Különbség a Hadoop és az Apache Spark között

A Hadoop vs Apache Spark nagy adatkeret, amely a legnépszerűbb eszközöket és technikákat tartalmazza, amelyeket a márkák felhasználhatnak a nagy adatokkal kapcsolatos feladatok elvégzésére. Az Apache Spark viszont egy nyílt forrású fürtszámítási keret. Bár a Hadoop és az Apache Spark versenytársaknak tűnhetnek, ők nem ugyanazokat a feladatokat látják el, és bizonyos helyzetekben együtt is működhetnek. Noha arról számoltak be, hogy a Spark bizonyos esetekben több mint százszor gyorsabban működhet, mint a Hadoop, nem rendelkezik saját tárolórendszerrel. Ez egy fontos kritérium, mivel az elosztott tárolás az adatprojektek egyik legfontosabb aspektusa.

Tehát mi is a Big Data?

A nagy adatok nagy szószót jelentenek, amely segít a szervezeteknek és a vállalatoknak a nagy mennyiségű adat értelmezésében. Nagy figyelmet kapott az elmúlt évtizedben, és egyszerűen fogalmazva olyan nagy adatként definiálják, amely olyan nagy a vállalkozás számára, hogy a hagyományos forrásokból nem dolgozható fel. Naponta újabb eszközöket fejlesztenek ki, hogy a vállalatok megértsék ezt a növekvő adatmennyiséget. Ez az oka annak, hogy a nagy adatmennyiség az egyik legnagyobb technológiai trende, amely befolyásolja a márkák és cégek eredményeit az egész világon.

Mekkora a Big Data mérete és milyen gyorsan növekszik ez az ágazat?

A technológia mindig is szerves szerepet játszott a márkák és vállalatok működésében szerte a világon. Ennek oka az, hogy a technológia segít a vállalatoknak hatékonyan növelni jövedelmüket és termelékenységüket. Például előadásában Keg Kruger ismertette, hogy az amerikai népszámlálás miként alkalmazta a Hollerith tabulációs rendszert, ahol sok adatot mechanikusan kellett tábláztatni. A hatalmas adatmennyiség kezelése érdekében a Hollerith-et három másik társasággal kombinálták, hogy létrehozzák a Computing Tabular Recording Corporation-t, amelyet ma IBM-nek vagy a Nemzetközi Üzleti Gépeknek hívnak.

Az adatokat bájtban mérik, amely egységet használ a digitális információ mérésére. A mezőben 8 bit egyenlő egy byte-val. Gigabájtról petabájtra bővül a nagy adatok világa. Az adatok bizonyos értékeit gigabájt, terabyte, petabyte és exabyte néven hívják.

A perspektíva szempontjából egy gigabájt 1024 megabájt lehet, ami egyetlen DVD-n tárolt adat, míg egy petabájt körülbelül 2 mérföld magas, vagy 13 éves HD-videó értékű CD-n tárolt adatmennyiség, míg egy exabáta egyenlő egymilliárd gigabájtmal.

Az alábbiakban megemlíthetjük a Big Data néhány fő jellemzőjét:

  1. Az adatok mennyisége : Az adatmennyiség a nagy adatok egyik legnagyobb jellemzője. Ha az adatok nagysága és lehetőségei nagyobbak, nagyobb esély van arra, hogy nagy adatnak nevezzék őket. Maga a Big Data név tartalmazza a szót, és ez önmagában is jellemzi a méretet.
  2. Az adatok sokfélesége : A nagy adatok másik jellemzője a változatosság. Fontos az is, hogy az említett adatokra elemzést kell végezni. Ezenkívül az is fontos, hogy az elemzők az említett adatokat felhasználhassák olyan értékes betekintésre, amely viszont segíthet a társaságnak céljainak és céljainak elérésében.
  3. Az adatok sebessége: Itt a "sebesség" kifejezés az adatok előállításának és feldolgozásának sebességére utal. Ez rendkívül fontos, mivel az adatok feldolgozásának sebessége nagy szerepet játszik abban, hogy segítse a vállalatokat céljaik elérésében. Minél gyorsabban dolgozzák fel az adatokat, annál gyorsabban tudják a vállalatok hatékonyan elérni a fejlődés következő szakaszát.
  4. Változatosság: A nagy adatok másik jellemzője a változékonyság. Ez azt jelenti, hogy az adatokat nem hatékony módon kell kezelni, hogy azokban ne legyen következetlenség. Az adatok következetlenségét hatékonyan kell kezelni, hogy az semmilyen szakaszban ne befolyásolja az adatok minőségét.
  5. Az adatok bonyolult jellege: A vállalatok és márkák manapság több forrásból származó adatmennyiséget kezelnek. Ezeket az adatokat össze kell kapcsolni, összekapcsolni és korrelálni kell annak érdekében, hogy a vállalatok érthessék ezeket a felismeréseket és felhasználhassák azokat hatékony kampányok és tervek készítéséhez. Ezért a komplexitás a nagy adatok egyik legfontosabb eleme.

Ezért nem meglepő, hogy a nagy adatok az egyik legnagyobb tényező, amely számos formában befolyásolja a vállalatok működését. Számos iparágban mind az elért vállalkozások, mind az induló vállalkozások nagy adatmennyiséget használnak innovatív és versenyképes megoldások létrehozására. Például az egészségügyi ágazat nagyban részesült a nagy adatmegoldások alkalmazásából. Ebben az iparágban az adatok úttörői hatékonyan elemzik az orvosi vizsgálatok eredményeit, és ezáltal felfedezik a gyógyszerek és oltások új előnyeit és kockázatait. Ezek a nagy adatmegoldásokat alkalmazó vizsgálatok sokkal nagyobb léptékűek, mint a klinikai vizsgálatok, ezáltal lehetővé téve az egészségügyi ágazat számára, hogy kibővítse lehetőségeit és hatékonyan zakolja a korlátlan lehetőségeket. Más iparágak szintén lassan felébrednek erre, és növekszik az adattechnikák elfogadása minden méretben és ágazatban működő vállalatoktól. Az ilyen ismeretek lehetővé teszik a márkák számára, hogy ne csak új és innovatív termékeket kínáljanak jelenlegi közönségüknek, hanem innovatív mintákat készítsenek a jövőbeni felhasználáshoz.

Manapság sok szervezet sok információáramlás közepén áll, ahol a termékekre és szolgáltatásokra, a vevőkre és az eladókra, valamint a fogyasztók szándékaira vonatkozó adatokat megfelelő módon kell megvizsgálni. Ha a márkák a jövőbeni piacokon akarnak túlélni, akkor képeseknek kell lenniük a Big data által kínált lehetőségek hatékony és eredményes módon történő felhasználására. A nagy adatok elfogadásának egyik legfontosabb szempontja a keret, amelyet a vállalatok alkalmazni kívánnak. A piacon létező két legnépszerűbb nagy adatkeret a Hadoop és a Spark. Noha a Spark felülmúlta a Hadoopot, mint a legaktívabb nyílt forrású forrást, mindkét keretet szektorokonként több vállalat használja. Bár a Hadoop és az Apache Spark összehasonlítása nem igazán lehetséges, mindkét rendszernek nagyon hasonló felhasználása és funkciója van.

Hadoop vs Apache Spark Infographics

Az alábbiakban látható a 6 legjobb összehasonlítás a Hadoop és az Apache Spark között

Mind a Hadoop, mind az Apache Spark nagy adatkeret, és a legnépszerűbb eszközöket és technikákat tartalmazza, amelyeket a márkák felhasználhatnak nagy adatokkal kapcsolatos feladatok elvégzésére.

A Doug Cutting és Mike Cafarella által létrehozott Hadoopot 2006-ban hozták létre. Abban az időben fejlesztették ki a Nutch keresőmotor-projekt terjesztésének támogatására. Később az egyik legfontosabb nagy adatkeret lett, és egészen a közelmúltig meghatározó szereplőként uralta a piacot. Az Apache Spark viszont egy nyílt forrású fürtszámítási keret, amelyet Kaliforniában az AMPLab-ban fejlesztettek ki. Később az Apache Software Foundationnek adományozták, ahol ma is megmarad. 2014. februárban a Spark legfelső szintű Apache-projektté vált, majd később, ugyanazon év novemberében, a Databricks mérnöki csapata új rekordot állított fel a Spark keretrendszer használatával történő nagyszerű válogatás során. Mind a Hadoop, mind az Apache Spark egy rendkívül népszerű adatszolgáltatási keret, amelyet több vállalat használ, és egymással verseng a több helyért a piacon.

Bár a Hadoop és az Apache Spark versenytársaknak tűnhetnek, ők nem ugyanazokat a feladatokat látják el, és bizonyos helyzetekben együtt is működhetnek. Noha arról számoltak be, hogy a Spark bizonyos esetekben több mint százszor gyorsabban működhet, mint a Hadoop, nem rendelkezik saját tárolórendszerrel. Ez egy fontos kritérium, mivel az elosztott tárolás az adatprojektek egyik legfontosabb aspektusa. Ennek oka az, hogy az adattárolási keret lehetővé teszi az adatok tárolását multi-PETA adatkészletekben, amelyek viszont végtelen számú merevlemezen tárolhatók, így rendkívül költséghatékonyak. Ezenkívül az adatkereteknek méretezhetőnek kell lenniük, hogy több illesztőprogramot lehessen hozzáadni a hálózathoz, amikor az adatok mérete növekszik. Mivel a Sparknak nincs saját adattárolási rendszere, ehhez a keretrendszerhez egy másik fél által biztosított rendszert igényel. Ez az oka annak, hogy sok Big Data projektnél a Spark fejlett elemző alkalmazásokat telepítő cégek általában a Hadoop Distributed fájlrendszert is használják adattárolásra.

A sebesség tehát az, ami Sparknak extra élményt nyújt a Hadoop felett. Mivel a Spark úgy kezeli a funkcióit, hogy másolja őket az elosztott fizikai tárolóból. Mivel a Spark-ban nincsenek lassú nehézkes mechanikai merevlemezek, a Hadoophoz képest gyorsabban képes végrehajtani funkcióit. Hadoop esetén az adatok írása a Hadoop MapReduce rendszerében történik, amely minden funkció után az adatokat visszaírja a fizikai adathordozóra. Az adatok ilyen lemásolását úgy végeztük, hogy a teljes helyreállítás lehetséges legyen, ha valami rosszul fordul elő a folyamat során. Mivel az elektronikus módon tárolt adatok ingatagabbak, ezt fontosnak ítélték. Spark rendszer esetén az adatokat rugalmas elosztott adatkészleteknek nevezett rendszerben rendezik el, amely helyreállítható, ha valami rosszul fordul elő a nagy adatfeldolgozási folyamat során.

Egy másik dolog, amely a Sparkot előrehozza a Hadoop előtt, az, hogy a Spark képes a feladatokat valós időben feldolgozni, és fejlett gépi tanulással rendelkezik. A valós idejű feldolgozás azt jelenti, hogy az adatokat analitikai alkalmazásba lehet bevinni, amikor az ismert, és a betekintést azonnal be lehet szerezni. Ez azt jelenti, hogy azonnali intézkedéseket lehet tenni ezekre a betekintésekre, ezáltal lehetővé téve a vállalatok számára, hogy kihasználják a jelenlegi lehetőségeket. Ezenkívül a gépi tanulást olyan algoritmusoknak kell definiálni, amelyek képesek magukra gondolkodni, és ezáltal lehetővé teszik számukra, hogy megoldást hozzanak létre nagy adatkészletekhez. Ez a fajta technológia, amely a fejlett iparágak középpontjában áll, és elősegítheti a menedzsmentet a problémák kezelésében, még mielőtt azok egyrészt felmerülnének, másrészt pedig innovatív technológiát hozhat létre, amely a vezetõ nélküli autók és hajókért felelõs.

A Hadoop és az Apache Spark tehát két különböző adatbázis-rendszer, és itt van néhány dolog, amely elválasztja őket:

  1. Mindkét rendszer eltérően működik: a Hadoop vs Apache Spark nagy adatkeretek, amelyek különböző funkciókkal rendelkeznek. Míg a Hadoop elosztott adatinfrastruktúra, amely hatalmas adatgyűjtést oszt meg több csomópont között. Ez azt jelenti, hogy a Hadoop felhasználóinak nem kell befektetniük és karbantartaniuk az egyedi hardvert, amely rendkívül drága. Az adatok indexelésével és nyomon követésével ez lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy gyorsan és gyorsan megtegyék ugyanezt. Másrészt a Spark olyan adatfeldolgozó eszközök, amelyek elosztott adattároláson működnek, de nem osztják el a tárolást.
  2. Lehetséges az egyik rendszer használata a másik nélkül: A Hadoop nemcsak egy tároló összetevőt (Hadoop elosztott fájlrendszert) nyújt, hanem a MapReduce nevű feldolgozó összetevőt is. Ez azt jelenti, hogy a Hadoopot vásárló felhasználóknak nem kell megvásárolniuk a Sparkot feldolgozási igényeikhez. Ugyanakkor a Spark felhasználóinak nem kell telepíteniük a Hadoophoz kapcsolódókat. Mivel a Sparknak nincs fájlkezelő rendszere, ha márkáknak szüksége van rá, integrálhatnak egy felhőalapú rendszert, amelynek nem kell Hadoop-hoz kapcsolódnia.
  3. A Spark sokkal gyorsabb, mint a Hadoop, de nem minden szervezetnek szüksége lehet elemzésre az ilyen gyors sebességű működéshez: A MapReduce feldolgozási stílusa jó, de ha a vállalkozásainak statikusabb funkciói vannak, akkor az adatelemzési funkciókat kötegelt feldolgozáson keresztül is elvégezhetik. Ha azonban a vállalatoknak adatgyűjtést kell végezniük az érzékelőktől a gyárpadlón, vagy több műveletet kell végrehajtaniuk, akkor a legjobb befektetni a Spark big data szoftverbe. Ezen túlmenően számos gépi tanulási algoritmus több műveletet igényel, és a Spark eszköz néhány általános alkalmazása többek között online termék-ajánlást, gépi figyelést és kiberbiztonságot foglal magában.

A Hadoop és az Apache Spark valójában két fő nagy adatkeret, amelyek a mai piacon léteznek. Míg mind a Hadoop, mind az Apache Spark keretrendszer gyakran a dominancia harcában van, még mindig sok olyan funkció van, amely rendkívül fontos szerepet játszik a saját befolyásuk területén. Különböző helyzetekben dolgoznak, és általában hajlamosak egyedülálló és megkülönböztetett funkciók ellátására.

Ajánlott tanfolyamok

Ez a Hadoop vs Apache Spark útmutatója volt, itt a nagy adatok korszakát vitattuk meg, amit minden márkának figyelembe kell vennie annak érdekében, hogy eredményes eredményeket érjen el, mivel a jövő azoknak a vállalatoknak a tulajdonában van, amelyek az adatokból nyerik az értéket. egy sikeres divat. A következő Hadoop vs Apache Spark cikket is megnézheti -

  1. Hadoop vs Apache Spark - Érdekes dolgok, amelyeket tudnod kell
  2. Apache Hadoop vs Apache Spark | 10 legfontosabb hasznos összehasonlítás
  3. Hadoop vs Hive - derítse ki a legjobb különbségeket
  4. Big Data vs Apache Hadoop - A 4. legjobb összehasonlítás, amelyet meg kell tanulnia
  5. Mit érdemel a Hadoop vagy a Spark

Kategória:

Nagy adat