Rozdíl mezi Hadoopem a Apache Sparkem
Hadoop vs Apache Spark je rámec velkých dat a obsahuje některé z nejpopulárnějších nástrojů a technik, které mohou značky použít k provádění velkých úkolů souvisejících s daty. Apache Spark, na druhé straně, je open-source cluster computing computing framework. Zatímco se Hadoop vs Apache Spark může zdát jako konkurence, nevykonávají stejné úkoly a v některých situacích mohou dokonce spolupracovat. I když se uvádí, že Spark může v některých případech fungovat více než 100krát rychleji než Hadoop, nemá svůj vlastní úložný systém. Toto je důležité kritérium, protože distribuované úložiště je jedním z nejdůležitějších aspektů datových projektů.
Co přesně je Big Data?
Big data je velké slovo, které pomáhá organizacím a společnostem pochopit velké množství dat. V posledním desetiletí se jí věnovala velká pozornost a jednoduše se definuje jako velká data, která jsou pro společnost tak velká, že je nelze zpracovat pomocí konvenčních zdrojů. Denně se vyvíjí novější nástroje, aby společnosti mohly začít vnímat toto rostoucí množství dat. Proto jsou velká data jedním z největších technologických trendů, které ovlivní výsledky značek a společností na celém světě.
Jaká je velikost Big Data a jak rychle roste tento sektor?
Technologie vždy hrála nedílnou roli ve fungování značek a společností po celém světě. Je to proto, že technologie pomáhá společnostem efektivněji zvyšovat své zisky a produktivitu. Například, ve své prezentaci, Keg Kruger popsal, jak americké sčítání lidu využilo Hollerith Tabulativní systém, kde se muselo mnoho údajů mechanicky sestavovat do tabulky. Aby bylo možné vypořádat se s velkým množstvím dat, byl Hollerith kombinován s dalšími třemi společnostmi a vytvořil korporaci Computing Tabulate Recording Corporation, která se dnes nazývá IBM nebo International Business Machines.
Data se měří v bajtech, což je jednotka, která se používá k měření digitální informace. V poli se 8 bitů rovná jednom bajtu. Z gigabajtů na petabajty se svět velkých dat rozšiřuje. Některé hodnoty dat se mezi jinými nazývají gigabyte, terabyte, petabyte a exabyte.
Abych to uvedl do perspektivy, jeden gigabajt se rovná 1024 megabajtů, což jsou data uložená na jednom DVD, zatímco jeden petabajt je množství dat uložených na CD asi 2 míle vysoké nebo v hodnotě 13 let HD TV videa, zatímco jeden exabyte je rovná jedné miliardě gigabajtů.
Níže uvádíme některé hlavní charakteristiky Big Data:
- Objem dat: Množství dat je jednou z největších charakteristik velkých dat. Když jsou velikost a potenciál dat velké, existuje větší šance, že budou kvalifikováni na to, že budou nazývána velkými daty. Samotné jméno Big Data obsahuje slovo a to samo o sobě je charakteristické pro velikost.
- Rozmanitost dat: Další charakteristikou velkých dat je rozmanitost. Je také důležité, aby na uvedených datech byla provedena analýza dat. Kromě toho je také důležité, aby analytici byli schopni použít uvedená data k načtení cenných poznatků, které mohou společnosti zase pomoci dosáhnout jejích cílů a cílů.
- Rychlost dat: Zde se pojem rychlost týká rychlosti, při které jsou data generována a zpracována. To je nesmírně důležité, protože rychlost zpracování dat hraje hlavní roli při pomoci společnostem dosáhnout jejich cílů. Čím rychleji se data zpracovávají, tím rychleji budou společnosti schopny efektivně dosáhnout další fáze vývoje.
- Variabilita: Dalším rysem velkých dat je variabilita. To znamená, že data musí být spravována neefektivním způsobem, aby v nich nebyla žádná nekonzistence. S nekonzistencí údajů je třeba zacházet účinně, aby v žádném stadiu neovlivnila kvalitu údajů.
- Složitá povaha dat: Společnosti a značky dnes spravují tuny dat, které pocházejí z více zdrojů. Tyto údaje musí být propojeny, propojeny a korelovány, aby společnosti mohly pochopit tyto poznatky a použít je k vytváření účinných kampaní a plánů. Proto je složitost jednou z nejkomplexnějších vlastností velkých dat.
Není proto žádným překvapením, že velké údaje jsou jedním z největších faktorů ovlivňujících fungování společností v mnoha podobách. V mnoha průmyslových odvětvích využívají rozvinuté společnosti i startupy sílu velkých dat k vytváření řešení, která jsou inovativní a konkurenceschopná. Například odvětví zdravotnictví velmi těží z využití velkých datových řešení. V tomto odvětví průkopníci dat účinně analyzují výsledky lékařských studií a objevují tak nové přínosy a rizika léčiv a vakcín. Tyto studie, které využívají velká datová řešení, jsou mnohem rozsáhlejší než klinické studie, což zdravotnickému odvětví umožňuje rozšířit jejich potenciál a efektivně obtěžovat neomezené příležitosti. Ostatní průmyslová odvětví se k tomu také pomalu probouzí a stále častěji se používají datové techniky od společností všech velikostí a sektorů. Takové znalosti umožňují značkám nejen nabízet nové a inovativní produkty jejich současnému publiku, ale také vytvářet inovativní návrhy pro budoucí použití.
Mnoho organizací je dnes uprostřed mnoha informačních toků, kde je třeba řádně studovat údaje o produktech a službách, kupujících a prodejcích, záměrech spotřebitelů, mimo jiné. Pokud značky chtějí přežít na budoucích trzích, musí být schopny využívat možnosti, které nabízí Big data, efektivním a úspěšným způsobem. Jedním z nejdůležitějších aspektů přijímání velkých dat je rámec, který by společnosti chtěly přijmout pro jejich použití. Dva z nejpopulárnějších velkých datových rámců, které na trhu existují, jsou Hadoop a Spark. Zatímco Spark předjel Hadoop jako nejaktivnější open-source, oba tyto rámce používají více společností napříč sektory. Zatímco srovnání mezi Hadoopem a Apache Sparkem není opravdu možné, oba tyto systémy mají velmi podobné použití a funkce.
Infografika Hadoop vs Apache Spark
Níže je prvních 6 srovnání mezi Hadoopem a Apache Sparkem
Hadoop vs Apache Spark je rámec velkých dat a obsahuje některé z nejpopulárnějších nástrojů a technik, které mohou značky použít k provádění velkých úkolů souvisejících s daty.
Vytvořil Doug Cutting a Mike Cafarella, Hadoop byl vytvořen v roce 2006. V té době byl vyvinut na podporu distribuce pro projekt vyhledávače Nutch. Později se stal jedním z nejdůležitějších velkých datových rámců a donedávna dominoval na trhu jako hlavní hráč. Apache Spark, na druhé straně, je open-source cluster computing framework, který byl vyvinut na AMPLab v Kalifornii. Později byl darován Apache Software Foundation, kde zůstává dodnes. V únoru 2014 se Spark stal projektem Apache na nejvyšší úrovni a koncem listopadu téhož roku vytvořil inženýrský tým v Databricks nový rekord ve velkém možném třídění pomocí rámce Spark. Oba Hadoop vs Apache Spark je velmi populární datový rámec, který používá více společností a navzájem si konkuruje o více místa na trhu.
Zatímco se Hadoop vs Apache Spark může zdát jako konkurence, nevykonávají stejné úkoly a v některých situacích mohou dokonce spolupracovat. I když se uvádí, že Spark může v některých případech fungovat více než 100krát rychleji než Hadoop, nemá svůj vlastní úložný systém. Toto je důležité kritérium, protože distribuované úložiště je jedním z nejdůležitějších aspektů datových projektů. Důvodem je, že rámec pro ukládání dat umožňuje, aby byla data ukládána do datových sad multi-PETA, které lze zase ukládat na nekonečný počet pevných disků, což je extrémně nákladově efektivní. Datové rámce musí být navíc ve své podstatě škálovatelné, aby bylo možné do sítě přidávat další ovladače, jakmile se velikost dat zvětší. Protože Spark nemá svůj vlastní systém pro ukládání dat, tento rámec vyžaduje ten, který poskytuje jiná strana. To je důvod, proč v mnoha projektech Big Data společnosti, které instalují Spark pro pokročilé analytické aplikace, obvykle také využívají souborový systém Hadoop Distributed pro ukládání dat.
Rychlost je proto jedna věc, která dává Sparkovi výhodu nad Hadoopem. Protože Spark pracuje se svými funkcemi jejich kopírováním z distribuovaného fyzického úložiště. Protože ve Sparku nejsou žádné pomalé a neohrabané mechanické pevné disky, rychlost, ve které může provádět své funkce ve srovnání s Hadoop, je rychlejší. V případě Hadoopu se data zapisují do MapReduce System Hadoop, který po každé funkci také zapisuje všechna data zpět na fyzické paměťové médium. Toto kopírování dat bylo provedeno tak, aby bylo možné úplné zotavení v případě, že se během procesu něco pokazí. Protože data uložená elektronicky jsou volatilnější, považovalo se to za důležité. V případě systému Spark jsou data uspořádána v systému zvaném odolné distribuované datové sady, které lze obnovit v případě, že se během procesu velkých dat něco pokazí.
Další věcí, která dává Sparkovi přednost před Hadoop, je to, že Spark je schopen zpracovávat úkoly v reálném čase a má pokročilé strojové učení. Zpracování v reálném čase znamená, že data mohou být vložena do analytické aplikace v okamžiku, kdy jsou známy, a okamžitě je možné získat informace. To znamená, že na základě těchto poznatků lze okamžitě podniknout kroky, což společnostem umožní využít stávající příležitosti. Kromě toho jsou strojové učení definovány jako algoritmy, které si mohou myslet samy za sebe, což jim umožňuje vytvářet řešení pro velké sady dat. Toto je druh technologie, která je v centru vyspělých odvětví a může pomoci managementu řešit problémy dříve, než se objeví na jedné straně, a také vytvořit inovativní technologii, která je zodpovědná za auta a lodě bez řidičů na straně druhé.
Hadoop vs Apache Spark jsou proto dva různé databázové systémy a zde je několik věcí, které je oddělují:
- Oba tyto systémy pracují odlišným způsobem: Hadoop vs. Apache Spark jsou velké datové rámce, které mají různé funkce. Zatímco Hadoop je distribuovaná datová infrastruktura, která distribuuje obrovský sběr dat do více uzlů. To znamená, že uživatelé Hadoopu nemusí investovat a udržovat vlastní hardware, který je extrémně drahý. Indexováním a sledováním dat umožňuje společnostem dělat to samé rychle a rychle. Na druhou stranu Spark je nástroj pro zpracování dat, který pracuje na distribuovaném úložišti dat, ale nedistribuuje úložiště.
- Je možné použít jeden systém bez druhého: Hadoop poskytuje uživatelům nejen komponentu úložiště (Hadoop Distributed File System), ale má také komponentu zpracování s názvem MapReduce. To znamená, že uživatelé, kteří si zakoupili Hadoop, nemusejí kupovat Spark pro potřeby zpracování. Zároveň uživatelé Spark nemusí instalovat nic související s Hadoop. Protože Spark nemá systém správy souborů, pokud značky potřebují, mohou integrovat cloudový systém, který nemusí souviset s Hadoopem.
- Spark je mnohem rychlejší než Hadoop, ale ne všechny organizace mohou potřebovat analytiku, aby fungovala tak rychlou rychlostí: Styl zpracování MapReduce je dobrý, ale pokud vaše společnosti mají funkce, které jsou statičtější, mohou také provádět analytické funkce dat pomocí dávkového zpracování. Pokud však společnosti potřebují streamovat data ze senzorů ve výrobním závodě nebo vyžadují více operací, je nejlepší investovat do softwaru Spark big data. Mnoho algoritmů strojového učení navíc vyžaduje více operací a některé běžné aplikace pro nástroj Spark zahrnují mimo jiné doporučení online produktu, monitorování stroje a počítačové zabezpečení.
Hadoop vs Apache Spark jsou skutečně dva hlavní velké datové rámce, které dnes na trhu existují. Zatímco oba rámce Hadoop vs Apache Spark jsou často postaveny v bitvě o nadvládu, stále mají mnoho funkcí, díky nimž jsou mimořádně důležité ve své vlastní oblasti vlivu. Pracují v různých situacích a obvykle mají tendenci vykonávat funkce, které jsou jedinečné a odlišné.
Doporučené kurzy
Toto byl průvodce Hadoop vs Apache Spark, kde jsme diskutovali o éře velkých dat, je něco, na co se musí každá značka podívat, aby mohly přinést výsledky efektivním způsobem, protože budoucnost patří těm společnostem, které získávají hodnotu z dat v úspěšná móda. Další informace naleznete v následujícím článku Hadoop vs Apache Spark -
- Hadoop vs Apache Spark - Zajímavé věci, které potřebujete vědět
- Apache Hadoop vs Apache Spark | 10 nejlepších užitečných srovnání, které byste měli vědět
- Hadoop vs Hive - Zjistěte nejlepší rozdíly
- Big Data vs Apache Hadoop - Nejlepší 4 srovnání, které se musíte naučit
- Co raději Hadoop nebo Spark