Skillnaden mellan Hadoop vs Spark
Hadoop är en öppen källkodsram som gör det möjligt att lagra och bearbeta big data i en distribuerad miljö över kluster av datorer. Hadoop är designad för att skala upp från en enda server till tusentals maskiner, där varje maskin erbjuder lokal beräkning och lagring. Spark är en öppen källkodsberäkning designad för snabb beräkning. Det tillhandahåller ett gränssnitt för att programmera hela kluster med implicit dataparallelism och feltolerans. Huvudfunktionen i Spark är datormassagkluster som ökar hastigheten för en applikation.
Hadoop
- Hadoop är ett registrerat varumärke som tillhör Apache-programvarufonden. Den använder en enkel programmeringsmodell för att utföra den nödvändiga operationen bland kluster. Alla moduler i Hadoop är utformade med ett grundläggande antagande om att maskinvarufel är vanliga händelser och bör hanteras av ramverket.
- Det kör applikationen med MapReduce-algoritmen, där data behandlas parallellt på olika CPU-noder. Med andra ord, Hadoop-ramverket är tillräckligt kapabelt för att utveckla applikationer, som vidare kan köras på kluster av datorer och de kan utföra en fullständig statistisk analys för en enorm mängd data.
- Kärnan i Hadoop består av en lagringsdel, som kallas Hadoop Distribuerad filsystem och en behandlingsdel som kallas MapReduce-programmeringsmodellen. Hadoop delade i princip filer i de stora blocken och distribuerar dem över klusterna, överför paketkod till noder för att bearbeta data parallellt.
- Denna metoddatasats som ska behandlas snabbare och mer effektivt. Andra Hadoop-moduler är vanliga Hadoop, vilket är ett gäng Java-bibliotek och verktyg som returneras av Hadoop-moduler. Dessa bibliotek erbjuder ett filsystem och abstraktion av operativsystemnivå, innehåller också nödvändiga Java-filer och skript för att starta Hadoop. Hadoop Yarn är också en modul som används för jobbplanering och klusterresurshantering.
Gnista
- Spark byggdes på toppen av Hadoop MapReduce-modulen och den utökar MapReduce-modellen för att effektivt använda fler typer av beräkningar som inkluderar interaktiva frågor och strömbearbetning. Spark introducerades av Apache-programvarufonden för att påskynda Hadoop-datorprocessen för beräkning av dator.
- Spark har sin egen klusterhantering och är inte en modifierad version av Hadoop. Spark använder Hadoop på två sätt - ett lagrar och det andra behandlar. Eftersom klusterhantering anländer från Spark själv använder den Hadoop endast för lagringsändamål.
- Spark är ett av Hadoops delprojekt som utvecklades 2009 och senare blev det open source under en BSD-licens. Den har massor av underbara funktioner genom att modifiera vissa moduler och integrera nya moduler. Det hjälper till att köra en applikation i ett Hadoop-kluster, flera gånger snabbare i minnet.
- Detta görs möjligt genom att minska antalet läs / skrivoperationer till disk. Den lagrar mellanliggande behandlingsdata i minnet och sparar läs / skrivoperationer. Spark tillhandahåller också inbyggda API: er i Java, Python eller Scala. Således kan man skriva applikationer på flera sätt. Spark ger inte bara en karta och minskar strategi utan stöder också SQL-frågor, strömningsdata, maskininlärning och grafalgoritmer.
Head to Head-jämförelse mellan Hadoop vs Spark (Infographics)
Nedan visas skillnaden mellan topp 8 mellan Hadoop och Spark 
Viktiga skillnader mellan Hadoop vs Spark
Både Hadoop vs Spark är populära val på marknaden; låt oss diskutera några av de stora skillnaderna mellan Hadoop och Spark:
- Hadoop är en öppen källkodsram som använder en MapReduce-algoritm medan Spark är en snabb snabbklusterberäkningsteknologi, som utökar MapReduce-modellen för att effektivt kunna använda fler beräkningar.
- Hadoops MapReduce-modell läser och skriver från en disk, och bromsar därmed behandlingshastigheten medan Spark minskar antalet läs- / skrivcykler till disk och lagrar mellanliggande data i minnet, därmed snabbare bearbetningshastighet.
- Hadoop kräver att utvecklare handbokar varje operation medan Spark är lätt att programmera med RDD - Resilient Distribuerad Dataset.
- Hadoop MapReduce-modellen tillhandahåller en batchmotor, därmed beroende på olika motorer för andra krav medan Spark utför batch, interaktiv, maskininlärning och strömmande allt i samma kluster.
- Hadoop är utformad för att hantera batchbehandling effektivt medan Spark är utformad för att hantera realtidsdata effektivt.
- Hadoop är ett datoramverk med hög latens, som inte har ett interaktivt läge medan Spark är en dator med låg latens och kan behandla data interaktivt.
- Med Hadoop MapReduce kan en utvecklare endast bearbeta data i batchläge medan Spark kan bearbeta data i realtid genom Spark Streaming.
- Hadoop är utformad för att hantera fel och fel, den är naturligtvis motståndskraftig mot fel, därmed ett mycket feltolerant system medan RDD med Spark tillåter återställning av partitioner på misslyckade noder.
- Hadoop behöver till exempel en extern jobbschemaläggare - Oozie för att schemalägga komplexa flöden medan Spark har beräkning i minnet, så den har sin egen flödesplanerare.
- Hadoop är ett billigare alternativ tillgängligt medan man jämför det med avseende på kostnader medan Spark kräver mycket RAM för att köra internminne, vilket ökar klusteret och därmed kostnaden.
Hadoop vs gnistjämförelsetabell
Den primära jämförelsen mellan Hadoop vs Spark diskuteras nedan
| Grunden för jämförelse mellan Hadoop vs Spark |
Hadoop |
Gnista |
| Kategori | Grundläggande databehandlingsmotor | Dataanalysmotor |
| Användande | Batchbehandling med en enorm mängd data | Behandla data i realtid, från realtidshändelser som Twitter, Facebook |
| Latens | Hög latensberäkning | Beräkning med låg latens |
| Data | Behandla data i batchläge | Kan behandla interaktivt |
| Enkel användning | Hadoops MapReduce-modell är komplex, måste hantera API: er på låg nivå | Enklare att använda, abstraktion gör att en användare kan bearbeta data med hjälp av operatörer på hög nivå |
| Schemaläggare | Extern jobbschemaläggare krävs | Beräkning i minnet, ingen extern schemaläggare krävs |
| säkerhet | Mycket säker | Mindre säker jämfört med Hadoop |
| Kosta | Mindre kostsamt eftersom MapReduce-modellen ger en billigare strategi | Kostsligare än Hadoop eftersom den har en lösning i minnet |
Slutsats - Hadoop vs Spark
Hadoop MapReduce möjliggör parallell behandling av enorma datamängder. Det bryter en stor bit i mindre som ska behandlas separat på olika datanoder och samlar automatiskt resultaten över flera noder för att returnera ett enda resultat. Om det resulterande datasättet är större än tillgängligt RAM kan Hadoop MapReduce överträffa Spark.
Spark är å andra sidan enklare att använda än Hadoop, eftersom det kommer med användarvänliga API: er för Scala (dess modersmål), Java, Python och Spark SQL. Eftersom Spark tillhandahåller ett sätt att utföra strömning, batchbehandling och maskininlärning i samma kluster, har användare det lätt att förenkla sin infrastruktur för databehandling.
Det slutliga beslutet att välja mellan Hadoop vs Spark beror på grundläggande parameter - krav. Apache Spark är mycket mer avancerad klusterberäkningsmotor än Hadoops MapReduce, eftersom den kan hantera alla typer av krav, dvs batch, interaktiv, iterativ, streaming etc. medan Hadoop endast begränsar till batchbehandling. Samtidigt är Spark dyrare än Hadoop med sin minnesfunktion, som så småningom kräver mycket RAM. I slutet av dagen beror det allt på företagets budget och funktionskrav. Jag hoppas att nu måste du ha fått en rättvisare uppfattning om både Hadoop vs Spark.
Rekommenderad artikel
Detta har varit en guide till den största skillnaden mellan Hadoop vs Spark. Här diskuterar vi också de viktigaste skillnaderna mellan Hadoop och Spark med infografik och jämförelsetabell. Du kan också titta på följande Hadoop vs Spark-artiklar för att lära dig mer.
- Data Warehouse vs Hadoop
- Splunk vs gnista
- Hadoop vs Cassandra - 17 fantastiska skillnader
- Pig vs Spark - Vilken som är bättre
- Hadoop vs SQL Performance: Skillnad