Сочинение на тему Сравнение Apache Hadoop и Apache Spark

Большие данные уже вызвали много шума в корпоративном мире. Hadoop & Spark – это платформы больших данных; они предоставляют некоторые из наиболее распространенных инструментов, используемых для выполнения взаимных обязанностей, связанных с большими данными. У них есть несколько общих функций, но между этими структурами есть заметные различия. Некоторые из них перечислены ниже:

 
1. Hadoop по своей сути является распределенной структурой данных: он распределяет огромные коллекции данных по многочисленным узлам в наборе обычных серверов. Он также индексирует и отслеживает данные, что позволяет обрабатывать и анализировать большие данные гораздо более эффективно, чем это было возможно до его появления. Spark, с другой стороны, является инструментом обработки данных, который работает с распределенными коллекциями данных

 

2. У вас есть возможность использовать одно без другого. Hadoop включает в себя компонент хранения, известный как HDFS (распределенная файловая система Hadoop) и компонент обработки, называемый MapReduce, поэтому Spark не требуется для выполнения обработки. Наоборот, вы также можете использовать Spark без Hadoop. У Spark нет собственной системы управления файлами, поэтому ее необходимо объединить с одной – если не с HDFS, то с какой-нибудь другой облачной платформой. Разработка Spark была предназначена для Hadoop, и многие согласны, что они работают лучше вместе.

 

3. Spark намного быстрее, чем MapReduce из-за метода обработки данных. В то время как MapReduce работает поэтапно, Spark работает со всем набором данных целиком.