Die Hauptunterschied zwischen Hadoop und Spark ist, dass die Hadoop ist ein Apache-Open-Source-Framework, das die verteilte Verarbeitung großer Datensätze über Computercluster mithilfe einfacher Programmiermodelle ermöglicht, während Spark ein Cluster-Computing-Framework ist, das für schnelle Hadoop-Berechnungen entwickelt wurde.

Big Data bezieht sich auf die Sammlung von Daten, die eine enorme Menge, Geschwindigkeit und Vielfalt aufweisen. Daher ist es nicht möglich, traditionelle Datenspeicherungs- und -verarbeitungsmethoden zur Analyse von Big Data zu verwenden. Hadoop ist eine Software zur effektiven und effizienten Speicherung und Verarbeitung von Big Data. Spark hingegen ist ein Apache-Framework, um die Rechengeschwindigkeit von Hadoop zu erhöhen. Es kann sowohl Batch- als auch Echtzeitanalysen und Datenverarbeitungsworkloads verarbeiten.

Big Data, Hadoop, Spark

Was ist Hadoop?

Hadoop ist ein Open-Source-Framework, das von der Apache Software Foundation entwickelt wurde. Es wird verwendet, um Big Data in einer verteilten Umgebung zu speichern, um sie gleichzeitig zu verarbeiten. Außerdem bietet es verteilte Speicherung und Berechnung über Computercluster. Darüber hinaus gibt es vier Hauptkomponenten in der Hadoop-Architektur. Sie sind; Hadoop File Distributed System (HDFS), Hadoop MapReduce, Hadoop Common und Hadoop YARN.

HDFS ist das Hadoop-Speichersystem. Es arbeitet nach der Master-Slave-Architektur. Der Master-Knoten verwaltet die Metadaten des Dateisystems. Die anderen Computer arbeiten als Slave-Knoten oder Datenknoten. Außerdem werden die Daten auf diese Datenknoten aufgeteilt. Ebenso enthält Hadoop MapReduce den Algorithmus zum Verarbeiten von Daten. Hier führt der Master-Knoten Map-Reduce-Jobs auf Slave-Knoten aus. Und der Slave-Knoten führt die Aufgaben aus und sendet die Ergebnisse zurück an den Master-Knoten. Darüber hinaus bietet Hadoop Common Java-Bibliotheken und Dienstprogramme zur Unterstützung der anderen Komponenten. Andererseits führt Hadoop YARN das Cluster-Ressourcenmanagement und die Jobplanung durch.

Was ist Spark

Spark ist ein Apache-Framework, um die Rechengeschwindigkeit von Hadoop zu erhöhen. Es hilft Hadoop, die Wartezeit zwischen Abfragen zu reduzieren und die Wartezeit für die Ausführung des Programms zu minimieren.

Spark SQL, Spark Streaming, MLib, GraphX ​​und Apache Spark Core sind die Hauptkomponenten von Spark.

Funkenkern – Alle Funktionen basieren auf Spark Core. Es ist die allgemeine Ausführungs-Engine für die Spark-Plattform. Es bietet In-Memory-Computing und Referenzieren von Datensätzen in externen Speichersystemen.

Spark-SQL – Bietet SchemaRDD, das strukturierte und halbstrukturierte Daten unterstützt.

Spark-Streaming – Bietet Funktionen zur Durchführung von Streaming-Analysen.

MLib – Ein verteiltes Machine-Learning-Framework. Spark MLib ist schneller als die festplattenbasierte Hadoop-Version von Apache Mahout.

GraphX – Ein verteiltes Graphverarbeitungs-Framework. Es bietet eine API zum Ausdrücken von Graphberechnungen, die die benutzerdefinierten Graphen unter Verwendung der Pregel-Abstraktions-API modellieren kann.

Unterschied zwischen Hadoop und Spark

Definition

Hadoop ist ein Open-Source-Framework von Apache, das die verteilte Verarbeitung großer Datensätze über Computercluster mithilfe einfacher Programmiermodelle ermöglicht. Apache Spark ist ein verteiltes Open-Source-Allzweck-Cluster-Computing-Framework. Dies erklärt also den Hauptunterschied zwischen Hadoop und Spark.

Geschwindigkeit

Geschwindigkeit ist ein weiterer Unterschied zwischen Hadoop und Spark. Spark arbeitet schneller als Hadoop.

Fehlertoleranz

Hadoop verwendet die Replikation von Daten in mehreren Kopien, um Fehlertoleranz zu erreichen. Spark verwendet Resilient Distributed Dataset (RDD) für Fehlertoleranz.

API

Ein weiterer Unterschied zwischen Hadoop und Spark besteht darin, dass Spark eine Vielzahl von APIs bereitstellt, die mit mehreren Datenquellen und Sprachen verwendet werden können. Außerdem sind sie erweiterbarer als Hadoop-APIs.

Verwendungszweck

Hadoop wird verwendet, um die Datenspeicherung und -verarbeitung von Big-Data-Anwendungen zu verwalten, die in geclusterten Systemen ausgeführt werden. Spark wird verwendet, um den Hadoop-Rechenprozess zu beschleunigen. Daher ist dies auch ein wichtiger Unterschied zwischen Hadoop und Spark.

Abschluss

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Unterschied zwischen Hadoop und Spark darin besteht, dass Hadoop ein Apache Open-Source-Framework ist, das die verteilte Verarbeitung großer Datensätze über Computercluster mithilfe einfacher Programmiermodelle ermöglicht, während Spark ein Cluster-Computing-Framework ist, das für schnelle Hadoop-Berechnungen entwickelt wurde. Beide können für Anwendungen verwendet werden, die auf Predictive Analytics, Data Mining, Machine Learning und vielem mehr basieren.

Referenz:

1. „Hadoop – Einführung in Hadoop.“ Www.tutorialspoint.com, Tutorials Point, hier verfügbar.2. „Einführung in Apache Spark.“ Www.tutorialspoint.com, Tutorials Point, hier verfügbar.

Bild mit freundlicher Genehmigung:

1. „Apache Hadoop Elephant“ von Intel Free Press (CC BY-SA 2.0) über Flickr2. „Spark Java Logo“ Von David Åse – Eigene Arbeit (CC BY-SA 4.0) über Commons Wikimedia