Erinevus Hadoopi ja Apache Sparki vahel
Hadoop vs Apache Spark on suur andmesideraamistik ja sisaldab mõnda kõige populaarsemat tööriista ja tehnikat, mida kaubamärgid saavad kasutada andmetega seotud suurte ülesannete täitmiseks. Apache Spark on seevastu avatud lähtekoodiga klastri arvutamisraamistik. Kuigi Hadoop vs Apache Spark võivad tunduda konkurentidena, ei täida nad samu ülesandeid ja mõnes olukorras võivad nad isegi koos töötada. Ehkki teatatakse, et Spark võib mõnel juhul toimida üle 100 korra kiiremini kui Hadoop, pole sellel oma salvestussüsteemi. See on oluline kriteerium, kuna hajutatud ladustamine on andmeprojektide üks olulisemaid aspekte.
Mis täpselt on Big Data?
Suurandmed on suur sõna, mis aitab organisatsioonidel ja ettevõtetel suurtest andmemahtudest aru saada. See on viimasel kümnendil pälvinud palju tähelepanu ja lihtsustatult on see määratletud kui suurandmed, mis on ettevõtte jaoks nii suured, et neid ei saa tavapäraste allikate abil töödelda. Iga päev töötatakse välja uuemaid tööriistu, et ettevõtted saaksid hakata seda kasvavat andmemahtu mõistma. Seetõttu on suurandmed üks suurimaid tehnoloogilisi suundumusi, mis mõjutavad kaubamärkide ja ettevõtete tulemusi kogu maailmas.
Kui suur on Big Data ja kui kiiresti see sektor kasvab?
Tehnoloogia on kogu maailmas olnud brändide ja ettevõtete toimimises lahutamatu osa. Seda seetõttu, et tehnoloogia aitab ettevõtetel tõhusalt suurendada oma kasumit ja tootlikkust. Näiteks kirjeldas Keg Kruger oma ettekandes, kuidas USA rahvaloendus kasutas Hollerithi tabulatsioonisüsteemi, kus palju andmeid tuli mehaaniliselt tabeldada. Massiivse andmemahu käsitlemiseks ühendati Hollerith kolme teise ettevõttega, et moodustada arvutustehnika tabelite registreerimise korporatsioon, mida täna nimetatakse IBMiks või rahvusvahelisteks ärimasinateks.
Andmeid mõõdetakse baitides, mida kasutatakse digitaalse teabe mõõtmiseks. Väljal on 8 bitti võrdne ühe baidiga. Gigabaitidest petabaitideni laieneb suurandmete maailm. Mõningaid andmeväärtusi nimetatakse teiste hulgas gigabaitideks, terabaitideks, petabaitideks ja exabytedeks.
Asjade perspektiivi viimiseks on ühe gigabaidi suuruseks 1024 megabaiti, mis on andmed, mida salvestatakse ühele DVD-le, samal ajal kui üks petabait on umbes 2 miili kõrgusele või 13-aastase HD-video väärtuses CD-le salvestatud andmete hulk, samal ajal kui üks eksabüte on võrdne miljard gigabaiti.
Allpool võib mainida mõnda suurandmete peamist omadust:
- Andmete maht: andmete suurus on suurandmete üks suurimaid omadusi. Kui andmete suurus ja potentsiaal on suured, on suurem võimalus, et neid kvalifitseeritakse suurandmeteks nimetamiseks. Nimi Big Data ise sisaldab sõna ja see on iseenesest suuruse tunnusjoon.
- Andmete mitmekesisus: suurandmete teine omadus on mitmekesisus. Samuti on oluline, et nimetatud andmeid tuleb analüüsida. Lisaks on oluline ka see, et analüütikud saaksid nimetatud andmeid kasutada väärtuslike teadmiste saamiseks, mis omakorda võivad aidata ettevõttel oma eesmärke saavutada.
- Andmete kiirus: siin tähendab termin kiirus andmete genereerimise ja töötlemise kiirust. See on äärmiselt oluline, kuna andmete töötlemise kiirusel on oluline roll ettevõtetel oma eesmärkide saavutamisel. Mida kiiremini andmeid töödeldakse, seda kiiremini pääsevad ettevõtted tõhusalt järgmisele arenguetapile.
- Varieeruvus: suurandmete teine omadus on varieeruvus. See tähendab, et andmeid tuleb hallata ebaefektiivselt, nii et nendes poleks vastuolusid. Andmete ebajärjekindlusega tuleb tõhusalt tegeleda, nii et see ei mõjuta andmete kvaliteeti ühelgi etapil.
- Andmete keerukus: ettevõtted ja kaubamärgid haldavad tänapäeval tonni andmeid, mis pärinevad mitmest allikast. Need andmed tuleb ühendada, ühendada ja seostada, et ettevõtted saaksid neid teadmisi mõista ja kasutada neid tõhusate kampaaniate ja plaanide koostamiseks. Sellepärast on keerukus keerukate andmete hulgas kõige olulisem.
Seetõttu pole üllatav, et suurandmed on üks suurimaid tegureid, mis mõjutavad ettevõtete toimimist mitmel kujul. Paljudes tööstusharudes kasutavad nii arenenud ettevõtted kui ka idufirmad suurandmete jõudu innovaatiliste ja konkurentsivõimeliste lahenduste loomiseks. Näiteks on tervishoiusektor suurt kasu suurandmete lahenduste kasutamisest. Selles valdkonnas analüüsivad andmepioneerid tõhusalt meditsiiniliste uuringute tulemusi ja avastavad seeläbi ravimite ja vaktsiinide uusi eeliseid ja riske. Need suurandmelahendusi kasutavad uuringud on palju ulatuslikumad kui kliinilised uuringud, võimaldades tervishoiutööstusel oma potentsiaali laiendada ja piiramatuid võimalusi tõhusalt ahistada. Ka muud tööstusharud ärkavad selle järele aeglaselt ja igas suuruses ja sektoris tegutsevate ettevõtete andmete tehnikaid võetakse üha enam kasutusele. Need teadmised võimaldavad kaubamärkidel mitte ainult pakkuda oma praegusele vaatajaskonnale uusi ja innovaatilisi tooteid, vaid luua ka uuenduslikke kujundusi edaspidiseks kasutamiseks.
Paljud organisatsioonid on tänapäeval paljude infovoogude keskel, kus tuleb nõuetekohaselt uurida andmeid toodete ja teenuste, ostjate ja müüjate ning tarbijate kavatsuste kohta. Kui kaubamärgid soovivad tulevastel turgudel ellu jääda, peavad nad saama kasutada Big data pakutavaid võimalusi tõhusal ja edukal viisil. Üks olulisemaid suurandmete vastuvõtmise aspekte on raamistik, mille ettevõtted sooviksid oma kasutamiseks kasutusele võtta. Kaks turul populaarseimat suurandmete raamistikku on Hadoop ja Spark. Ehkki Spark on Hadoopist kõige aktiivsema avatud lähtekoodiga edestanud, kasutavad mõlemat raamistikku mitu ettevõtet sektorites. Kuigi Hadoopi ja Apache Sparki võrdlemine pole tegelikult võimalik, on mõlemal neist süsteemidest mõned väga sarnased kasutusalad ja funktsioonid.
Hadoop vs Apache Spark Infographics
Allpool on toodud 6 peamist Hadoopi ja Apache Sparki võrdlust
Mõlemad Hadoop vs Apache Spark on suur andmesideraamistik ja sisaldab mõnda kõige populaarsemat tööriista ja tehnikat, mida kaubamärgid saavad kasutada andmetega seotud suurte ülesannete täitmiseks.
Doad Cuttingi ja Mike Cafarella poolt loodud Hadoop loodi aastal 2006. Sel ajal töötati see välja Nutchi otsimootoriprojekti levitamise toetamiseks. Hiljem sai sellest üks olulisemaid suurandmete raamistikke ja kuni viimase ajani domineeris see turul olulise tegijana. Apache Spark on seevastu avatud lähtekoodiga klastri arvutamisraamistik, mis töötati välja Californias AMPLabis. Hiljem annetati see Apache Tarkvara Sihtasutusele, kus see jääb tänaseni. n Veebruaris 2014 sai Sparkist Apache'i tipptasemel projekt ja sama aasta novembris püstitas Databricksi insenerimeeskond uue rekordi Spark-raamistiku kasutamisel suures sortimises. Mõlemad Hadoop vs Apache Spark on äärmiselt populaarne andmesideraamistik, mida kasutavad mitmed ettevõtted ja kes konkureerivad üksteisega suurema turuosa pärast.
Kuigi Hadoop vs Apache Spark võivad tunduda konkurentidena, ei täida nad samu ülesandeid ja mõnes olukorras võivad nad isegi koos töötada. Ehkki teatatakse, et Spark võib mõnel juhul toimida üle 100 korra kiiremini kui Hadoop, pole sellel oma salvestussüsteemi. See on oluline kriteerium, kuna hajutatud ladustamine on andmeprojektide üks olulisemaid aspekte. Selle põhjuseks on asjaolu, et andmesalvestusraamistik võimaldab andmeid salvestada mitme PETA andmekogumitesse, mida saab omakorda salvestada lõpmatul arvul kõvaketastel, muutes selle äärmiselt kulutasuvaks. Lisaks peavad andmeraamistikud olema oma olemuselt skaleeritavad, et andmete mahu kasvades saaks võrku lisada rohkem draivereid. Kuna Sparkil pole oma andmesalvestussüsteemi, vajab see raamistik süsteemi, mille pakub teine osapool. Sellepärast kasutavad paljud suurandmete projektide jaoks firmad, kes installivad täpsema analüüsirakenduse Spark, tavaliselt andmete salvestamiseks ka Hadoopi hajutatud failisüsteemi.
Kiirus on seepärast üks asi, mis annab Sparkile Hadoopi ees täiendava serva. Kuna Spark haldab oma funktsioone, kopeerides need hajutatud füüsilisest salvestusruumist. Kuna Sparkis pole aeglaseid kohmakaid mehaanilisi kõvakettaid, on kiirem, kui see suudab oma funktsioone Hadoopiga võrreldes täita. Hadoopi korral salvestatakse andmed kirjutamisel Hadoopi MapReduce-süsteemi, mis kirjutab kõik andmed ka pärast iga funktsiooni uuesti füüsilisse andmekandjale. Andmete kopeerimine viidi läbi nii, et täielik taastamine oli võimalik juhuks, kui protsessi käigus läks midagi valesti. Kuna elektrooniliselt salvestatud andmed on muutlikumad, peeti seda oluliseks. Spark-süsteemi korral on andmed paigutatud süsteemi, mida nimetatakse elastseks hajutatud andmekogumiks ja mida saab taastada juhul, kui suurandmete protsessi ajal läheb midagi valesti.
Teine asi, mis seab Sparki Hadoopist ette, on see, et Spark suudab tööülesandeid reaalajas töödelda ja tal on täiustatud masinõpe. Reaalajas töötlemine tähendab seda, et andmeid saab analüütilisse rakendusse sisestada hetkest, kui need on teada, ja teadmisi saab sellest kohe. See tähendab, et nende teadmiste osas saab võtta viivitamatuid meetmeid, võimaldades ettevõtetel praeguseid võimalusi ära kasutada. Lisaks määratletakse masinõpe algoritmidena, mis suudavad enda jaoks mõelda, võimaldades seeläbi luua lahenduse suurtele andmekogumitele. See on omamoodi tehnoloogia, mis on arenenud tööstusharude keskmes ja mis võib aidata juhtkonnal probleemidega toime tulla, enne kui need ühelt poolt isegi tekivad, ning luua ka uuendusliku tehnoloogia, mis vastutab teisalt juhita autode ja laevade eest.
Hadoop vs Apache Spark on seega kaks erinevat andmebaasisüsteemi ja siin on mõned asjad, mis eristavad neid:
- Mõlemad süsteemid töötavad erineval viisil: Hadoop vs Apache Spark on suured andmeraamistikud, millel on erinevad funktsioonid. Hadoop on küll hajutatud andmeinfrastruktuur, mis jaotab tohutut andmekogumist mitme sõlme vahel. See tähendab, et Hadoopi kasutajad ei pea investeerima ja hooldama kohandatud riistvara, mis on äärmiselt kallis. Andmete indekseerimise ja jälgimise abil võimaldab see ettevõtetel teha sama kiiresti ja kiiresti. Teisest küljest on Spark andmetöötlusriistad, mis töötavad hajutatud andmesalvestusel, kuid ei levita salvestusruumi.
- Ühte süsteemi on võimalik kasutada ka ilma teiseta : Hadoop pakub kasutajatele mitte ainult salvestuskomponenti (Hadoopi hajutatud failisüsteem), vaid sellel on ka töötlemiskomponent nimega MapReduce. See tähendab, et kasutajad, kes ostsid Hadoopi, ei pea Sparkit oma töötlemisvajaduste jaoks ostma. Samal ajal ei pea Sparki kasutajad installima midagi Hadoopiga seotud. Kuna Sparkil pole failihaldussüsteemi, kui kaubamärgid seda vajavad, saavad nad integreerida pilvepõhise süsteemi, mis ei pea olema Hadoopiga seotud.
- Spark on palju kiirem kui Hadoop, kuid mitte kõik organisatsioonid ei vaja nii kiirel kiirusel toimimiseks analüütikat: MapReduce'i töötlusstiil on hea, kuid kui teie ettevõtetel on staatilisemad funktsioonid, saavad nad andmeanalüütilisi funktsioone läbi viia ka pakkimistöötluse kaudu. Kui aga ettevõtetel on vaja voogesitada andmeid tehasekorrusel asuvate andurite abil või nad vajavad mitut toimingut, on kõige parem investeerida Sparki suurandmete tarkvara. Lisaks nõuavad paljud masinõppe algoritmid mitut toimingut ja mõned Spark-tööriista levinumad rakendused hõlmavad muu hulgas veebipõhiseid tootesoovitusi, masinate jälgimist ja küberturvalisust.
Hadoop vs Apache Spark on tegelikult kaks peamist suurt andmeraamistikku, mis tänapäeval turul eksisteerivad. Kuigi mõlemad Hadoopi ja Apache Sparki raamistikud asuvad sageli võitluses domineerimise üle, on neil siiski palju funktsioone, mis muudavad need oma mõjualal äärmiselt oluliseks. Nad töötavad erinevates olukordades ja kipuvad tavaliselt täitma unikaalseid ja eristuvaid funktsioone.
Soovitatavad kursused
See on olnud Hadoopi ja Apache Sparki juhend. Siin oleme arutanud suurandmete ajastut. See on asi, mida iga bränd peab vaatama, et see annaks tõhusaid tulemusi, sest tulevik kuulub neile ettevõtetele, kes koguvad andmetest väärtust edukas mood. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmist artiklit Hadoop vs Apache Spark -
- Hadoop vs Apache Spark - huvitavad asjad, mida peate teadma
- Apache Hadoop vs Apache Spark | 10 parimat kasulikku võrdlust
- Hadoop vs taru - saate teada parimad erinevused
- Big Data vs Apache Hadoop - 4 parimat võrdlust, mida peate õppima
- Mida eelistada Hadoopi või Sparki