Skillnader mellan MapReduce och Apache Spark
Apache Hadoop är ett program med öppen källkod utformad för att skala upp från enstaka servrar till tusentals maskiner och köra applikationer på kluster av råvaruhårdvara. Apache Hadoop-ramverket är uppdelat i två lager.
- Hadoop Distribuerat filsystem (HDFS)
- Bearbetar lager (MapReduce)
Lagringslager av Hadoop, dvs HDFS ansvarar för lagring av data medan MapReduce ansvarar för att bearbeta data i Hadoop Cluster. MapReduce är detta programmeringsparadigm som möjliggör massiv skalbarhet över hundratals eller tusentals servrar i ett Hadoop-kluster. MapReduce är en behandlingsteknik och en programmodell för distribuerad databehandling baserad på programmeringsspråket Java. MapReduce är ett kraftfullt ramverk för bearbetning av stora, distribuerade uppsättningar strukturerad eller ostrukturerad data på ett Hadoop-kluster lagrat i Hadoop Distribuerat filsystem (HDFS). De kraftfulla funktionerna i MapReduce är dess skalbarhet.
- Apache Spark är ett lyn-snabbt och kluster-datorteknologi, utformat för snabb beräkning på storskalig databehandling. Apache Spark är en distribuerad processmotor men den kommer inte med inbyggd klusterresurshanterare och distribuerat lagringssystem. Du måste ansluta en klusterhanterare och ett lagringssystem som du väljer. Apache Spark består av en Spark-kärna och en uppsättning bibliotek som liknar dem som finns tillgängliga för Hadoop. Kärnan är den distribuerade exekveringsmotorn och en uppsättning språk. Apache Spark stöder språk som Java, Scala, Python och R för distribuerad applikationsutveckling. Ytterligare bibliotek är byggda ovanpå Spark-kärnan för att möjliggöra arbetsbelastningar som använder strömning, SQL, graf och maskininlärning. Apache Spark är databehandlingsmotor för batch- och strömningslägen med SQL-frågor, grafbehandling och maskininlärning. Apache Spark kan köras oberoende och även på Hadoop YARN Cluster Manager och därmed kan den läsa befintlig Hadoop-data.
- Du kan välja Apache YARN eller Mesos för klusterhanterare för Apache Spark.
- Du kan välja Hadoop Distribuerat filsystem (HDFS), Google molnlagring, Amazon S3, Microsoft Azure för resurshanterare för Apache Spark.
Jämförelse mellan head-to-head mellan MapReduce vs Apache Spark (Infographics)
Nedan visas de 20 bästa jämförelserna mellan MapReduce vs Apache Spark
Nyckelskillnaden mellan MapReduce vs Apache Spark
- MapReduce är strikt diskbaserad medan Apache Spark använder minne och kan använda en disk för bearbetning.
- MapReduce och Apache Spark har båda liknande kompatibilitet när det gäller datatyper och datakällor.
- Den primära skillnaden mellan MapReduce och Spark är att MapReduce använder ihållande lagring och Spark använder Resilient Distribuerade databaser.
- Hadoop MapReduce är avsett för data som inte passar i minnet medan Apache Spark har en bättre prestanda för de data som passar i minnet, särskilt på dedikerade kluster.
- Hadoop MapReduce kan vara ett ekonomiskt alternativ på grund av Hadoop som en tjänst och Apache Spark är mer kostnadseffektivt på grund av minne med hög tillgänglighet
- Apache Spark och Hadoop MapReduce båda är feltoleranta men jämförelsevis Hadoop MapReduce är mer misslyckande än Spark.
- Hadoop MapReduce kräver grundläggande Java-programmeringsfärdigheter medan programmering i Apache Spark är enklare eftersom det har ett interaktivt läge.
- Spark kan utföra batchbehandlingsjobb mellan 10 och 100 gånger snabbare än MapReduce även om båda verktygen används för att bearbeta Big Data.
När ska MapReduce användas:
- Linjär bearbetning av stora datasätt
- Ingen mellanliggande lösning krävs
När du ska använda Apache Spark:
- Snabb och interaktiv databehandling
- Gå med i databaser
- Grafbehandling
- Iterativa jobb
- Process i realtid
- Maskininlärning
MapReduce vs Apache Spark Comparison Table
| MapReduce | Apache Spark | |
| Databehandling | Endast för batchbehandling | Batchbehandling såväl som datatbehandling i realtid |
| Bearbetar hastighet | Långsammare än Apache Spark eftersom om I / O-disk latens | 100x snabbare i minnet och 10x snabbare när du kör på disken |
| Kategori | Databehandlingsmotor | Data Analytics Engine |
| Kostar | Mindre dyrare jämförelse av Apache Spark | Mer dyrare på grund av en stor mängd RAM |
| skalbarhet | Båda är skalbara begränsade till 1000 noder i ett enda kluster | Båda är skalbara begränsade till 1000 noder i ett enda kluster |
| Maskininlärning | MapReduce är mer kompatibel med Apache Mahout medan den integreras med maskininlärning | Apache Spark har inbyggda API: er för maskininlärning |
| Kompatibilitet | Mycket kompatibel med alla datakällor och filformat | Apache Spark kan integreras med alla datakällor och filformat som stöds av Hadoop-klustret |
| säkerhet | MapReduce-ramverket är säkrare jämfört med Apache Spark | Säkerhetsfunktionen i Apache Spark utvecklas mer och mognas |
| Schemaläggare | Beroende på extern schemaläggare | Apache Spark har en egen schemaläggare |
| Feltolerans | Använder replikering för feltolerans | Apache Spark använder RDD och andra datalagringsmodeller för feltolerans |
| Enkel användning | MapReduce är lite komplex när man jämför Apache Spark på grund av JAVA API: er | Apache Spark är lättare att använda på grund av rika API: er |
| Duplikat eliminering | MapReduce stöder inte dessa funktioner | Apache Spark bearbetar varje post exakt en gång och därmed eliminerar dubbling. |
| Språkstöd | Primärspråk är Java men språk som C, C ++, Ruby, Python, Perl, Groovy har också stött | Apache Spark stöder Java, Scala, Python och R |
| Latens | Mycket hög latens | Mycket snabbare jämförelse av MapReduce Framework |
| Komplexitet | Svårt att skriva och felsöka koder | Lätt att skriva och felsöka |
| Apache Community | Open Source Framework för bearbetning av data | Open Source Framework för att bearbeta data med högre hastighet |
| Kodning | Fler koder | Mindre koder |
| Interaktivt läge | Inte interaktiv | Interaktiv |
| Infrastruktur | Varuhårdvara | Maskinvara till hög nivå på hög nivå |
| SQL | Stöder genom Hive Query Language | Stöder genom Spark SQL |
Slutsats - MapReduce vs Apache Spark
MapReduce och Apache Spark är båda det viktigaste verktyget för bearbetning av Big Data. Den största fördelen med MapReduce är att det är lätt att skala databehandling över flera datornoder medan Apache Spark erbjuder snabb datoranvändning, smidighet och relativt användarvänlighet är perfekta komplement till MapReduce. MapReduce och Apache Spark har en symbiotisk relation med varandra. Hadoop tillhandahåller funktioner som Spark inte har, till exempel ett distribuerat filsystem och Spark tillhandahåller realtidsbehandling i minnet för de datauppsättningar som kräver det. MapReduce är en diskbaserad dator medan Apache Spark är en RAM-baserad dator. MapReduce och Apache Spark tillsammans är ett kraftfullt verktyg för att bearbeta Big Data och gör Hadoop Cluster mer robust.
Rekommenderade artiklar
Detta har varit en guide till MapReduce vs Apache Spark, deras betydelse, jämförelse mellan huvud och huvud, viktiga skillnader, jämförelsetabell och slutsats. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -
- Azure Paas vs Iaas Användbara jämförelser att lära sig
- Bästa 5 skillnaderna mellan Hadoop vs MapReduce
- Behöver du veta om MapReduce vs Spark
- Apache Storm vs Apache Spark - Lär dig 15 användbara skillnader
- Apache Hive vs Apache Spark SQL - 13 fantastiska skillnader
- Groovy Interview Questions: Fantastiska frågor