени по мере их поступления. Это одновременно и преимущество, и недостаток — пакетная обработка — это эффективный метод работы с большими объёмами данных, но отсутствие метода обработки потоковых данных снижает производительность Hadoop.
В целом Spark — гораздо более быстрый фреймворк. Он может обрабатывать пакетную обработку, но также имеет хорошо продуманную потоковую обработку данных. Которая может обрабатывать поток входящей информации и при этом оставаться над водой. Spark также может выполнять несколько задач одновременно; он может без проблем выполнять потоковую и пакетную обработку в одном кластере. Он даже может добавлять в кластер машинное обучение и другие функции, не влияя на производительность.
ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ:
