Forskellen mellem Hadoop vs Apache Spark

Hadoop vs Apache Spark er en big data-ramme og indeholder nogle af de mest populære værktøjer og teknikker, som mærker kan bruge til at udføre big data-relaterede opgaver. Apache Spark er på den anden side en open source-klyngeregistreringsramme. Mens Hadoop vs Apache Spark kan virke som konkurrenter, udfører de ikke de samme opgaver og kan i nogle situationer endda arbejde sammen. Selvom det rapporteres, at Spark kan fungere mere end 100 gange hurtigere end Hadoop i nogle tilfælde scenarier, har den ikke sit eget opbevaringssystem. Dette er et vigtigt kriterium, da distribueret lagring er et af de vigtigste aspekter af dataprojekter.

Så hvad er egentlig Big Data?

Big data er et stort buzzword, der hjælper organisationer og virksomheder med at give mening om store mængder data. Det har modtaget en masse opmærksomhed i det seneste årti og i enkle ord defineres det som big data, der er så store for en virksomhed, at det ikke kan behandles ved hjælp af konventionelle kilder. Der udvikles nyere værktøjer dagligt, så virksomheder kan begynde at give mening om denne voksende datamængde. Derfor er big data en af ​​de største teknologiske tendenser, der vil påvirke resultaterne af mærker og virksomheder over hele kloden.

Hvad er størrelsen på Big Data, og hvor hurtigt vokser denne sektor?

Teknologi har altid spillet en integreret rolle i funktionen af ​​mærker og virksomheder over hele verden. Dette skyldes, at teknologi hjælper virksomheder med at øge deres overskud og produktivitet på en effektiv måde. For eksempel har Keg Kruger i sin præsentation beskrevet, hvordan den amerikanske folketælling brugte Hollerith Tabulating System, hvor en masse data måtte tabuleres på en mekanisk måde. For at håndtere den enorme mængde data blev Hollerith kombineret med tre andre virksomheder til at danne Computing Tabulating Recording Corporation, som i dag kaldes IBM eller International Business Machines.

Data måles i bytes, som er en enhed, der bruges til at måle digital information. I marken er 8 bit lig med en byte. Fra gigabyte til petabytes udvides big data-verdenen. Nogle dataværdier kaldes blandt andet gigabyte, terabyte, petabyte og exabyte.

For at sætte tingene i perspektiv er en gigabyte lig med 1024 megabyte, hvilket er data, der er gemt på en enkelt DVD, mens en petabyte er mængden af ​​data, der er gemt på cd'er, der er cirka 2 mil høje eller værd 13 års HD TV-video, mens en exabyte er svarende til en milliard gigabyte.

Nogle af de vigtigste egenskaber ved Big Data kan nævnes nedenfor:

  1. Datamængden: Mængden af ​​data er en af ​​de største egenskaber ved Big data. Når størrelsen og potentialet på data er stort, er der flere chancer for, at de er kvalificerede til at blive kaldt big data. Selve navnet Big Data indeholder ordet, og det i sig selv er et kendetegn for størrelsen.
  2. Mængde data: En anden egenskab ved Big data er sorten. Det er også vigtigt, at dataanalyse skal udføres på de nævnte data. Derudover er det også vigtigt, at analytikere er i stand til at bruge de nævnte data til at få værdifuld indsigt, som igen kan hjælpe virksomheden med at nå sine mål og målsætninger.
  3. Datahastighed: Her refererer udtrykket hastighed til den hastighed, hvormed data genereres og behandles. Dette er ekstremt vigtigt, fordi den hastighed, hvorpå data behandles, spiller en stor rolle i at hjælpe virksomheder med at nå deres mål. Jo hurtigere data der behandles, jo hurtigere kan virksomhederne nå det næste udviklingsstadium på en effektiv måde.
  4. Variabilitet: En anden funktion ved Big data er variation. Dette betyder, at data skal håndtere ineffektiv måde, så der ikke er inkonsekvens i dem. En inkonsekvens af data skal håndteres på en effektiv måde, så de ikke påvirker datakvaliteten på noget tidspunkt.
  5. Datas komplekse karakter: Virksomheder og mærker administrerer i dag tonsvis af data, der kommer fra flere kilder. Disse data skal kobles, forbindes og korreleres, så virksomheder kan give mening om denne indsigt og bruge dem til at lave effektive kampagner og planer. Derfor er kompleksitet en af ​​de mest integrerede træk ved big data.

Det er derfor ikke overraskende, at big data er en af ​​de største faktorer for at påvirke virksomhedernes funktion på tværs af mange former. I mange brancher bruger både dygtige virksomheder og startups kraften i big data til at skabe løsninger, der er innovative og konkurrencedygtige. F.eks. Har sundhedsindustrien draget stor fordel af brugen af ​​big data-løsninger. I denne branche analyserer datapionerer effektivt resultaterne af medicinske forsøg og opdager derved nye fordele og risici ved medicin og vacciner. Disse forsøg, der bruger big data-løsninger, er i meget større skala end kliniske forsøg, hvorved sundhedsindustrien kan udvide deres potentiale og chikanere ubegrænsede muligheder på en effektiv måde. Andre brancher vågner langsomt op til dette, og der er øget anvendelse af datateknikker fra virksomheder i alle størrelser og sektorer. En sådan viden gør det muligt for mærker ikke kun at tilbyde nye og innovative produkter til deres nuværende publikum, men også skabe innovative design til fremtidig brug.

Mange organisationer er i dag midt i en masse informationsstrømme, hvor data om produkter og tjenester, købere og sælgere, forbrugernes formål blandt andet skal studeres på en ordentlig måde. Hvis mærker ønsker at overleve i de fremtidige markeder, skal de være i stand til at bruge de muligheder, der tilbydes af Big data på en måde, der er effektiv og vellykket. Et af de vigtigste aspekter ved adoption af big data er de rammer, som virksomhederne gerne vil anvende til deres brug. To af de mest populære big data-rammer, der findes på markedet, inkluderer Hadoop og Spark. Mens Spark har overhalet Hadoop som den mest aktive open-source, bruges begge disse rammer af flere virksomheder på tværs af sektorer. Mens sammenligningen mellem Hadoop vs Apache Spark ikke rigtig er mulig, har begge disse systemer nogle meget lignende anvendelser og funktioner.

Hadoop vs Apache Spark Infographics

Nedenfor er de top 6 sammenligninger mellem Hadoop vs Apache Spark

Både Hadoop vs Apache Spark er en big data-ramme og indeholder nogle af de mest populære værktøjer og teknikker, som mærker kan bruge til at udføre big data-relaterede opgaver.

Oprettet af Doug Cutting og Mike Cafarella, blev Hadoop skabt i år 2006. På det tidspunkt blev det udviklet til at understøtte distribution til Nutch søgemaskine projektet. Det blev senere et af de vigtigste rammer for big data, og indtil for nylig dominerede det markedet som en stor aktør. Apache Spark er på den anden side en open source-klyngeregistreringsramme, der blev udviklet ved AMPLab i Californien. Senere blev det doneret til Apache Software Foundation, hvor det forbliver i dag. n februar 2014 blev Spark et Apache-projekt på topniveau, og senere i november samme år satte ingeniørholdet hos Databricks en ny rekord i stor stand til at sortere med brug af Spark-rammer. Både Hadoop vs Apache Spark er en ekstremt populær dataramme, der bruges af flere virksomheder og konkurrerer med hinanden om mere plads på markedet.

Mens Hadoop vs Apache Spark kan virke som konkurrenter, udfører de ikke de samme opgaver og kan i nogle situationer endda arbejde sammen. Selvom det rapporteres, at Spark kan fungere mere end 100 gange hurtigere end Hadoop i nogle tilfælde scenarier, har den ikke sit eget opbevaringssystem. Dette er et vigtigt kriterium, da distribueret lagring er et af de vigtigste aspekter af dataprojekter. Dette skyldes, at datalagringsrammer tillader, at data gemmes i multi-PETA-datasæt, som igen kan gemmes på et uendeligt antal harddiske, hvilket gør det ekstremt omkostningseffektivt. Derudover skal datarammer være skalerbare, så flere drivere kan tilføjes til netværket, når og når datastørrelsen øges. Da Spark ikke har sit eget system til datalagring, kræver denne ramme et, der leveres af en anden part. Derfor bruges virksomheder, der installerer Spark til avanceret analytisk applikation, til mange Big Data-projekter normalt også af Hadoop Distribueret filsystem til datalagring.

Hastighed er derfor den ene ting, der giver Spark en ekstra fordel over Hadoop. Fordi Spark håndterer sine funktioner ved at kopiere dem fra distribueret fysisk lager. Fordi der ikke er nogen langsomme, klodsede mekaniske harddiske i Spark, er hastigheden, som den kan udføre sine funktioner i sammenligning med Hadoop, hurtigere. I tilfælde af Hadoop gemmes data i Hadoops MapReduce-system, der også skriver alle data tilbage til det fysiske lagringsmedium efter hver funktion. Denne kopiering af data blev udført, så en fuld gendannelse var mulig, hvis noget gik galt under processen. Da data, der er gemt på en elektronisk måde, er mere ustabile, blev dette betragtet som vigtigt. I tilfælde af gnist-system arrangeres data i et system kaldet elastiske distribuerede datasæt, der kan gendannes, hvis noget går galt under big data-processen.

En anden ting, der sætter Spark foran Hadoop, er, at Spark er i stand til at behandle opgaver i realtid og har avanceret maskinlæring. Behandling i realtid betyder, at data kan indtastes i en analytisk applikation, i det øjeblik de er kendt, og at der umiddelbart kan opnås indsigt. Dette betyder, at der øjeblikkeligt kan gøres noget for denne indsigt, hvorved virksomhederne kan drage fordel af de nuværende muligheder. Derudover defineres maskinlæring som algoritmer, der kan tænke for sig selv, hvilket giver dem mulighed for at skabe en løsning til store datasæt. Dette er den slags teknologi, der er kernen i avancerede industrier og kan hjælpe ledelsen med at håndtere problemer, før de endda opstår på den ene side og også skabe innovativ teknologi, der er ansvarlig for førerløse biler og skibe på den anden side.

Hadoop vs Apache Spark er derfor to forskellige databasesystemer, og her er et par ting, der adskiller dem:

  1. Begge disse systemer fungerer på en anden måde: Hadoop vs Apache Spark er big data-rammer, der har forskellige funktioner. Mens Hadoop er en distribueret datainfrastruktur, der distribuerer enorm dataindsamling på tværs af flere noder. Dette betyder, at brugere af Hadoop ikke behøver at investere og vedligeholde tilpasset hardware, der er ekstremt dyrt. Ved at indeksere og holde styr på data tillader det virksomheder at gøre det samme på en hurtig og hurtig måde. På den anden side er Spark et databehandlingsværktøj, der fungerer på distribueret datalagring, men ikke distribuerer lagring.
  2. Det er muligt at bruge det ene system uden det andet: Hadoop giver brugerne ikke kun en lagringskomponent (Hadoop Distribueret filsystem), men har også en behandlingskomponent kaldet MapReduce. Dette betyder, at brugere, der har købt Hadoop, ikke behøver at købe Spark til deres behandlingsbehov. På samme tid behøver brugere af Spark ikke at installere noget relateret til Hadoop. Da Spark ikke har et filadministrationssystem, hvis mærker har brug for et, kan de integrere et skybaseret system, der ikke behøver at være Hadoop-relateret.
  3. Gnist er meget hurtigere end Hadoop, men ikke alle organisationer har muligvis brug for analyser for at fungere med så hurtig hastighed: MapReduces behandlingsstil er god, men hvis dine virksomheder har funktioner, der er mere statiske, kan de også udføre dataanalytiske funktioner gennem batchbehandling. Hvis virksomheder imidlertid har brug for at streame data fra sensorer på et fabriksgulv eller kræve flere operationer, er det bedst at investere i Spark big data-software. Derudover kræver mange maskinlæringsalgoritmer flere operationer, og nogle almindelige applikationer til Spark-værktøjet inkluderer online produktanbefaling, maskinovervågning og cybersikkerhed blandt andre.

Hadoop vs Apache Spark er virkelig to store Big Data-rammer, der findes på markedet i dag. Mens begge Hadoop vs Apache Spark-rammer ofte slås i en kamp om dominans, har de stadig en masse funktioner, der gør dem ekstremt vigtige i deres eget indflydelsesområde. De arbejder i forskellige situationer og har generelt en tendens til at udføre funktioner, der er unikke og forskellige.

Anbefalede kurser

Dette har været en guide til Hadoop vs Apache Spark her, vi har diskuteret æraen med big data er noget, som ethvert brand skal se på, så de kan give resultater på en effektiv måde, fordi fremtiden hører til de virksomheder, der henter værdi fra data i en vellykket mode. Du kan også se på følgende Hadoop vs Apache Spark-artikel for at lære mere -

  1. Hadoop vs Apache Spark - Interessante ting, du har brug for at vide
  2. Apache Hadoop vs Apache Spark | Top 10 nyttige sammenligninger at vide
  3. Hadoop vs Hive - Find ud af de bedste forskelle
  4. Big Data vs Apache Hadoop - Top 4 sammenligning, du skal lære
  5. Hvad man foretrækker Hadoop eller Spark

Kategori:

Big Data