Почему Hadoop лучше Apache Spark?

Big Data

Фото: pixabay

Иногда их рассматривают в качестве конкурентов в сфере Big Data, но все больше экспертов считают, что их стоит использовать вместе.

Хотя это и не обязательно.

Hadoop и Apache Spark – это две большие разницы

Apache Hadoop и Apache Spark – два фреймворка для больших данных, однако служат они разным целям.

Hadoop предполагает распределенную инфраструктуру данных, все данные хранятся на большом количестве нодов внутри кластера серверов.

Это означает, что можно не беспокоиться о покупке дорогостоящего оборудования. Hadoop также индексирует и отслеживает эти данные, что облегчает обработку и аналитику, а также делает эти процессы более эффективными.

С другой стороны, Spark работает на этих распределенных наборах данных, но не создает распределенные хранилища.

Hadoop и Apache Spark можно использовать друг без друга

Hadoop – это целая экосистема, которая включает не только компонент для хранения данных (HDFS), но и распределенный компонент для обработки данных – YARN Map Reduce. Так что для этого Spark вообще не нужен. Кроме этого, в Spark не входит свой собственный файловый менеджер, так что его нужно интегрировать с одним из них.

Но Spark быстрее

Хотя скорость может и не быть вашим приоритетом. Обработки данных с помощью Map Reduce достаточно для большинства статичных данных (к примеру, какой-нибудь отчетности). Но если вам нужно обрабатывать данные и делать их анализ «на лету», тогда может потребоваться Spark.

Spark где-то в 10 раз быстрее в пакетной обработке, чем Map Reduce. И в 100 раз быстрее по аналитике данных, которые находятся в памяти.

Большинство алгоритмов машинного обучения требуют несколько операций. Типичные приложения для Spark – маркетинговые кампании в режиме реального времени, рекомендации по продуктам онлайн, аналитика кибербезопасности, а также мониторинг логов.

Аварийное восстановление

Hadoop по своей сути более устойчив к различного рода сбоям, поскольку после каждой операции данные записываются на диск. Однако Spark тоже имеет врожденные способности – объекты данных хранятся в распределенных сетах по всему кластеру. Т.е. объекты данных могут храниться в памяти или на дисках.

Hadoop

Hadoop создали Дуг Каттинг и Майк Кафарелла в 2005г. Система была разработана для поддержки поискового проекта Nutch Search Engine.

Главная идея Hadoop – не отправлять данные на обработку, а отправить обработку к данным. MapReduce и HDFS изначально произошли от гугловских Google MapReduce и Google file system.

Дуг Каттинг в те времена был сотрудником Yahoo, сейчас он главный архитектор в Cloudera. Фреймворк Hadoop назвали в честь игрушечного слона, которым любил играть его сын.

Фреймворк написан преимущественно на Java, некоторые приложения – на C++.


кредит на карту от МФО за 8 минут!

На банковскую карту в любом месте и в любое время

возьмите вкусный кредит наличными на маркете!

До 200 тыс гривен и минимум времени для получения нужной суммы денег

кредитная карта банка - не откладывай жизнь на завтра!

Успей бесплатно получить кредитную карту World с кредитом 200 тыс, грейс 55 дней