Verschillen tussen MapReduce en Apache Spark
Apache Hadoop is een open-source softwareframework dat is ontworpen om op te schalen van enkele servers naar duizenden machines en toepassingen op clusters van commodity-hardware te draaien. Het Apache Hadoop-framework is verdeeld in twee lagen.
- Hadoop Distributed File System (HDFS)
- Verwerkingslaag (MapReduce)
Opslaglaag van Hadoop ie HDFS is verantwoordelijk voor het opslaan van gegevens, terwijl MapReduce verantwoordelijk is voor het verwerken van gegevens in Hadoop Cluster. MapReduce is dit programmeerparadigma dat enorme schaalbaarheid mogelijk maakt over honderden of duizenden servers in een Hadoop-cluster. MapReduce is een verwerkingstechniek en een programmamodel voor gedistribueerd computergebruik op basis van programmeertaal Java. MapReduce is een krachtig framework voor het verwerken van grote, gedistribueerde sets van gestructureerde of ongestructureerde gegevens op een Hadoop-cluster opgeslagen in het Hadoop Distributed File System (HDFS). De krachtige functies van MapReduce zijn de schaalbaarheid.
- Apache Spark is een razendsnel framework voor clustercomputertechnologie, ontworpen voor snelle berekeningen bij grootschalige gegevensverwerking. Apache Spark is een gedistribueerde verwerkingsengine, maar wordt niet geleverd met ingebouwde clusterresourcebeheer en een gedistribueerd opslagsysteem. U moet een clusterbeheer- en opslagsysteem van uw keuze aansluiten. Apache Spark bestaat uit een Spark-kern en een set bibliotheken die vergelijkbaar zijn met die voor Hadoop. De kern is de gedistribueerde uitvoeringsengine en een aantal talen. Apache Spark ondersteunt talen zoals Java, Scala, Python en R voor de ontwikkeling van gedistribueerde applicaties. Extra bibliotheken zijn bovenop de Spark-kern gebouwd om werkbelastingen mogelijk te maken die gebruikmaken van streaming, SQL, grafiek en machine learning. Apache Spark is een gegevensverwerkingsengine voor batch- en streaming-modi met SQL-query's, grafiekverwerking en machine learning. Apache Spark kan onafhankelijk en ook op Hadoop YARN Cluster Manager worden uitgevoerd en kan dus bestaande Hadoop-gegevens lezen.
- U kunt Apache YARN of Mesos kiezen voor clusterbeheer voor Apache Spark.
- U kunt kiezen uit Hadoop Distributed File System (HDFS), Google-cloudopslag, Amazon S3, Microsoft Azure voor resource manager voor Apache Spark.
Head to Head-vergelijking tussen MapReduce vs Apache Spark (Infographics)
Hieronder vindt u de Top 20-vergelijking tussen de MapReduce vs Apache Spark
Belangrijkste verschil tussen Map Reduceeren versus Apache Spark
- MapReduce is strikt schijfgebaseerd, terwijl Apache Spark geheugen gebruikt en een schijf kan gebruiken voor verwerking.
- MapReduce en Apache Spark zijn beide vergelijkbaar compatibel wat betreft gegevenstypen en gegevensbronnen.
- Het primaire verschil tussen MapReduce en Spark is dat MapReduce permanente opslag gebruikt en Spark veerkrachtige gedistribueerde gegevenssets gebruikt.
- Hadoop MapReduce is bedoeld voor gegevens die niet in het geheugen passen, terwijl Apache Spark betere prestaties levert voor de gegevens die in het geheugen passen, met name op speciale clusters.
- Hadoop MapReduce kan een voordelige optie zijn vanwege Hadoop als service en Apache Spark is goedkoper vanwege het geheugen met hoge beschikbaarheid
- Apache Spark en Hadoop MapReduce zijn beide fouttolerant, maar in vergelijking Hadoop MapReduce is meer fouttolerant dan Spark.
- Hadoop MapReduce vereist de belangrijkste programmeervaardigheden van Java, terwijl programmeren in Apache Spark eenvoudiger is omdat het een interactieve modus heeft.
- Spark is in staat om batchverwerkingstaken 10 tot 100 keer sneller uit te voeren dan de MapReduce Hoewel beide tools worden gebruikt voor het verwerken van Big Data.
Wanneer MapReduce gebruiken:
- Lineaire verwerking van grote gegevensset
- Geen tussenoplossing vereist
Wanneer Apache Spark te gebruiken:
- Snelle en interactieve gegevensverwerking
- Deelnemen aan datasets
- Grafiek verwerking
- Iteratieve banen
- Realtime verwerking
- Machine leren
Vergelijkingstabel MapReduce vs Apache Spark
| MapReduce | Apache Spark | |
| Gegevensverwerking | Alleen voor batchverwerking | Batchverwerking en realtime gegevensverwerking |
| Verwerkingssnelheid | Langzamer dan Apache Spark omdat als I / O schijflatentie | 100x sneller in geheugen en 10x sneller bij gebruik op schijf |
| Categorie | Gegevensverwerkingsengine | Data Analytics Engine |
| Kosten | Goedkoper vergeleken met Apache Spark | Meer duurder vanwege een grote hoeveelheid RAM |
| schaalbaarheid | Beide zijn schaalbaar beperkt tot 1000 knooppunten in één cluster | Beide zijn schaalbaar beperkt tot 1000 knooppunten in één cluster |
| Machine leren | MapReduce is meer compatibel met Apache Mahout tijdens integratie met Machine Learning | Apache Spark heeft ingebouwde API's voor Machine Learning |
| Compatibiliteit | Grotendeels compatibel met alle gegevensbronnen en bestandsformaten | Apache Spark kan worden geïntegreerd met alle gegevensbronnen en bestandsindelingen die worden ondersteund door het Hadoop-cluster |
| Veiligheid | MapReduce-framework is veiliger in vergelijking met Apache Spark | Beveiligingsfunctie in Apache Spark is meer in ontwikkeling en wordt volwassener |
| Scheduler | Afhankelijk van externe planner | Apache Spark heeft een eigen planner |
| Fouttolerantie | Gebruikt replicatie voor fouttolerantie | Apache Spark gebruikt RDD en andere modellen voor gegevensopslag voor fouttolerantie |
| Makkelijk te gebruiken | MapReduce is een beetje complex om Apache Spark te vergelijken vanwege JAVA API's | Apache Spark is gemakkelijker te gebruiken vanwege Rich API's |
| Dubbele eliminatie | MapReduce ondersteunt deze functies niet | Apache Spark verwerkt elke record precies één keer en elimineert dus dubbel werk. |
| Taalondersteuning | Primaire taal is Java, maar talen zoals C, C ++, Ruby, Python, Perl, Groovy worden ook ondersteund | Apache Spark ondersteunt Java, Scala, Python en R |
| Wachttijd | Zeer hoge latentie | Veel sneller vergeleken met MapReduce Framework |
| ingewikkeldheid | Moeilijk om codes te schrijven en te debuggen | Eenvoudig te schrijven en te debuggen |
| Apache-gemeenschap | Open Source Framework voor het verwerken van gegevens | Open Source Framework voor het sneller verwerken van gegevens |
| Coding | Meer regels code | Kleinere regels code |
| Interactieve modus | Niet interactief | Interactief |
| Infrastructuur | Commodity Hardware's | Middelgrote tot hoog niveau hardware |
| SQL | Ondersteunt via Hive Query Language | Ondersteunt via Spark SQL |
Conclusie - MapReduce vs Apache Spark
MapReduce en Apache Spark zijn beide de belangrijkste tool voor het verwerken van Big Data. Het grote voordeel van MapReduce is dat het eenvoudig is om gegevensverwerking te schalen over meerdere computerknooppunten, terwijl Apache Spark high-speed computing, behendigheid en relatief gebruiksgemak biedt, een perfecte aanvulling op MapReduce. MapReduce en Apache Spark hebben een symbiotische relatie met elkaar. Hadoop biedt functies die Spark niet bezit, zoals een gedistribueerd bestandssysteem en Spark biedt real-time verwerking in het geheugen voor die gegevenssets die dat vereisen. MapReduce is een schijfgebaseerde computer terwijl Apache Spark een op RAM gebaseerde computer is. MapReduce en Apache Spark samen zijn een krachtige tool voor het verwerken van Big Data en maken de Hadoop Cluster robuuster.
Aanbevolen artikelen
Dit is een leidraad geweest voor MapReduce vs Apache Spark, hun betekenis, vergelijking van persoon tot persoon, belangrijkste verschillen, vergelijkingstabel en conclusie. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -
- Azure Paas vs Iaas Handige vergelijkingen om te leren
- Beste 5 verschillen tussen Hadoop versus MapReduce
- Moet weten over MapReduce vs Spark
- Apache Storm vs Apache Spark - Leer 15 nuttige verschillen
- Apache Hive vs Apache Spark SQL - 13 verbazingwekkende verschillen
- Groovy-interviewvragen: geweldige vragen