Sự khác biệt giữa Hadoop và Spark là gì – Sự Khác BiệT GiữA
Tóm Tắt
NộI Dung
Các Sự khác biệt chính giữa Hadoop và Spark là Hadoop là một khung công tác mã nguồn mở Apache cho phép xử lý phân tán các tập dữ liệu lớn trên các cụm máy tính bằng các mô hình lập trình đơn giản trong khi Spark là một khung tính toán cụm được thiết kế để tính toán Hadoop nhanh.
Dữ liệu lớn đề cập đến việc thu thập dữ liệu có khối lượng, vận tốc và sự đa dạng lớn. Do đó, không thể sử dụng các phương pháp lưu trữ và xử lý dữ liệu truyền thống để phân tích dữ liệu lớn. Hadoop là một phần mềm để lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn một cách hiệu quả và hiệu quả. Nhưng, mặt khác, Spark là một khung công tác Apache để tăng tốc độ tính toán của Hadoop. Nó có thể xử lý cả khối lượng phân tích thời gian thực và khối lượng công việc xử lý dữ liệu.
Các khu vực chính được bảo hiểm
1. Hadoop là gì
– Định nghĩa, chức năng
2. Tia lửa là gì
– Định nghĩa, chức năng
3. Sự khác biệt giữa Hadoop và Spark là gì
– So sánh sự khác biệt chính
Điều khoản quan trọng
Dữ liệu lớn, Hadoop, Spark
Hadoop là gì
Hadoop là một khung công tác nguồn mở được phát triển bởi Apache Software Foundation. Nó được sử dụng để lưu trữ dữ liệu lớn trong môi trường phân tán để xử lý chúng đồng thời. Ngoài ra, nó cung cấp lưu trữ phân tán và tính toán trên các cụm máy tính. Hơn nữa, có bốn thành phần chính trong kiến trúc Hadoop. Họ đang; Hệ thống phân phối tệp Hadoop (HDFS), Hadoop MapReduce, Hadoop common và Hadoop YARN.
HDFS là hệ thống lưu trữ Hadoop. Nó hoạt động theo kiến trúc chủ-nô. Nút chủ quản lý siêu dữ liệu hệ thống tệp. Các máy tính khác hoạt động như các nút nô lệ hoặc nút dữ liệu. Ngoài ra, dữ liệu được chia cho các nút dữ liệu. Tương tự, MapReduce của Hadoop chứa thuật toán xử lý dữ liệu. Ở đây, nút chủ chạy các công việc giảm bản đồ trên các nút nô lệ. Và, nút tớ hoàn thành các nhiệm vụ và gửi kết quả trở lại nút chủ. Ngoài ra, Hadoop Common cung cấp các thư viện và tiện ích Java để hỗ trợ các thành phần khác. Mặt khác, Hadoop YARN thực hiện quản lý tài nguyên cụm và lập lịch công việc.
Tia lửa là gì
Spark là một khung công tác Apache để tăng tốc độ tính toán của Hadoop. Nó giúp Hadoop giảm thời gian chờ giữa các truy vấn và giảm thiểu thời gian chờ để chạy chương trình.
Spark SQL, Spark Streaming, MLib, GraphX và Apache Spark Core là các thành phần chính của Spark.
Lõi Spark – Tất cả các chức năng được xây dựng trên Spark Core. Nó là công cụ thực thi chung cho nền tảng tia lửa. Nó cung cấp tính toán trong bộ nhớ và bộ dữ liệu tham chiếu trong các hệ thống lưu trữ ngoài.
Spark SQL – Cung cấp SchemaRDD hỗ trợ dữ liệu có cấu trúc và bán cấu trúc.
Truyền phát tia lửa – Cung cấp khả năng để thực hiện phân tích phát trực tuyến.
MLib – Khung học máy phân tán. Spark MLib nhanh hơn phiên bản Apache Mahout dựa trên đĩa của Hadoop.
Đồ thị – Khung xử lý đồ thị phân tán. Nó cung cấp một API để thể hiện tính toán biểu đồ có thể mô hình hóa các biểu đồ do người dùng xác định bằng API trừu tượng Pregel.
Sự khác biệt giữa Hadoop và Spark
Định nghĩa
Hadoop là một khung công tác nguồn mở Apache cho phép xử lý phân tán các tập dữ liệu lớn trên các cụm máy tính bằng các mô hình lập trình đơn giản. Apache Spark là một khung tính toán cụm mục đích chung phân tán nguồn mở. Do đó, điều này giải thích sự khác biệt chính giữa Hadoop và Spark.
Tốc độ
Tốc độ là một sự khác biệt khác giữa Hadoop và Spark. Spark thực hiện nhanh hơn Hadoop.
Dung sai lỗi
Hadoop sử dụng sao chép dữ liệu thành nhiều bản sao để đạt được khả năng chịu lỗi. Spark sử dụng Bộ dữ liệu phân tán đàn hồi (RDD) cho khả năng chịu lỗi.
API
Một điểm khác biệt giữa Hadoop và Spark là Spark cung cấp nhiều loại API có thể được sử dụng với nhiều nguồn dữ liệu và ngôn ngữ. Ngoài ra, chúng có khả năng mở rộng hơn API Hadoop.
Sử dụng
Hadoop được sử dụng để quản lý lưu trữ dữ liệu và xử lý các ứng dụng dữ liệu lớn đang chạy trong các hệ thống cụm. Spark được sử dụng để thúc đẩy quá trình tính toán Hadoop. Do đó, đây cũng là một sự khác biệt quan trọng giữa Hadoop và Spark.
Phần kết luận
Tóm lại, điểm khác biệt giữa Hadoop và Spark là Hadoop là khung công tác nguồn mở Apache cho phép xử lý phân tán các tập dữ liệu lớn trên các cụm máy tính bằng các mô hình lập trình đơn giản trong khi Spark là khung tính toán cụm, được thiết kế để tính toán nhanh Hadoop. Cả hai có thể được sử dụng cho các ứng dụng dựa trên phân tích dự đoán, khai thác dữ liệu, học máy và nhiều hơn nữa.
Tài liệu tham khảo:
1. Hadoop – Giới thiệu về Hadoop. Www.tutorialspoint.com, Hướng dẫn,
