Rozdíly mezi MapReduce a Apache Spark
Apache Hadoop je softwarový rámec s otevřeným zdrojovým kódem navržený tak, aby se rozšířil od jednotlivých serverů po tisíce strojů a spouštěl aplikace na klastrech komoditního hardwaru. Framework Apache Hadoop je rozdělen do dvou vrstev.
- Distribuovaný systém souborů Hadoop (HDFS)
- Vrstva zpracování (MapReduce)
Úložná vrstva Hadoop tj. HDFS je zodpovědná za ukládání dat, zatímco MapReduce je zodpovědný za zpracování dat v Hadoop Clusteru. MapReduce je toto programovací paradigma, které umožňuje masivní škálovatelnost přes stovky nebo tisíce serverů v klastru Hadoop. MapReduce je technika zpracování a programový model pro distribuované výpočty založené na programovacím jazyce Java. MapReduce je výkonný rámec pro zpracování velkých, distribuovaných sad strukturovaných nebo nestrukturovaných dat na clusteru Hadoop uloženém v systému Hadoop Distributed File System (HDFS). Výkonné vlastnosti MapReduce jsou jeho škálovatelnost.
- Apache Spark je technologická platforma pro rychlé zpracování blesků a clusterů, navržená pro rychlý výpočet velkého rozsahu zpracování dat. Apache Spark je distribuovaný procesor zpracování, ale nepřichází s vestavěným správcem klastrových prostředků a distribuovaným úložným systémem. Musíte připojit správce clusteru a úložný systém podle vašeho výběru. Apache Spark se skládá z jádra Spark a sady knihoven podobných knihovnám dostupným pro Hadoop. Jádrem je distribuovaný spouštěcí modul a sada jazyků. Apache Spark podporuje jazyky jako Java, Scala, Python a R pro vývoj distribuovaných aplikací. Další knihovny jsou postaveny na jádru Spark, které umožňují pracovní vytížení využívající streamování, SQL, graf a strojové učení. Apache Spark je stroj pro zpracování dat pro dávkové a streamingové režimy, obsahující dotazy SQL, zpracování grafů a strojové učení. Apache Spark může pracovat nezávisle a také na Hadoop YARN Cluster Manager, a tak může číst stávající Hadoop data.
- Můžete vybrat Apache YARN nebo Mesos pro správce clusteru pro Apache Spark.
- Můžete si vybrat Hadoop Distributed File System (HDFS), cloudové úložiště Google, Amazon S3, Microsoft Azure pro správce zdrojů pro Apache Spark.
Srovnání mezi hlavami mezi MapReduce a Apache Spark (infografika)
Níže je 20 nejlepších srovnání mezi MapReduce a Apache Spark
Klíčový rozdíl mezi MapReduce a Apache Spark
- MapReduce je výhradně na disku, zatímco Apache Spark využívá paměť a může ke zpracování použít disk.
- MapReduce a Apache Spark mají podobnou kompatibilitu, pokud jde o typy dat a zdroje dat.
- Primární rozdíl mezi MapReduce a Spark spočívá v tom, že MapReduce používá trvalé úložiště a Spark používá Resilient Distributed Datasets.
- Hadoop MapReduce je určen pro data, která se nevejdou do paměti, zatímco Apache Spark má lepší výkon pro data, která se vejdou do paměti, zejména na vyhrazených klastrech.
- Hadoop MapReduce může být ekonomickou alternativou kvůli Hadoop jako službě a Apache Spark je nákladově efektivnější díky vysoké dostupnosti paměti
- Apache Spark a Hadoop MapReduce jsou odolné proti selhání, ale ve srovnání s Hadoop MapReduce je odolnější proti selhání než Spark.
- Hadoop MapReduce vyžaduje základní programovací dovednosti java, zatímco programování v Apache Spark je jednodušší, protože má interaktivní režim.
- Spark je schopen provádět úlohy dávkového zpracování desetkrát až stokrát rychleji než MapReduce. Přestože jsou oba nástroje použity pro zpracování velkých dat.
Kdy použít MapReduce:
- Lineární zpracování velkého datového souboru
- Není potřeba žádné přechodné řešení
Kdy použít Apache Spark:
- Rychlé a interaktivní zpracování dat
- Připojování datových sad
- Zpracování grafů
- Iterativní práce
- Zpracování v reálném čase
- Strojové učení
Srovnávací tabulka MapReduce vs. Apache Spark
| MapReduce | Apache Spark | |
| Zpracování dat | Pouze pro dávkové zpracování | Dávkové zpracování a zpracování dat v reálném čase |
| Rychlost zpracování | Pomalejší než Apache Spark, protože pokud je latence I / O disku | 100x rychlejší v paměti a 10x rychlejší při běhu na disku |
| Kategorie | Engine zpracování dat | Nástroj pro analýzu dat |
| Náklady | Snížení nákladů oproti porovnání s Apache Spark | Více nákladnější kvůli velkému množství paměti RAM |
| Škálovatelnost | Oba jsou škálovatelné omezeny na 1000 uzlů v jednom klastru | Oba jsou škálovatelné omezeny na 1000 uzlů v jednom klastru |
| Strojové učení | MapReduce je kompatibilnější s Apache Mahout při integraci s Machine Learning | Apache Spark má zabudovaná rozhraní API pro strojové učení |
| Kompatibilita | Je kompatibilní se všemi zdroji dat a formáty souborů | Apache Spark se může integrovat do všech zdrojů dat a formátů souborů podporovaných klastrem Hadoop |
| Bezpečnostní | MapReduce framework je bezpečnější ve srovnání s Apache Spark | Bezpečnostní funkce v Apache Spark se vyvíjí a dozrává |
| Plánovač | Závisí na externím plánovači | Apache Spark má svůj vlastní plánovač |
| Odolnost proti chybám | Používá replikaci pro toleranci chyby | Apache Spark používá RDD a další modely ukládání dat pro odolnost proti poruchám |
| Snadnost použití | MapReduce je trochu složité porovnání Apache Spark kvůli JAVA API | Apache Spark se snadněji používá díky bohatým API |
| Duplicitní odstranění | MapReduce tyto funkce nepodporují | Apache Spark zpracovává každou nahrávku přesně jednou, takže eliminuje duplicitu. |
| Jazyková podpora | Primární jazyk je Java, ale podporovány jsou i jazyky jako C, C ++, Ruby, Python, Perl, Groovy | Apache Spark podporuje Java, Scala, Python a R |
| Latence | Velmi vysoká latence | Mnohem rychlejší porovnání MapReduce Framework |
| Složitost | Je obtížné psát a ladit kódy | Snadné psaní a ladění |
| Apache Community | Open Source Framework pro zpracování dat | Open Source Framework pro zpracování dat vyšší rychlostí |
| Kódování | Více řádků kódu | Menší řádky kódu |
| Interaktivní režim | Není interaktivní | Interaktivní |
| Infrastruktura | Komoditní hardware | Hardware střední a vysoké úrovně |
| SQL | Podporuje prostřednictvím jazyka Hive Query Language | Podporuje Spark SQL |
Závěr - MapReduce vs. Apache Spark
MapReduce a Apache Spark jsou nejdůležitějším nástrojem pro zpracování velkých dat. Hlavní výhodou MapReduce je to, že je snadné škálovat zpracování dat na více výpočetních uzlech, zatímco Apache Spark nabízí vysokorychlostní výpočetní techniku, obratnost a relativní snadnost použití jsou dokonalým doplňkem MapReduce. MapReduce a Apache Spark spolu mají symbiotický vztah. Hadoop poskytuje funkce, které Spark nemá, například distribuovaný systém souborů a Spark poskytuje zpracování v paměti v reálném čase pro ty datové sady, které to vyžadují. MapReduce je výpočet na disku, zatímco Apache Spark je výpočet na bázi RAM. MapReduce a Apache Spark společně jsou výkonným nástrojem pro zpracování velkých dat a zvyšují robustnost clusteru Hadoop.
Doporučené články
Toto byl průvodce MapReduce vs. Apache Spark, jejich význam, porovnání hlava-hlava, hlavní rozdíly, srovnávací tabulka a závěr. Další informace naleznete také v následujících článcích -
- Azure Paas vs Iaas Užitečné srovnání, které byste se měli naučit
- Nejlepší 5 rozdílů mezi Hadoopem a MapReduce
- Potřebujete vědět o MapReduce vs Spark
- Apache Storm vs Apache Spark - Naučte se 15 užitečných rozdílů
- Apache Hive vs Apache Spark SQL - 13 úžasných rozdílů
- Groovy Interview Otázky: Úžasné otázky