MapReduce vs Apache Spark - 20 hasznos összehasonlítás a tanuláshoz

Különbségek a MapReduce és az Apache Spark között

Az Apache Hadoop egy nyílt forráskódú szoftveres keret, amelyet úgy terveztek, hogy az egyes szerverekről több ezer gépre bővüljön, és alkalmazásokat futtasson árucikk-hardverek klaszterén. Az Apache Hadoop keret két rétegre oszlik.

Hadoop elosztott fájlrendszer (HDFS)
Réteg feldolgozása (MapReduce)

A Hadoop tároló rétege, azaz a HDFS felelős az adatok tárolásáért, míg a MapReduce az adatok feldolgozásáért a Hadoop Cluster. A MapReduce ez a programozási paradigma, amely lehetővé teszi a hatalmas méretezhetőséget több száz vagy több ezer szerver között egy Hadoop-fürtön. A MapReduce egy feldolgozási technika és programmodell az elosztott számításhoz a Java programozási nyelv alapján. A MapReduce egy hatékony keretrendszer a Hadoop-elosztott fájlrendszerben (HDFS) tárolt Hadoop-fürtök nagy, elosztott strukturált vagy nem strukturált adatainak feldolgozására. A MapReduce nagyszerű tulajdonságai a méretezhetőség.

Az Apache Spark villámgyors és fürtös számítástechnikai keretrendszer, amelyet nagyszabású adatfeldolgozás gyors számításához terveztek. Az Apache Spark egy elosztott feldolgozó motor, de nem tartozik beépített fürt erőforrás-kezelővel és elosztott tárolórendszerrel. Csatlakoznia kell a választott fürtkezelőt és tárolórendszert. Az Apache Spark egy Spark magból és egy könyvtárakból áll, amelyek hasonlóak a Hadoop számára elérhetőkhöz. A mag az elosztott végrehajtó motor és a nyelvek halmaza. Az Apache Spark olyan nyelveket támogat, mint a Java, a Scala, a Python és az R az elosztott alkalmazásfejlesztéshez. A Spark mag tetejére további könyvtárak épülnek, amelyek lehetővé teszik a streaming, SQL, grafikon és gépi tanulást használó munkaterheléseket. Az Apache Spark adatfeldolgozó motor kötegelt és streaming módokban, beleértve SQL lekérdezéseket, grafikonfeldolgozást és gépi tanulást. Az Apache Spark önállóan és a Hadoop YARN Cluster Manager-en is futtatható, és így képes olvasni a meglévő Hadoop-adatokat.

Az Apache YARN vagy a Mesos a fürtkezelőhöz választhat az Apache Spark számára.
Az Apache Spark erőforráskezelőjéhez választhat a Hadoop elosztott fájlrendszerét (HDFS), a Google felhőalapú tárolását, az Amazon S3-ot, a Microsoft Azure-t.

Összehasonlítás a MapReduce és az Apache Spark között (Infographics)

Az alábbiakban látható a 20 legjobb összehasonlítás a MapReduce és az Apache Spark között

Legfontosabb különbség a MapReduce és az Apache Spark között

A MapReduce szigorúan lemez-alapú, míg az Apache Spark memóriát használ és feldolgozásra képes egy lemezt.
A MapReduce és az Apache Spark hasonló kompatibilitással rendelkezik az adattípusok és az adatforrások szempontjából.
Az elsődleges különbség a MapReduce és a Spark között az, hogy a MapReduce állandó tárolást használ, míg a Spark rugalmas és elosztott adatkészleteket használ.
A Hadoop MapReduce olyan adatokra szolgál, amelyek nem férnek el a memóriában, míg az Apache Spark jobb teljesítményt nyújt azoknak az adatoknak, amelyek a memóriába illeszkednek, különösen a dedikált fürtökön.
A Hadoop MapReduce gazdaságos lehetőség lehet, mivel a Hadoop mint szolgáltatás, az Apache Spark pedig a magas rendelkezésre állású memória miatt költséghatékonyabb.
Az Apache Spark és a Hadoop MapReduce egyaránt hibatűrő, de összehasonlítva a Hadoop MapReduce jobban hibatűrő, mint a Spark.
A Hadoop MapReduce alapvető java programozási ismereteket igényel, míg az Apache Sparkban történő programozás könnyebb, mivel interaktív módban van.
A Spark 10–100-szor gyorsabban képes végrehajtani a kötegelt feldolgozási feladatokat, mint a MapReduce, bár mindkét eszközt a Big Data feldolgozására használják.

Mikor kell használni a MapReduce-t:

Nagy adatkészlet lineáris feldolgozása
Nincs szükség közbenső megoldásra

Mikor kell használni az Apache Spark-ot:

Gyors és interaktív adatfeldolgozás
Csatlakozás az adatkészletekhez
Grafikon feldolgozás
Iteratív munkák
Valós idejű feldolgozás
Gépi tanulás

MapReduce vs Apache Spark összehasonlító táblázat

	MapReduce	Apache Spark
Adatfeldolgozás	Csak kötegelt feldolgozásra	Kötegelt feldolgozás, valamint valósidejű adatfeldolgozás
Feldolgozási sebesség	Lassabb, mint az Apache Spark, mert ha I / O lemez késleltetés	100x gyorsabb a memóriában és 10x gyorsabb, miközben lemezen fut
Kategória	Adatfeldolgozó motor	Data Analytics Engine
kiadások	Olcsóbb, összehasonlítva az Apache Spark-t	Költségigényesebb a nagy mennyiségű RAM miatt
skálázhatóság	Mindkettő méretezhető, 1000 csomópontra korlátozva egyetlen fürtben	Mindkettő méretezhető, 1000 csomópontra korlátozva egyetlen fürtben
Gépi tanulás	A MapReduce jobban kompatibilis az Apache Mahout-tal, miközben integrálódik a Machine Learning-hez	Az Apache Spark beépített API-kat biztosít a gépi tanuláshoz
Kompatibilitás	Alapvetően kompatibilis az összes adatforrással és fájlformátummal	Az Apache Spark integrálható az összes adatforráshoz és fájlformátumhoz, amelyet a Hadoop-fürt támogat
Biztonság	A MapReduce keretrendszer biztonságosabb az Apache Sparkhoz képest	Az Apache Spark biztonsági funkciója tovább fejlődik és éretté válik
Scheduler	A külső ütemezőtől függ	Az Apache Spark saját ütemezővel rendelkezik
Hibatűrés	Replikációt használ a hibatolerancia miatt	Az Apache Spark RDD-t és más adattárolási modelleket használ a hibatűréshez
Egyszerű használat	A MapReduce kissé összetett, összehasonlítva az Apache Spark-tal, a JAVA API-k miatt	Az Apache Spark könnyebben használható a Rich API-k miatt
Másolatos eltávolítás	A MapReduce nem támogatja ezt a funkciót	Az Apache Spark folyamata minden rekordot pontosan egyszer elvégzi, így kiküszöbölhető a duplikáció.
Nyelvi támogatás	Az elsődleges nyelv Java, de olyan nyelvek, mint a C, C ++, a Ruby, a Python, a Perl, a Groovy is támogatottak	Az Apache Spark támogatja a Java, a Scala, a Python és az R szoftvert
Késleltetés	Nagyon magas késés	Sokkal gyorsabb a MapReduce Framework összehasonlítása
Bonyolultság	Nehéz kódot írni és hibakeresni	Könnyen írható és hibakereshető
Apache közösség	Nyílt forráskódú keret az adatok feldolgozásához	Nyílt forráskódú keret az adatok nagyobb sebességű feldolgozására
Coding	További kódsorok	Kód kisebb sorai
Interaktív mód	Nem interaktív	Interaktív
Infrastruktúra	Árucikk Hardver	Közepes és magas szintű hardver
SQL	Támogatja a kaptár lekérdezési nyelvén keresztül	Támogatja a Spark SQL-en keresztül

Következtetés - MapReduce vs Apache Spark

A MapReduce és az Apache Spark egyaránt a legfontosabb eszközök a Big Data feldolgozásához. A MapReduce fő előnye, hogy az adatfeldolgozás egyszerűen méretezhető több számítógépes csomópont felett, míg az Apache Spark nagysebességű számítást kínál, az agilitás és a viszonylag egyszerű használat tökéletes kiegészítést nyújt a MapReduce számára. A MapReduce és az Apache Spark szimbiotikus kapcsolatban állnak egymással. A Hadoop olyan szolgáltatásokat nyújt, amelyeknek a Spark nem rendelkezik, például egy elosztott fájlrendszert, a Spark pedig valósidejű, memóriában történő feldolgozást biztosít azokhoz az adatkészletekhez, amelyek ezt megkövetelik. A MapReduce lemez alapú számítástechnika, míg az Apache Spark RAM alapú számítástechnika. A MapReduce és az Apache Spark együttesen hatékony eszköz a nagy adatok feldolgozására, és robusztusabbá teszi a Hadoop klasztert.

Ajánlott cikkek

Ez egy útmutató a MapReduce vs Apache Spark, azok jelentése, a fej-fej összehasonlítás, a legfontosabb különbségek, az összehasonlító táblázat és a következtetés összefoglalójához. A következő cikkeket is megnézheti további információkért -