Qual è la differenza tra Hadoop e Spark
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Il differenza principale tra Hadoop e Spark è che il Hadoop è un framework open source Apache che consente l'elaborazione distribuita di grandi set di dati attraverso cluster di computer utilizzando semplici modelli di programmazione mentre Spark è un framework di calcolo del cluster progettato per il calcolo veloce di Hadoop.
I grandi dati si riferiscono alla raccolta di dati che ha un volume enorme, velocità e varietà. Quindi, non è possibile utilizzare i metodi tradizionali di memorizzazione e elaborazione dei dati per analizzare i big data. Hadoop è un software per archiviare e gestire i big data in modo efficace ed efficiente. Ma, Spark, d'altra parte, è un framework Apache per aumentare la velocità di calcolo di Hadoop. È in grado di gestire sia l'analisi batch che in tempo reale e i carichi di lavoro di elaborazione dati.
Aree chiave coperte
1. Cos'è Hadoop
- Definizione, Funzionalità
2. Cos'è Spark
- Definizione, Funzionalità
3. Qual è la differenza tra Hadoop e Spark
- Confronto tra le principali differenze
Parole chiave
Big Data, Hadoop, Spark
Cos'è Hadoop
Hadoop è un framework open source sviluppato da Apache Software Foundation. Viene utilizzato per archiviare i big data in un ambiente distribuito al fine di elaborarli simultaneamente. Inoltre, fornisce storage distribuito e calcolo su cluster di computer. Inoltre, ci sono quattro componenti principali nell'architettura Hadoop. Loro sono; Hadoop File Distributed System (HDFS), Hadoop MapReduce, Hadoop common e Hadoop YARN.
HDFS è il sistema di storage Hadoop. Funziona secondo l'architettura master-slave. Il nodo principale gestisce i metadati del file system. Gli altri computer funzionano come nodi slave o nodi dati. Inoltre, i dati sono suddivisi tra questi nodi di dati. Allo stesso modo, Hadoop MapReduce contiene l'algoritmo per elaborare i dati. Qui, il nodo principale esegue lavori di riduzione delle mappe su nodi slave. E il nodo slave completa le attività e invia i risultati al nodo master. Inoltre, Hadoop Common fornisce librerie e utility Java per supportare gli altri componenti. D'altra parte, la YARN Hadoop esegue la gestione delle risorse del cluster e la pianificazione dei lavori.
Cos'è Spark
Spark è un framework Apache per aumentare la velocità di calcolo di Hadoop. Aiuta Hadoop a ridurre il tempo di attesa tra le query e a ridurre al minimo il tempo di attesa per l'esecuzione del programma.
Spark SQL, Spark Streaming, MLib, GraphX e Apache Spark Core sono i componenti principali di Spark.
Spark Core - Tutte le funzionalità sono basate su Spark Core. È il motore di esecuzione generale per la piattaforma spark. Fornisce in-memory computing e set di dati di riferimento in sistemi di archiviazione esterni.
Spark SQL - Fornisce SchemaRDD che supporta dati strutturati e semi-strutturati.
Spark Streaming - Fornisce funzionalità per l'esecuzione di analisi di streaming.
MLIB - Un framework di apprendimento automatico distribuito. Spark MLib è più veloce della versione di Apache Mahout basata su disco Hadoop.
Graphx - Un framework di elaborazione del grafico distribuito. Fornisce un'API per esprimere il calcolo del grafico che può modellare i grafici definiti dall'utente utilizzando l'API di astrazione Pregel.
Differenza tra Hadoop e Spark
Definizione
Hadoop è un framework open source Apache che consente l'elaborazione distribuita di grandi set di dati attraverso cluster di computer utilizzando semplici modelli di programmazione. Apache Spark è un framework di calcolo cluster general-purpose distribuito open source. Quindi, questo spiega la principale differenza tra Hadoop e Spark.
Velocità
La velocità è un'altra differenza tra Hadoop e Spark. Spark si comporta più velocemente di Hadoop.
Fault Tolerance
Hadoop utilizza la replica dei dati in più copie per ottenere la tolleranza agli errori. Spark utilizza Resilient Dataset distribuito (RDD) per la tolleranza agli errori.
API
Un'altra differenza tra Hadoop e Spark è che Spark offre una varietà di API che possono essere utilizzate con più fonti e lingue di dati. Inoltre, sono più estensibili delle API Hadoop.
uso
Hadoop viene utilizzato per gestire la memorizzazione e l'elaborazione dei dati di applicazioni Big Data in esecuzione in sistemi cluster. Spark è usato per potenziare il processo computazionale Hadoop. Quindi, questa è anche una differenza importante tra Hadoop e Spark.
Conclusione
In conclusione, la differenza tra Hadoop e Spark è che Hadoop è un framework open source Apache che consente l'elaborazione distribuita di grandi insiemi di dati attraverso cluster di computer utilizzando semplici modelli di programmazione mentre Spark è un framework di calcolo del cluster, progettato per il calcolo veloce di Hadoop. Entrambi possono essere utilizzati per applicazioni basate su analisi predittiva, data mining, machine learning e molto altro.
Riferimento:
1. "Hadoop - Introduzione a Hadoop." Www.tutorialspoint.com, Tutorials Point, disponibile qui.
2. "Introduzione di Apache Spark." Www.tutorialspoint.com, Tutorials Point, disponibile qui.
Cortesia dell'immagine:
1. "Apache Hadoop Elephant" di Intel Free Press (CC BY-SA 2.0) tramite Flickr
2. "Logo Spark Java" di David Åse - Opera propria (CC BY-SA 4.0) via Commons Wikimedia
