Apache Spark와 Hadoop의 차이점

Apache Spark와 Hadoop은 데이터 처리 방법이 다릅니다. Hadoop: 분산 파일 시스템, 일괄 처리, MapReduce를 사용한 컴퓨팅. Spark: 실시간 처리와 일괄 처리가 모두 가능한 통합 데이터 처리 엔진으로 인메모리 컴퓨팅, 스트림 처리, 머신러닝 등의 기능을 제공합니다.

Apache Spark 대 Hadoop: 개념 및 차이점

Apache Spark와 Hadoop은 빅 데이터 처리에 널리 사용되는 두 가지 프레임워크이지만 접근 방식과 기능에는 상당한 차이가 있습니다.

Concept

Hadoop은 대용량 데이터를 저장하고 처리하는 데 중점을 둔 분산 파일 시스템입니다. HDFS(Hadoop 분산 파일 시스템)를 사용하여 데이터를 저장하고 병렬 컴퓨팅을 위해 MapReduce 프레임워크를 활용합니다.

반면 Spark는 Hadoop의 기능을 확장하는 통합 데이터 처리 엔진입니다. Spark는 분산 스토리지 외에도 인메모리 컴퓨팅, 실시간 스트림 처리, 기계 학습과 같은 기능도 제공합니다.

차이

빠르게 실시간 분석 및 예측 모델링 탄력적 확장 Hadoop: HDFS는 로그를 저장하고 MapReduce는 로그를 분석하여 패턴과 이상 징후를 감지합니다. Spark: 사례 2: 기계 학습

특징	Hadoop	Spark
처리 모델	일괄 처리	실시간 처리 및 일괄 처리
데이터 유형	구조화 및 비구조화. ..	느리게
	데이터 분석	오프라인 분석에 주로 사용
	확장성	노드 추가를 통한 수평 확장
		실용 사례
사례 1: 로그 분석
	Spark Streaming은 실시간으로 로그를 처리하고 특정 패턴이나 이상이 감지되면 경고를 보냅니다.

Hadoop:

기계 학습 작업을 직접 수행할 수 없습니다. 외부 분석 라이브러리(예: Mahout)가 필요합니다.

Spark:

Spark MLlib는 기계 학습 모델의 훈련 및 배포를 위한 내장 알고리즘과 기능을 제공합니다.

• 선택 고려 사항
• Hadoop 또는 Spark 선택은 주로 데이터 처리 요구 사항에 따라 다릅니다.

일괄 처리 및 대용량 데이터: Hadoop은 대규모 일괄 처리 작업에 적합합니다.

실시간 처리, 인메모리 컴퓨팅 및 고급 분석:
• Spark는 이러한 기능을 탁월하게 지원합니다.
확장성 및 탄력성:
• Spark는 확장성과 탄력성에 장점이 있습니다.

위 내용은 Apache Spark와 Hadoop의 차이점의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!