TensorFlow vs Spark - Vilken som är bättre (med infografik)

Skillnaden mellan TensorFlow vs Spark

Vad är TensorFlow?

TensorFlow innebär ett Python-vänligt öppen källkodsbibliotek för numerisk beräkning som utför maskininlärning snabbare och mer enkelt. TensorFlow tillåter utvecklare att designa dataflödesdiagram - strukturer som definierar hur data rör sig över ett diagram, antingen en serie behandlingsnoder. En enskild nod inom en viss graf anger en matematisk operation. Dessutom antyder alla punkter antingen associering mellan noder viss flerdimensionell tensor företrädesvis insamling av data. TensorFlow ger mycket om det för utvecklaren genom ett sätt att det populära språket, Python. Detta språk är enkelt att arbeta med och lätt att lära sig och erbjuder acceptabla metoder för att representera där abstraktioner som är på hög nivå kan kopplas till Tensorer, och Noder är kollektivt Python-objekt i TensorFlow.

Dessutom förblir applikationer av TensorFlow själva Python-applikationer. I Python implementeras ändå inte de rätta matematiska operationerna. Ändringar i biblioteken som är tillgängliga via TensorFlow är sammansatta på samma sätt som C ++ binärer med högre prestanda. Python ger programmeringsabstraktioner på hög nivå genom att direkt rikta trafik mellan bitarna och säkra dem tillsammans. TensorFlow-applikationerna kan köras på nästan alla tillgängliga mål: en lokal maskin, iOS, ett kluster i molnet, CPU: er eller GPU: er och Android-enheter. Om Googles privata moln är bekant, för ytterligare acceleration, kan du köra Googles anpassade TensorFlow Processing Unit (TPU) -kisel mot TensorFlow. Och sedan kan de resulterande modellerna som utvecklats av TensorFlow dock distribueras på de flesta enheter där de kommer att hanteras för att tjäna förutsägelser.

Vad är gnista?

Apache Spark är ett höghastighets plus generellt klusterberäkningssystem. Det ger API: er på hög nivå i Scala, Python, Java och R, och en optimerad motor som främjar generella exekveringsgrafer. Det hjälper också en rik uppsättning verktyg på högre nivå inklusive MLlib för maskininlärning, GraphX för grafbehandling och Spark SQL för SQL och strukturerad databehandling, Spark Streaming. Apache Spark har som sin strukturella grund det fjädrande distribuerade datasättet (RDD), en skrivskyddad multiset av dataobjekt som är spridda över ett kluster av maskiner, som upprätthåller på ett feltolerant sätt. I Spark 1.x gjorde RDD det ursprungliga applikationsprogrammeringsgränssnittet (API), men från Spark 2.x-verktyget i Dataset, stöds API även om detta RDD API inte är uteslutet. RDD-tekniken har fortfarande Dataset API. Spark bildades dessutom RDD: er 2012 som svar på begränsningar i MapReduce-klusterberäkningsstandarden, vilket tvingar en lämplig linjär dataflödesstruktur på delade program: MapReduce-program skannar inmatningsdata från disken, kartlägger en funktion över data, minskar resultaten från karta, dessutom butiksminskning resulterar mot skivan.

Sparks RDD: er fungerar som en arbetsuppsättning väsentligen för distribuerade program som bidrar med en (avsiktligt) begränsad form av tilldelat delat minne. Spark främjar implementeringen av båda iterativa algoritmer, som besöker deras datasats olika gånger inom en slinga, och interaktiv / undersökande dataanalys, dvs. den replikerade databas-stilfrågan om data. Latensen för sådana applikationer kan minskas med många storleksordrar som är associerade med en MapReduce-implementering (som var populärt i Apache Hadoop-staplar). Med klassen iterativa algoritmer är grundalgoritmerna för maskininlärningssystem, vilket skapade den primära drivkraften för att utveckla Apache Spark.

Head to Head-jämförelse mellan TensorFlow vs Spark (Infographics)

Nedan visas topp 5-skillnaden mellan TensorFlow vs Spark

Viktiga skillnader mellan TensorFlow vs Spark

Både TensorFlow vs Spark är populära val på marknaden; låt oss diskutera några av de stora skillnaderna mellan TensorFlow vs Spark

Apache Spark företrädesvis Spark, eftersom det ofta kallas ett open-source, cluster computing-ramverk som ger ett gränssnitt för hela programmeringskluster med implicit dataparallelism också feltolerans. TensorFlow är å andra sidan ett kompakt bibliotek utvecklat av Google som hjälper genom att förbättra prestanda för numerisk beräkning till och med nervnätverk och generera dataflöde som diagram - bestående av noder som anger operationer och kanter som indikerar dataarray.
Spark, i huvudsak ett stort dataramverk, har gjort det möjligt för ett stort antal företag att generera en enorm mängd användardata för att behandla den effektivt och dessutom erbjuda rekommendationer i skala. Medan Tensorflow, i huvudsak ett ramverk för maskininlärning, stöder det människor att skapa omfattande inlärningsmodeller utan att det krävs stränga färdigheter av en maskininlärningspecialist.
I Spark tillåter en snabb och omfattande motor för storskalig databehandling olika funktioner som strömning och sofistikerad analys, hög hastighet, användarvänlighet, den kan ansluta till SQL, kan köras överallt som Mesos, Hadoop och moln. Å andra sidan, i Tensorflow, ett Google API som möjliggör beräkning av bra inlärning och maskininlärning, ger TensorFlow ett beräkningsflöde för grafisk representation. API uppmuntrar användaren att skriva komplex neural nätverksdesign också ställa in den enligt aktiveringsvärden.
Tensorflow skriven i Python, C ++, CUDA. I motsats till detta är Spark skriven i Scala, Java, Python, R
TensorFlow On Spark löser svårigheten att distribuera hög inlärning på betydande datakluster på ett distribuerat sätt som inte är ett helt modernt robust kunskapsparadigm, men helst en uppgradering till de nuvarande ramarna som behövde utvecklingen av olika program för att utöka intelligensen på betydande datagrupper. Ansluter både TensorFlow och Spark, det ger utrymme för oönskad systemkomplexitet såväl som från slutet till slutet inlärningstiden.

TensorFlow vs gnistjämförelsetabell

Nedan visas den 5 bästa jämförelsen mellan TensorFlow vs Spark

Grunden för jämförelse mellan TensorFlow vs Spark	TENSORFLOW	GNISTA
Definition	TensorFlow innebär ett program med öppet källkodsprogram mot dataflödesprogrammering över en rad uppgifter. Det är ett typiskt matematikbibliotek som också används på liknande sätt för applikationer för maskininlärning, t.ex. neurala nätverk. Det används för både undersökning och produktion på Google.‍	Apache Spark innebär en öppen källkod för allmänna ändamål för klusterdatorer. I grunden utvecklades vid University of California, Berkeleys AMPLab, gick Spark-kodbasen senare till Apache Software Foundation, som har hanterat det sedan dess. Spark ger ett gränssnitt för programmering av hela kluster med implicit dataparallelism och feltolerans.
Skrivet i	Python, C ++, CUDA	Scala, Java, Python, R
Operativ system	Linux, macOS, Windows, Android, JavaScript	Microsoft Windows, macOS, Linux
Typ	Maskininlärningsbibliotek	Dataanalys, maskininlärningsalgoritmer
Framkallare (s)	Google Brain Team	Apache Software Foundation, UC Berkeley AMPLab, Databricks

Slutsats

Sammanfattningsvis innebär Apache Spark ett databehandlingsramverk, medan TensorFlow används för stor anpassad inlärning och neural nätverksdesign. Därför om en användare behöver implementera djupa inlärningsalgoritmer är TensorFlow lösningen, och för databehandling är det Spark.

Rekommenderade artiklar

Detta har varit en guide till den största skillnaden mellan TensorFlow vs Spark. Här diskuterar vi också de viktigaste skillnaderna TensorFlow vs Spark med infografik och jämförelsetabell. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer.