Verschil tussen Hadoop en Apache Spark

Hadoop vs Apache Spark is een big data-framework en bevat enkele van de meest populaire tools en technieken die merken kunnen gebruiken om big data-gerelateerde taken uit te voeren. Apache Spark daarentegen is een open-source cluster computing-framework. Hoewel Hadoop vs Apache Spark misschien concurrenten lijken, voeren ze niet dezelfde taken uit en kunnen ze in sommige situaties zelfs samenwerken. Hoewel wordt gemeld dat Spark in sommige gevallen meer dan 100 keer sneller kan werken dan Hadoop, heeft het geen eigen opslagsysteem. Dit is een belangrijk criterium omdat gedistribueerde opslag een van de belangrijkste aspecten van dataprojecten is.

Dus wat is Big Data precies?

Big data is een groot modewoord dat organisaties en bedrijven helpt grote hoeveelheden data te begrijpen. Het heeft in het afgelopen decennium veel aandacht gekregen en in eenvoudige bewoordingen wordt het gedefinieerd als big data die zo groot is voor een bedrijf dat het niet met conventionele bronnen kan worden verwerkt. Dagelijks worden er nieuwere tools ontwikkeld, zodat bedrijven deze groeiende hoeveelheid gegevens kunnen begrijpen. Dat is de reden waarom big data een van de grootste technologische trends is die van invloed zullen zijn op de resultaten van merken en bedrijven over de hele wereld.

Hoe groot is big data en hoe snel groeit deze sector?

Technologie heeft altijd een integrale rol gespeeld in het functioneren van merken en bedrijven over de hele wereld. Dit komt omdat technologie bedrijven helpt hun winst en productiviteit op een effectieve manier te verhogen. In zijn presentatie heeft Keg Kruger bijvoorbeeld beschreven hoe de Amerikaanse volkstelling gebruik maakte van het Hollerith Tabulatiesysteem, waarbij veel gegevens op mechanische wijze moesten worden getabelleerd. Om de enorme hoeveelheid gegevens te verwerken, werd Hollerith gecombineerd met drie andere bedrijven om de Computing Tabulating Recording Corporation te vormen, die tegenwoordig IBM of de International Business Machines wordt genoemd.

Gegevens worden gemeten in bytes, een eenheid die wordt gebruikt om digitale informatie te meten. In het veld is 8 bits gelijk aan één byte. Van gigabytes tot petabytes, de wereld van big data groeit. Sommige gegevenswaarden worden onder andere gigabyte, terabyte, petabyte en exabyte genoemd.

Om dingen in perspectief te plaatsen, is één gigabyte gelijk aan 1024 megabytes, wat gegevens zijn die op een enkele dvd zijn opgeslagen, terwijl één petabyte de hoeveelheid gegevens is die op cd's ongeveer 2 mijl hoog is of 13 jaar aan HD TV-video waard is, terwijl één exabyte is gelijk aan een miljard gigabytes.

Enkele van de belangrijkste kenmerken van Big Data kunnen hieronder worden vermeld:

  1. De hoeveelheid data: de hoeveelheid data is een van de grootste kenmerken van Big data. Wanneer de omvang en het potentieel van gegevens groot zijn, is de kans groter dat ze worden gekwalificeerd als big data. De naam Big Data zelf bevat het woord en dat is zelf een kenmerk van de grootte.
  2. Verscheidenheid aan gegevens: een ander kenmerk van Big data is de verscheidenheid. Het is ook belangrijk dat gegevensanalyse op de genoemde gegevens moet worden uitgevoerd. Daarnaast is het ook belangrijk dat analisten de genoemde gegevens kunnen gebruiken om waardevolle inzichten te verzamelen die op zijn beurt het bedrijf kunnen helpen zijn doelstellingen te bereiken.
  3. De snelheid van gegevens: hier verwijst de term snelheid naar de snelheid waarmee gegevens worden gegenereerd en verwerkt. Dit is uiterst belangrijk omdat de snelheid waarmee gegevens worden verwerkt een belangrijke rol speelt bij het helpen van bedrijven om hun doelen te bereiken. Hoe sneller de gegevens worden verwerkt, hoe sneller bedrijven op een effectieve manier de volgende ontwikkelingsfase kunnen bereiken.
  4. Variabiliteit: een ander kenmerk van Big data is variabiliteit. Dit betekent dat gegevens op ineffectieve wijze moeten worden beheerd, zodat ze niet inconsistent zijn. Een inconsistentie van gegevens moet op een effectieve manier worden behandeld, zodat deze in geen enkel stadium de kwaliteit van gegevens beïnvloedt.
  5. Complexe aard van gegevens: bedrijven en merken beheren tegenwoordig tonnen gegevens die afkomstig zijn van meerdere bronnen. Deze gegevens moeten worden gekoppeld, verbonden en gecorreleerd, zodat bedrijven deze inzichten kunnen begrijpen en gebruiken om effectieve campagnes en plannen te maken. Daarom is complexiteit een van de meest integrale kenmerken van big data.

Het is daarom geen verrassing dat big data een van de grootste factoren is die het functioneren van bedrijven in vele vormen kan beïnvloeden. In veel industrieën gebruiken zowel volleerde bedrijven als startups de kracht van big data om oplossingen te creëren die innovatief en concurrerend zijn. De gezondheidszorg heeft bijvoorbeeld veel baat gehad bij het gebruik van big data-oplossingen. In deze branche analyseren datapioniers effectief de resultaten van medische onderzoeken en ontdekken zo nieuwe voordelen en risico's van medicijnen en vaccins. Deze proeven die big data-oplossingen gebruiken, zijn op een veel grotere schaal dan klinische proeven, waardoor de zorgsector hun potentieel kan uitbreiden en onbeperkte kansen op een effectieve manier kan benutten. Andere industrieën worden hier ook langzaam wakker van en er is een toenemende acceptatie van datatechnieken van bedrijven van elke omvang en sectoren. Door deze kennis kunnen merken niet alleen nieuwe en innovatieve producten aanbieden aan hun huidige publiek, maar ook innovatieve ontwerpen maken voor toekomstig gebruik.

Veel organisaties bevinden zich vandaag midden in een heleboel informatiestromen waar gegevens over producten en diensten, kopers en verkopers, onder andere de bedoelingen van consumenten, op een juiste manier moeten worden bestudeerd. Als merken in de toekomstige markten willen overleven, moeten ze de mogelijkheden van Big data kunnen gebruiken op een manier die effectief en succesvol is. Een van de belangrijkste aspecten van big data-acceptatie is het raamwerk dat bedrijven willen gebruiken voor hun gebruik. Twee van de meest populaire big data-frameworks die op de markt bestaan, zijn Hadoop en Spark. Hoewel Spark Hadoop heeft ingehaald als de meest actieve open-source, worden beide kaders door meerdere bedrijven in verschillende sectoren gebruikt. Hoewel de vergelijking tussen Hadoop en Apache Spark niet echt mogelijk is, hebben beide systemen een aantal zeer vergelijkbare toepassingen en functies.

Hadoop vs Apache Spark Infographics

Hieronder staat de top 6 Vergelijkingen tussen Hadoop en Apache Spark

Zowel Hadoop versus Apache Spark is een big data-framework en bevat enkele van de meest populaire tools en technieken die merken kunnen gebruiken om big data-gerelateerde taken uit te voeren.

Hadoop, gecreëerd door Doug Cutting en Mike Cafarella, werd in het jaar 2006 gecreëerd. Destijds werd het ontwikkeld om de distributie voor het Nutch-zoekmachine-project te ondersteunen. Het werd later een van de belangrijkste big data-frameworks en tot voor kort domineerde het de markt als een belangrijke speler. Apache Spark daarentegen is een open-source cluster computing-framework dat werd ontwikkeld op het AMPLab in Californië. Later werd het gedoneerd aan de Apache Software Foundation, waar het vandaag blijft. n Februari 2014 werd Spark een Apache-project op het hoogste niveau en later in november van hetzelfde jaar vestigde het engineeringteam bij Databricks een nieuw record voor grootschalig sorteren met het gebruik van Spark-framework. Beide Hadoop versus Apache Spark is een extreem populair dataframework dat door meerdere bedrijven wordt gebruikt en met elkaar concurreert om meer ruimte op de markt.

Hoewel Hadoop vs Apache Spark misschien concurrenten lijken, voeren ze niet dezelfde taken uit en kunnen ze in sommige situaties zelfs samenwerken. Hoewel wordt gemeld dat Spark in sommige gevallen meer dan 100 keer sneller kan werken dan Hadoop, heeft het geen eigen opslagsysteem. Dit is een belangrijk criterium omdat gedistribueerde opslag een van de belangrijkste aspecten van dataprojecten is. Dit komt omdat het kader voor gegevensopslag het mogelijk maakt om gegevens op te slaan in multi-PETA-gegevenssets die op hun beurt op een oneindig aantal harde schijven kunnen worden opgeslagen, wat het uiterst kosteneffectief maakt. Bovendien moeten gegevensframes schaalbaar van aard zijn, zodat meer stuurprogramma's aan het netwerk kunnen worden toegevoegd naarmate de gegevens groter worden. Aangezien Spark geen eigen systeem voor gegevensopslag heeft, vereist dit framework een systeem dat wordt geleverd door een andere partij. Dat is de reden waarom voor veel Big Data-projecten bedrijven die Spark installeren voor geavanceerde analysetoepassingen, meestal ook gebruik maken van het Hadoop Distributed-bestandssysteem voor gegevensopslag.

Snelheid is daarom het enige dat Spark een extra voorsprong geeft op Hadoop. Omdat Spark zijn functies afhandelt door ze te kopiëren vanuit gedistribueerde fysieke opslag. Omdat er geen trage onhandige mechanische harde schijven in Spark zijn, is de snelheid waarmee het zijn functies kan uitvoeren in vergelijking met Hadoop sneller. In het geval van Hadoop worden gegevens geschreven die zijn opgeslagen in het MapReduce-systeem van Hadoop, dat na elke functie ook alle gegevens terug schrijft naar het fysieke opslagmedium. Dit kopiëren van gegevens werd gedaan zodat een volledig herstel mogelijk was voor het geval er iets misging tijdens het proces. Aangezien gegevens die elektronisch zijn opgeslagen, vluchtiger zijn, werd dit belangrijk geacht. In het geval van het Spark-systeem worden gegevens gerangschikt in een systeem dat veerkrachtige gedistribueerde gegevenssets wordt genoemd en die kunnen worden hersteld als er iets misgaat tijdens het big data-proces.

Iets anders dat Spark voor Hadoop plaatst, is dat Spark taken in realtime kan verwerken en geavanceerde machine learning heeft. Real-time verwerking betekent dat gegevens kunnen worden ingevoerd in een analytische toepassing op het moment dat deze bekend is en dat inzichten onmiddellijk kunnen worden verkregen. Dit betekent dat onmiddellijk actie kan worden ondernomen op basis van die inzichten, waardoor bedrijven kunnen profiteren van de huidige kansen. Bovendien worden machine-learning gedefinieerd als algoritmen die zelf kunnen denken, waardoor ze een oplossing voor grote hoeveelheden gegevens kunnen creëren. Dit is het soort technologie dat de kern vormt van geavanceerde industrieën en het management kan helpen om problemen aan te pakken voordat ze zich zelfs voordoen, en ook innovatieve technologie creëren die verantwoordelijk is voor auto's zonder bestuurder en schepen aan de andere kant.

Hadoop vs Apache Spark zijn daarom twee verschillende databasesystemen en hier zijn een paar dingen die hen onderscheiden:

  1. Beide systemen werken op een andere manier: Hadoop versus Apache Spark zijn big data-frameworks die verschillende functies hebben. Terwijl Hadoop een gedistribueerde gegevensinfrastructuur is, die een enorme gegevensverzameling verdeelt over meerdere knooppunten. Dit betekent dat gebruikers van Hadoop geen aangepaste hardware hoeven te investeren en te onderhouden die extreem duur is. Door gegevens te indexeren en bij te houden, kunnen bedrijven hetzelfde op een snelle en snelle manier doen. Aan de andere kant is Spark een hulpmiddel voor gegevensverwerking dat werkt op gedistribueerde gegevensopslag maar geen opslag distribueert.
  2. Het is mogelijk om het ene systeem zonder het andere te gebruiken: Hadoop biedt gebruikers niet alleen een opslagcomponent (Hadoop Distributed File System), maar heeft ook een verwerkingscomponent genaamd MapReduce. Dit betekent dat gebruikers die Hadoop hebben gekocht, Spark niet hoeven te kopen voor hun verwerkingsbehoeften. Tegelijkertijd hoeven gebruikers van Spark niets te installeren dat verband houdt met Hadoop. Omdat Spark geen bestandsbeheersysteem heeft als merken er een nodig hebben, kunnen ze een cloudgebaseerd systeem integreren dat niet Hadoop-gerelateerd hoeft te zijn.
  3. Spark is veel sneller dan Hadoop, maar niet alle organisaties hebben analyses nodig om zo snel te werken: de verwerkingsstijl van MapReduce is goed, maar als uw bedrijven functies hebben die meer statisch zijn, kunnen ze ook gegevensanalyse uitvoeren via batchverwerking. Als bedrijven echter gegevens van sensoren op een fabrieksvloer moeten streamen of meerdere bewerkingen nodig hebben, is het het beste om te investeren in Spark big data-software. Bovendien vereisen veel machine learning-algoritmen meerdere bewerkingen en een aantal veel voorkomende toepassingen voor de Spark-tool omvat onder andere online productaanbeveling, machinebewaking en cyberbeveiliging.

Hadoop vs Apache Spark is eigenlijk twee grote Big data-frameworks die vandaag op de markt bestaan. Hoewel beide Hadoop vs Apache Spark-frameworks vaak worden opgezet in een strijd om dominantie, hebben ze nog steeds veel functies die ze extreem belangrijk maken in hun eigen invloedsgebied. Ze werken in verschillende situaties en voeren over het algemeen functies uit die uniek en verschillend zijn.

Aanbevolen cursussen

Dit is een leidraad geweest voor Hadoop vs Apache Spark, hier hebben we besproken dat het tijdperk van big data iets is waar elk merk naar moet kijken, zodat ze op een effectieve manier resultaten kunnen opleveren, omdat de toekomst toebehoort aan die bedrijven die waarde halen uit data in een succesvolle mode. U kunt ook het volgende Hadoop vs Apache Spark-artikel bekijken voor meer informatie -

  1. Hadoop vs Apache Spark - interessante dingen die u moet weten
  2. Apache Hadoop vs Apache Spark | Top 10 nuttige vergelijkingen om te weten
  3. Hadoop vs Hive - Ontdek de beste verschillen
  4. Big Data vs Apache Hadoop - Top 4-vergelijking die u moet leren
  5. Wat Hadoop of Spark te verkiezen

Categorie:

Big Data