Der Unterschied zwischen Spark und Hadoop

Spark hat Hadoop als aktivstes Open-Source-Big-Data-Projekt abgelöst. Aber bei der Auswahl eines Big-Data-Frameworks. Unternehmen sollten nicht diskriminieren.

Bernard Marr, ein berühmter Big-Data-Experte, hat kürzlich einen Artikel veröffentlicht. Die Ähnlichkeiten und Unterschiede zwischen Spark und Hadoop werden analysiert.

Sowohl Hadoop als auch Spark sind Big-Data-Frameworks. Sie alle bieten einige gängige Tools zur Ausführung von Big-Data-Aufgaben. Obwohl sie nicht die gleichen Aufgaben ausführen. Sie schließen einander nicht aus.

Angeblich ist Spark in bestimmten Situationen 100-mal schneller als Hadoop. Aber es hat kein verteiltes Speichersystem.

Verteilter Speicher ist heute die Grundlage vieler Big-Data-Projekte. Es kann Petabyte an Datensätzen speichern. Und es wird auf einer fast unbegrenzten Anzahl von Festplatten auf normalen Computern gespeichert. Es bietet auch eine gute Skalierbarkeit. Sie müssen nur die Festplatte vergrößern, wenn der Datensatz wächst.

Daher benötigt Spark einen verteilten Speicher von Drittanbietern. Und deshalb. Bei vielen Big-Data-Projekten ist Spark auf Hadoop installiert. Auf diese Weise kann die erweiterte Analyseanwendung von Spark die in HDFS gespeicherten Daten verarbeiten.

Im Vergleich zu Hadoop. Die wahre Stärke von Spark ist die Geschwindigkeit. Die meisten Operationen von Spark befinden sich im Speicher. Das MapReduce-System von Hadoop schreibt alle Daten nach jedem Vorgang zurück in den physischen Speicher. Dies soll im Falle eines Problems eine vollständige Wiederherstellung gewährleisten. Auch dies ermöglicht die elastische verteilte Datenspeicherung von Spark.

Auch in der erweiterten Datenverarbeitung. Spark kann mehr als Hadoop. Dies und sein Geschwindigkeitsvorteil sind die wahren Gründe für die wachsende Popularität von Spark.

Echtzeitverarbeitung bedeutet Effizienz. Die Daten können zum Zeitpunkt der Erfassung an eine analytische Anwendung übermittelt werden. Und erhalten Sie sofort Feedback. In einer Vielzahl von Big-Data-Anwendungen. Der Einsatz dieser Behandlung nimmt zu. Zum Beispiel die Empfehlungsmaschinen, die von Einzelhändlern verwendet werden. Und industriemechanische Leistungsüberwachung in der Fertigungsindustrie.

Die Geschwindigkeits- und Streaming-Funktionen der Spark-Plattform sind ideal für maschinelle Lernalgorithmen. Diese Art von Algorithmus kann lernen und sich selbst verbessern. Bis eine ideale Lösung für das Problem gefunden ist.

Diese Technologie ist das Herzstück der fortschrittlichsten Fertigungssysteme. Es ist auch das Herzstück fahrerloser Autos. Spark verfügt über eine eigene Bibliothek für maschinelles Lernen, MLib. Hadoop-Systeme basieren auf Bibliotheken für maschinelles Lernen von Drittanbietern. Wie Apache Mahout.

Es gibt tatsächlich einige Überschneidungen zwischen Spark und Hadoop. Aber es sind keine kommerziellen Produkte und es gibt keine echte Konkurrenz. Solche kostenlosen Systeme bieten profitablen Unternehmen technische Unterstützung. Sie bieten in der Regel beide Dienste an.

Cloudera beispielsweise bietet sowohl Spark- als auch Hadoop-Dienste an. Und bietet die am besten geeignete Beratung nach den Bedürfnissen des Kunden.

Spark ist schnell gewachsen. Aber die Sicherheits- und technische Support-Infrastruktur steckt noch in den Kinderschuhen. Es ist noch unterentwickelt. Spark ist in der Open-Source-Community aktiver geworden. Dies zeigt, dass Unternehmensbenutzer nach innovativen Verwendungsmöglichkeiten für gespeicherte Daten suchen.