Hadoop ve Spark arasındaki fark

Büyük Veri ile ilgili en büyük sorunlardan biri, verilerin tanımlanması, temizlenmesi ve entegre edilmesini içeren verilerin analizinde önemli miktarda zaman harcanmasıdır. Büyük miktarda veri ve verilerin analiz edilmesi gerekliliği veri bilimine yol açar. Ancak çoğu zaman veriler, analiz edilmelerini biraz zorlaştıran birçok iş uygulaması ve sistemine dağılmıştır. Bu nedenle, analizi kolaylaştırmak için verilerin yeniden yapılandırılması ve yeniden biçimlendirilmesi gerekir. Bu, bilgileri kullanıcılar için daha erişilebilir hale getirmek için daha karmaşık çözümler gerektirir. Apache Hadoop, Apache Spark gibi diğer büyük veri araçlarının yanı sıra büyük verileri depolamak ve işlemek için kullanılan bu tür bir çözümdür. Ama hangisi veri işleme ve analiz için doğru çerçeve - Hadoop veya Spark? Hadi bulalım.

Apache Hadoop

Hadoop, Apache Software Foundation'ın tescilli ticari markası ve çok büyük veri kümelerini bilgisayar kümelerinde depolamak ve işlemek için tasarlanmış açık kaynaklı bir çerçevedir. Makul sürede çok büyük ölçekli verileri makul maliyetle işler. Buna ek olarak, aynı zamanda, hesaplama performansını ölçeklendirmeye yönelik mekanizmalar sağlar. Hadoop, Google'ın MapReduce programlama modelini kullanarak Büyük Verileri depolamak ve işlemek için bir hesaplama çerçevesi sağlar. Tek bir sunucu ile çalışabilir veya binlerce emtia makinesi dahil olmak üzere ölçeklenebilir. Hadoop, Apache Yazılım Vakfı içinde MapReduce paradigmasına dayanan açık kaynaklı bir projenin parçası olarak geliştirilmesine rağmen, bugün Hadoop için çeşitli dağıtımlar var. Ancak, MapReduce hala toplama ve sayma için kullanılan önemli bir yöntemdir. MapReduce'un dayandığı temel fikir paralel veri işlemedir.

Apache Kıvılcım

Apache Spark açık kaynaklı bir küme bilgi işlem motorudur ve bilgisayar kümelerinde büyük ölçekli veri işleme için bir kütüphaneler dizisidir. Hadoop MapReduce modelinin üzerine inşa edilen Spark, veri analizini daha hızlı hale getirmek ve programların daha hızlı çalışmasını sağlamak için en aktif olarak geliştirilen açık kaynaklı motordur. Apache Hadoop platformunda gerçek zamanlı ve gelişmiş analitik sağlar. Spark'ın çekirdeği, birçok bilgi işlem görevinden oluşan zamanlama, dağıtım ve izleme uygulamalarından oluşan bir bilgi işlem motorudur. Temel amacı Büyük Veri uygulamaları yazmak için birleşik bir platform sunmaktır. Spark aslen Berkeley Üniversitesi APM laboratuvarında doğdu ve şimdi Apache Yazılım Vakfı portföyü altındaki en iyi açık kaynaklı projelerden biri. Eşsiz bellek içi bilgi işlem özellikleri, analitik uygulamaların bugün piyasadaki diğer benzer teknolojilerden 100 kata kadar daha hızlı çalışmasını sağlar.

Hadoop ve Spark arasındaki fark

iskelet

- Hadoop, Apache Software Foundation'ın tescilli ticari markası ve çok büyük veri kümelerini bilgisayar kümelerinde depolamak ve işlemek için tasarlanmış açık kaynaklı bir çerçevedir. Temel olarak, çok büyük ölçekli verileri makul bir zamanda makul bir maliyetle işleyen bir veri işleme motorudur. Apache Spark, bilgisayar kümelerinde büyük ölçekli veri işleme ve analiz için Hadoop'un MapReduce modelinin üzerine inşa edilmiş açık kaynaklı bir küme hesaplama motorudur. Spark, Hadoop bilgi işlem sürecini hızlandırmak için Apache Hadoop platformunda gerçek zamanlı ve gelişmiş analitik sağlar.

Verim

- Hadoop Java ile yazılmıştır, bu nedenle programın yürütülmesi için daha fazla zaman alan uzun kod satırları yazmayı gerektirir. Başlangıçta geliştirilen Hadoop MapReduce uygulaması yenilikçi fakat aynı zamanda oldukça sınırlı ve aynı zamanda çok esnek değildi. Apache Spark ise programların daha kolay ve hızlı çalışmasını sağlamak için kısa ve zarif bir Scala dilinde yazılmıştır. Aslında, sadece Hadoop'tan değil, aynı zamanda piyasadaki diğer benzer teknolojilerden 100 kat daha hızlı uygulamalar çalıştırabilir..

Kullanım kolaylığı

- Hadoop MapReduce paradigması yenilikçi ancak oldukça sınırlı ve esnek değil. MapReduce programları toplu olarak çalıştırılır ve büyük ölçekte toplama ve sayma için yararlıdır. Spark ise, daha küçük parçalardan veya mevcut kitaplıklardan bir uygulama oluşturmak için kullanılabilen tutarlı, oluşturulabilir API'ler sağlar. Spark'ın API'leri aynı zamanda bir kullanıcı programında bir araya getirilen farklı kütüphaneler ve işlevler arasında optimizasyon yaparak yüksek performans sağlamak üzere tasarlanmıştır. Spark, RDD (Dayanıklı Dağıtılmış Veri Kümesi) sayesinde giriş verilerinin çoğunu önbelleğe aldığından, bellek ve disk depolama alanına birden çok kez yükleme ihtiyacını ortadan kaldırır.

Maliyet

- Hadoop Dosya Sistemi (HDFS), derin analiz için yapılandırılmış ve yapılandırılmamış büyük hacimli verileri tek bir yerde depolamanın uygun maliyetli bir yoludur. Hadoop'un terabayt başına maliyeti, kurumsal veri depolarını korumak için yaygın olarak kullanılan diğer veri yönetimi teknolojilerinin maliyetinden çok daha azdır. Öte yandan Spark, maliyet verimliliği söz konusu olduğunda tam olarak daha iyi bir seçenek değildir, çünkü Hadoop'a kıyasla kümedeki verileri ve dolayısıyla maliyeti marjinal olarak önbelleğe almak için çok fazla RAM gerektirir..

Hadoop Vs. Spark: Karşılaştırma Tablosu

Hadoop ve Spark Özeti

Hadoop, büyük miktarlarda yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri maliyet etkin bir şekilde depolamak için ideal bir alternatif olmakla kalmaz, aynı zamanda hesaplama performansını ölçeklendirmeye yönelik mekanizmalar da sağlar. Başlangıçta Google'ın MapReduce modeline dayanan açık kaynaklı bir Apache Yazılım Vakfı projesi olarak geliştirilmesine rağmen, bugün Hadoop için çeşitli farklı dağıtımlar var. Apache Spark, Akış İşleme ve Etkileşimli Sorgular da dahil olmak üzere daha fazla hesaplama türü kullanacak şekilde verimliliğini artırmak için MapReduce modelinin üzerine inşa edilmiştir. Spark, Hadoop bilgi işlem sürecini hızlandırmak için Apache Hadoop platformunda gerçek zamanlı ve gelişmiş analitik sağlar.