Perbezaan antara Apache Spark dan Hadoop

Apache Spark dan Hadoop berbeza dalam kaedah pemprosesan data mereka: Hadoop: sistem fail teragih, pemprosesan kelompok, pengkomputeran menggunakan MapReduce. Spark: Enjin pemprosesan data bersatu, mampu pemprosesan masa nyata dan pemprosesan kelompok, menyediakan fungsi seperti pengkomputeran dalam memori, pemprosesan strim dan pembelajaran mesin.

Apache Spark vs. Hadoop: Konsep dan Perbezaan

Apache Spark dan Hadoop ialah dua rangka kerja yang digunakan secara meluas untuk pemprosesan data besar, tetapi terdapat perbezaan yang ketara dalam pendekatan dan kefungsian.

Concept

Hadoop ialah sistem fail teragih yang memfokuskan pada menyimpan dan memproses sejumlah besar data. Ia menggunakan Hadoop Distributed File System (HDFS) untuk menyimpan data dan memanfaatkan rangka kerja MapReduce untuk pengkomputeran selari.

Sebaliknya, Spark ialah enjin pemprosesan data bersatu yang memanjangkan keupayaan Hadoop. Selain storan teragih, Spark juga menyediakan fungsi seperti pengkomputeran dalam memori, pemprosesan strim masa nyata dan pembelajaran mesin.

Perbezaan

semulaKes Praktikal

Ciri-ciri	Hadoop	Spark
Pemprosesan batch-masa pemprosesan dan pemprosesan batch
Jenis Data	Berstruktur dan Tidak Berstruktur	Berstruktur dan tidak berstruktur
Enjin pengiraan	MapReduce	Spark SQL, Spark Streaming, Spark MLlib
Penggunaan memori storan	Use storan cakera	Use storage disk
Kelajuan	Lebih perlahan	Lebih pantas
Analisis data	Digunakan terutamanya untuk analisis luar talian	Analisis masa nyata dan pemodelan ramalan
Skala	Pengembangan mendatar.🜎

Kes 1: Analisis Log

Hadoop:

HDFS menyimpan log dan MapReduce menganalisis log untuk mengesan corak dan anomali.

• Spark: Spark Streaming memproses log dalam masa nyata dan mengeluarkan makluman apabila corak atau anomali tertentu dikesan.
• Kes 2: Pembelajaran Mesin

Hadoop:

Tidak boleh melaksanakan tugas pembelajaran mesin secara langsung. Memerlukan perpustakaan analisis luaran (seperti Mahout).

• Spark: Spark MLlib menyediakan algoritma dan fungsi terbina dalam untuk latihan dan penggunaan model pembelajaran mesin.
• Pertimbangan Pemilihan

Memilih Hadoop atau Spark terutamanya bergantung pada keperluan pemprosesan data:

Pemprosesan kelompok dan sejumlah besar data:

Hadoop sesuai untuk kerja pemprosesan berskala besar.

• Pemprosesan masa nyata, pengkomputeran dalam memori dan analitik lanjutan: Spark memberikan sokongan yang sangat baik untuk ciri ini.
• Skalabilitas dan Keanjalan: Spark mempunyai kelebihan dalam skalabiliti dan keanjalan.

Atas ialah kandungan terperinci Perbezaan antara Apache Spark dan Hadoop. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!