Différences entre Apache Spark et Hadoop

Apache Spark et Hadoop diffèrent par leurs méthodes de traitement des données : Hadoop : système de fichiers distribués, traitement par lots, calcul avec MapReduce. Spark : un moteur de traitement de données unifié, capable à la fois de traitement en temps réel et de traitement par lots, et fournissant des fonctions telles que l'informatique en mémoire, le traitement de flux et l'apprentissage automatique.

Apache Spark vs Hadoop : concepts et différences

Apache Spark et Hadoop sont deux frameworks largement utilisés pour le traitement du Big Data, mais il existe des différences significatives en termes d'approche et de fonctionnalité.

Concept

Hadoop est un système de fichiers distribué axé sur le stockage et le traitement de grandes quantités de données. Il utilise le système de fichiers distribués Hadoop (HDFS) pour stocker les données et exploite le framework MapReduce pour le calcul parallèle.

D'autre part, Spark est un moteur de traitement de données unifié qui étend les capacités de Hadoop. En plus du stockage distribué, Spark fournit également des fonctions telles que l'informatique en mémoire, le traitement des flux en temps réel et l'apprentissage automatique.

Différence

Plus rapide Analyse en temps réel et modélisation prédictive Expansion élastique Hadoop : HDFS stocke les journaux et MapReduce analyse les journaux pour détecter des modèles et des anomalies. Spark : Cas 2 : Apprentissage automatique

Caractéristiques	Hadoop	Spark
Modèle de traitement	Traitement par lots	Traitement en temps réel et traitement par lots
Types de données	Structurés et non structurés. ..	Plus lent
	Analyse des données	Principalement utilisé pour l'analyse hors ligne
	Évolutivité	Expansion horizontale par ajout de nœuds
		Cas pratique
Cas 1 : Analyse des journaux
	Spark Streaming traite les journaux en temps réel et émet des alertes lorsque des modèles ou des anomalies spécifiques sont détectés.

Hadoop :

Impossible d'effectuer des tâches d'apprentissage automatique directement. Nécessite une bibliothèque d'analyse externe (telle que Mahout).

Spark :

Spark MLlib fournit des algorithmes et des fonctions intégrés pour la formation et le déploiement de modèles d'apprentissage automatique.

• Considérations de sélection
• Le choix de Hadoop ou Spark dépend principalement des besoins en traitement des données :

Traitement par lots et grandes quantités de données : Hadoop convient aux tâches de traitement par lots à grande échelle.

Traitement en temps réel, calcul en mémoire et analyses avancées :
• Spark offre un excellent support pour ces fonctionnalités.
Évolutivité et élasticité :
• Spark présente des avantages en termes d'évolutivité et d'élasticité.

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