Verschil tussen Hadoop en Spark
Hadoop is een open-source framework waarmee big data kan worden opgeslagen en verwerkt in een gedistribueerde omgeving tussen clusters van computers. Hadoop is ontworpen om op te schalen van een enkele server naar duizenden machines, waarbij elke machine lokale berekening en opslag biedt. Spark is een open-source clustercomputing ontworpen voor snelle berekening. Het biedt een interface voor het programmeren van hele clusters met impliciete gegevensparallelliteit en fouttolerantie. Het belangrijkste kenmerk van Spark is in-memory cluster computing dat de snelheid van een applicatie verhoogt.
Hadoop
- Hadoop is een geregistreerd handelsmerk van de Apache software foundation. Het maakt gebruik van een eenvoudig programmeermodel om de vereiste bewerking tussen clusters uit te voeren. Alle modules in Hadoop zijn ontworpen met een fundamentele veronderstelling dat hardwarefouten veel voorkomen en door het framework moeten worden aangepakt.
- Het voert de applicatie uit met behulp van het MapReduce-algoritme, waarbij gegevens parallel op verschillende CPU-knooppunten worden verwerkt. Met andere woorden, het Hadoop-framework is voldoende in staat om applicaties te ontwikkelen, die verder kunnen worden uitgevoerd op clusters van computers en ze kunnen een volledige statistische analyse uitvoeren voor een enorme hoeveelheid gegevens.
- De kern van Hadoop bestaat uit een opslaggedeelte, dat bekend staat als Hadoop Distributed File System en een verwerkingsgedeelte dat het programmeermodel MapReduce wordt genoemd. Hadoop splitst in principe bestanden in de grote blokken en verdeelt ze over de clusters, brengt pakketcode over naar knooppunten om gegevens parallel te verwerken.
- Deze benaderingsdataset wordt sneller en efficiënter verwerkt. Andere Hadoop-modules zijn Hadoop-standaard, een verzameling Java-bibliotheken en hulpprogramma's die door Hadoop-modules worden geretourneerd. Deze bibliotheken bieden een bestandssysteem- en besturingssysteemniveau-abstractie, bevatten ook vereiste Java-bestanden en scripts om Hadoop te starten. Hadoop Yarn is ook een module die wordt gebruikt voor taakplanning en clusterresourcebeheer.
Vonk
- Spark werd gebouwd op de top van de Hadoop MapReduce-module en breidt het MapReduce-model uit om efficiënter meer type berekeningen te gebruiken, waaronder interactieve zoekopdrachten en stroomverwerking. Spark werd geïntroduceerd door de Apache software foundation, om het Hadoop computationele computersoftwareproces te versnellen.
- Spark heeft zijn eigen clusterbeheer en is geen aangepaste versie van Hadoop. Spark gebruikt Hadoop op twee manieren - één is opslag en tweede is verwerking. Omdat clusterbeheer afkomstig is van Spark zelf, gebruikt het Hadoop alleen voor opslagdoeleinden.
- Spark is een van de subprojecten van de Hadoop die in 2009 werd ontwikkeld en later werd het open source onder een BSD-licentie. Het heeft veel prachtige functies, door bepaalde modules te wijzigen en nieuwe modules op te nemen. Het helpt een applicatie in een Hadoop-cluster uit te voeren, meerdere keren sneller in het geheugen.
- Dit wordt mogelijk gemaakt door het aantal lees- / schrijfbewerkingen op schijf te verminderen. Het slaat de tussenliggende verwerkingsgegevens op in het geheugen, waardoor lees- / schrijfbewerkingen worden opgeslagen. Spark biedt ook ingebouwde API's in Java, Python of Scala. Zo kan men op meerdere manieren applicaties schrijven. Spark biedt niet alleen een Map and Reduce-strategie, maar ondersteunt ook SQL-query's, streaminggegevens, machine learning en grafiekalgoritmen.
Head-to-head vergelijking tussen Hadoop vs Spark (Infographics)
Hieronder staat het top 8 verschil tussen Hadoop en Spark 
Belangrijkste verschillen tussen Hadoop versus Spark
Beide Hadoop vs Spark zijn populaire keuzes in de markt; laten we een paar van de belangrijkste verschillen tussen Hadoop en Spark bespreken:
- Hadoop is een open source framework dat een MapReduce-algoritme gebruikt, terwijl Spark razendsnelle clustercomputingtechnologie is, die het MapReduce-model uitbreidt om efficiënt te gebruiken met meer type berekeningen.
- Het MapReduce-model van Hadoop leest en schrijft vanaf een schijf, dus vertraagt de verwerkingssnelheid, terwijl Spark het aantal lees- / schrijfcycli op schijf vermindert en tussentijdse gegevens in het geheugen opslaat, dus een snellere verwerkingssnelheid.
- Hadoop vereist dat ontwikkelaars elke bewerking handmatig coderen, terwijl Spark eenvoudig te programmeren is met RDD - Resilient Distributed Dataset.
- Hadoop MapReduce-model biedt een batch-engine, dus afhankelijk van verschillende engines voor andere vereisten, terwijl Spark batch, interactief, machine learning en streaming allemaal in hetzelfde cluster uitvoert.
- Hadoop is ontworpen om batchverwerking efficiënt te verwerken, terwijl Spark is ontworpen om realtime gegevens efficiënt te verwerken.
- Hadoop is een computerframe met hoge latentie, dat geen interactieve modus heeft, terwijl Spark een computer met lage latentie is en gegevens interactief kan verwerken.
- Met Hadoop MapReduce kan een ontwikkelaar alleen gegevens verwerken in batchmodus, terwijl Spark realtime gegevens kan verwerken via Spark Streaming.
- Hadoop is ontworpen om fouten en storingen af te handelen, het is van nature bestand tegen fouten, vandaar een zeer fouttolerant systeem, terwijl RDD met Spark herstel van partities op mislukte knooppunten mogelijk maakt.
- Hadoop heeft bijvoorbeeld een externe taakplanner nodig - Oozie om complexe stromen te plannen, terwijl Spark in-memory-berekeningen heeft, dus het heeft zijn eigen stroomplanner.
- Hadoop is een goedkopere optie die beschikbaar is in vergelijking met de kosten, terwijl Spark veel RAM vereist om in het geheugen te worden uitgevoerd, waardoor het cluster en dus de kosten worden verhoogd.
Vergelijkingstabel Hadoop vs Spark
De primaire vergelijking tussen Hadoop en Spark wordt hieronder besproken
| De basis van vergelijking tussen Hadoop versus Spark |
Hadoop |
Vonk |
| Categorie | Basis motor voor gegevensverwerking | Data-analyse engine |
| Gebruik | Batchverwerking met een enorme hoeveelheid gegevens | Verwerk realtime gegevens, van realtime evenementen zoals Twitter, Facebook |
| Wachttijd | Computer met hoge latentie | Computer met lage latentie |
| Gegevens | Gegevens verwerken in batchmodus | Kan interactief verwerken |
| Makkelijk te gebruiken | Het MapReduce-model van Hadoop is complex en moet API's op laag niveau verwerken | Gemakkelijker te gebruiken, abstractie stelt een gebruiker in staat om gegevens te verwerken met behulp van operatoren op hoog niveau |
| Scheduler | Externe taakplanner is vereist | Berekening in het geheugen, geen externe planner vereist |
| Veiligheid | Zeer veilig | Minder veilig in vergelijking met Hadoop |
| Kosten | Minder duur omdat het MapReduce-model een goedkopere strategie biedt | Kostbaarder dan Hadoop omdat het een oplossing in het geheugen heeft |
Conclusie - Hadoop vs Spark
Met Hadoop MapReduce kunnen enorme hoeveelheden gegevens parallel worden verwerkt. Het splitst een groot deel in kleinere om afzonderlijk op verschillende dataknooppunten te verwerken en verzamelt automatisch de resultaten over de meerdere knooppunten om een enkel resultaat te retourneren. Als de resulterende gegevensset groter is dan het beschikbare RAM, kan Hadoop MapReduce beter presteren dan Spark.
Spark daarentegen is gemakkelijker te gebruiken dan Hadoop, omdat het wordt geleverd met gebruiksvriendelijke API's voor Scala (de moedertaal), Java, Python en Spark SQL. Omdat Spark een manier biedt om streaming, batchverwerking en machine learning in hetzelfde cluster uit te voeren, vinden gebruikers het gemakkelijk om hun infrastructuur voor gegevensverwerking te vereenvoudigen.
De uiteindelijke beslissing om te kiezen tussen Hadoop versus Spark hangt af van de fundamentele parameter - vereiste. Apache Spark is een veel geavanceerdere clustercomputer-engine dan de MapReduce van Hadoop, omdat het alle soorten vereisten aankan, zoals batch, interactief, iteratief, streaming, enz., Terwijl Hadoop beperkt is tot batchverwerking. Tegelijkertijd is Spark duurder dan Hadoop met zijn geheugenfunctie, die uiteindelijk veel RAM vereist. Uiteindelijk hangt het allemaal af van het budget en de functionele behoefte van een bedrijf. Ik hoop dat je nu een eerlijker idee hebt gekregen van beide Hadoop versus Spark.
Aanbevolen artikel
Dit is een leidraad geweest voor het grootste verschil tussen Hadoop en Spark. Hier bespreken we ook de belangrijkste verschillen tussen Hadoop en Spark met infographics en vergelijkingstabel. U kunt ook een kijkje nemen in de volgende Hadoop vs Spark-artikelen voor meer informatie.
- Data Warehouse versus Hadoop
- Splunk vs Spark
- Hadoop vs Cassandra - 17 geweldige verschillen
- Pig vs Spark - Welke is beter
- Hadoop versus SQL-prestaties: verschil