Разлика између Хадоопа и Апацхе Спарк
Хадооп вс Апацхе Спарк је велики оквир података и садржи неке од најпопуларнијих алата и техника које брендови могу да користе у обављању великих задатака везаних за податке. Апацхе Спарк, с друге стране, представља рачунски оквир кластера отвореног кода. Иако се Хадооп вс Апацхе Спарк може чинити као такмичар, они не обављају исте задатке и у неким ситуацијама могу чак и заједно радити. Иако се извештава да Спарк у неким случајевима може функционисати више од 100 пута брже од Хадоопа, он нема сопствени систем складиштења. Ово је важан критеријум јер је дистрибуирано складиштење један од најважнијих аспеката пројеката података.
Па шта је тачно Биг Дата?
Велики подаци велика су буззворд која помаже организацијама и компанијама да схвате велике количине података. Током протекле деценије доста је пажње припало и, једноставним речима, дефинисано је као велики подаци који су толико велики за компанију да се не могу обрадити кориштењем конвенционалних извора. Свакодневно се развијају новији алати тако да компаније могу да схвате ову све већу количину података. Зато су велики подаци један од највећих технолошких трендова који ће утицати на резултате брендова и компанија широм света.
Колика је величина Биг Дата-а и колико брзо расте овај сектор?
Технологија је одувек играла саставну улогу у функционисању брендова и компанија широм света. То је зато што технологија помаже компанијама да на ефикасан начин повећају свој профит и продуктивност. На пример, у свом излагању, Кег Кругер је описао како се у попису у САД-у користио Холлеритх Табулатион Систем где се много података морало механички табеларно приказати. Да би се изборио са огромном количином података, Холлеритх је комбинован са три друге компаније да би формирао корпорацију за рачунарску табеларну књигу која се данас назива ИБМ или Интернатионал Бусинесс Мацхинес.
Подаци се мере у бајтовима, што је јединица која се користи за мерење дигиталних информација. У пољу је 8 бита једнако једном бајту. Од гигабајта до петабајта, свет великих података шири се. Неке вредности података између осталих се називају гигабајт, терабајт, петабајт и егзабајт.
Да би ствари ставили у перспективу, један гигабајт је једнак 1024 мегабајта, што је податак који се чува на једном ДВД-у, док је један петабајт количина података која се чува на ЦД-овима високим око 2 миље или вредан 13 година ХД ТВ видео записа, док је један егзабајт једнака милијарду гигабајта.
Неке од главних карактеристика Биг Дата-а могу се поменути у наставку:
- Количина података: Количина података једна је од највећих карактеристика Биг дата. Када су величина и потенцијал података велики, веће су шансе да се они квалификују као велики подаци. Сам назив Биг Дата садржи реч и то је само по себи карактеристика величине.
- Разноликост података: Још једна карактеристика Биг дата-а је разноликост. Такође је важно да се на наведеним подацима мора извршити анализа података. Поред тога, важно је и то да аналитичари могу да користе наведене податке како би извукли драгоцене увиде који могу заузврат помоћи компанији у постизању њених циљева.
- Брзина података: Овде се термин брзина односи на брзину којом се подаци генеришу и обрађују. Ово је изузетно важно јер брзина којом се подаци обрађују игра велику улогу у помагању компанијама да остваре своје циљеве. Што се бржи подаци обраде то ће брже компаније бити у могућности да на ефикасан начин дођу до следеће фазе развоја.
- Променљивост : Још једна карактеристика великих података је променљивост. То значи да се подацима мора управљати неефикасним начином како не би било недоследности у њима. Неусаглашеност података мора се решити на ефикасан начин тако да не утиче на квалитет података у било којој фази.
- Сложена природа података: Компаније и брендови данас управљају тонама података који долазе из више извора. Ове податке треба повезати, повезати и повезати како би компаније могле да схвате ове спознаје и користе их за прављење ефикасних кампања и планова. Зато је сложеност једна од најцеловитијих карактеристика великих података.
Стога не чуди да су велики подаци један од највећих фактора који утичу на функционисање предузећа у многим облицима. У многим индустријама и успешне компаније и стартапови користе моћ великих података да би створили иновативна и конкурентна решења. На пример, здравствена индустрија је имала велику корист од коришћења великих података. У овој индустрији пионири података ефикасно анализирају резултате медицинских испитивања и тако откривају нове предности и ризике од лекова и вакцина. Ова испитивања која користе велика решења података су у много већем обиму од клиничких испитивања, омогућавајући здравственој индустрији да на ефикасан начин прошири свој потенцијал и малтретира неограничене могућности. И друге индустрије се полако провлаче с тим и све је веће усвајање техника података од компанија свих величина и сектора. Такво знање омогућава брендовима да не само да понуде нове и иновативне производе својој тренутној публици, већ такође стварају иновативне дизајне за будућу употребу.
Многе организације су данас усред великог броја токова информација где се подаци о производима и услугама, купцима и продавачима, намерама потрошача између осталих морају правилно проучавати. Ако брендови желе да опстану на будућим тржиштима, онда морају бити у могућности да користе могућности које нуде Биг дата на ефикасан и успешан начин. Један од најважнијих аспеката усвајања великих података је оквир који компаније желе да усвоје за њихову употребу. Два најпопуларнија оквира великих података која постоје на тржишту укључују Хадооп и Спарк. Иако је Спарк претекао Хадооп као најактивнији опен-соурце, оба ова оквира користе више компанија из различитих сектора. Иако поређење између Хадоопа и Апацхе Спарка заиста није могуће, оба ова система имају неке врло сличне намене и функције.
Хадооп вс Апацхе Спарк Инфограпхицс
Испод је топ 6 упоређивања између Хадооп и Апацхе Спарк
И Хадооп вс Апацхе Спарк је велики оквир података и садржи неке од најпопуларнијих алата и техника које брендови могу да користе у обављању великих задатака везаних за податке.
Осмислили су га Доуг Цуттинг и Мике Цафарелла, Хадооп је створен 2006. године. Тада је развијен да подржи дистрибуцију за пројекат претраживача Нутцх. Касније је постала један од најважнијих оквира великих података и донедавно је доминирала на тржишту као главни играч. Апацхе Спарк, с друге стране, представља рачунски оквир кластера са отвореним кодом који је развијен на АМПЛаб-у у Калифорнији. Касније је поклоњена Апацхе Софтваре Фоундатион, где и данас стоји. У фебруару 2014., Спарк је постао врхунски Апацхе пројекат, а касније, у новембру исте године, инжењерски тим компаније Датабрицкс поставио је нови рекорд у великој могућности сортирања уз употребу Спарк оквира. Оба Хадооп вс Апацхе Спарк изузетно је популаран оквир података који користи више компанија и такмиче се једни с другима за више простора на тржишту.
Иако се Хадооп вс Апацхе Спарк може чинити као такмичар, они не обављају исте задатке и у неким ситуацијама могу чак и заједно радити. Иако се извештава да Спарк у неким случајевима може функционисати више од 100 пута брже од Хадоопа, он нема сопствени систем складиштења. Ово је важан критеријум јер је дистрибуирано складиштење један од најважнијих аспеката пројеката података. То је зато што оквир за похрану података омогућава чување података у више ПЕТА скупова података које заузврат могу бити смештене на бесконачном броју чврстих дискова, што је чини изузетно исплативом. Поред тога, оквири података морају бити скалабилне природе, тако да се више драјвера може додати у мрежу када и када се повећава величина података. Како Спарк нема сопствени систем за чување података, овај оквир захтева онај који обезбеђује друга страна. Зато за многе пројекте великих података компаније које инсталирају Спарк за напредну аналитичку апликацију обично такође користе Хадооп Дистрибутед датотечни систем за складиштење података.
Брзина је, дакле, једина ствар која Спарку даје додатну предност над Хадооп-ом. Јер Спарк управља својим функцијама копирањем из дистрибуиране физичке меморије. Због тога што у Спарку не постоје спори механички чврсти дискови, брзина којом он може да извршава своје функције у односу на Хадооп је бржа. У случају Хадоопа, подаци се записују спремају у Хадооп-ов МапРедуце систем који такође враћа све податке на физички медиј за похрану након сваке функције. Ово копирање података је урађено тако да је могућ потпуни опоравак у случају да нешто пође по злу током процеса. Како су подаци похрањени у електроничком облику нестабилнији, то се сматрало важним. У случају Спарк система, подаци су распоређени у систему званом отпорни дистрибуирани скупови података који се могу опоравити у случају да нешто пође по злу током великог података.
Још једна ствар која поставља Спарк испред Хадоопа јесте да је Спарк способан да обрађује задатке у реалном времену и да има напредно машинско учење. Обрада у реалном времену значи да се подаци могу унијети у аналитичку апликацију оног тренутка када су познати и увиди се могу одмах добити. То значи да се на тим увидима могу предузети непосредни кораци, омогућавајући компанијама да искористе тренутне могућности. Поред тога, машинско учење је дефинисано као алгоритми који могу размишљати сами, омогућавајући им да креирају решење за велике скупове података. Ово је врста технологије која је у срцу напредне индустрије и може помоћи менаџменту да се суочи са проблемима пре него што се они појаве с једне стране и такође створи иновативну технологију која је одговорна за аутомобиле и бродове без возача с друге стране.
Хадооп вс Апацхе Спарк су, дакле, два различита система база података и ево неколико ствари које их раздвајају:
- Оба ова система раде на различит начин: Хадооп вс Апацхе Спарк су оквири великих података који имају различите функције. Док је Хадооп инфраструктура за дистрибуцију података, која дистрибуира огромно прикупљање података на више чворова. То значи да корисници Хадоопа не морају да улажу и одржавају прилагођени хардвер који је изузетно скуп. Индексирањем и праћењем података компанија омогућава компанијама да то брзо ураде брзо. Са друге стране, Спарк је алат за обраду података који делује на дистрибуираном складишту података, али не дистрибуира складиште података.
- Могуће је користити један систем без другог: Хадооп корисницима пружа не само компоненту складиштења (Хадооп дистрибуирани систем датотека), већ има и компоненту за обраду која се зове МапРедуце. То значи да корисници који су купили Хадооп не морају да купују Спарк за потребе обраде. Истовремено корисници Спарка не морају инсталирати ништа везано за Хадооп. Како Спарк нема систем управљања датотекама, ако је брендовима потребан, они могу интегрисати систем утемељен на облаку који не мора бити повезан са Хадооп-ом.
- Спарк је много бржи од Хадоопа, али можда неће свим организацијама требати аналитика да би функционисала тако брзом брзином: МапРедуцеов стил обраде је добар, али ако ваше компаније имају статичке функције, оне могу обављати и аналитичке функције података и кроз групну обраду. Међутим, ако компаније морају да струју податке са сензора на фабричком поду или захтевају вишеструке операције, најбоље је инвестирати у Спарк софтвер за велике податке. Поред тога, многи алгоритми машинског учења захтевају више операција, а неке уобичајене апликације за Спарк алат укључују интернетске препоруке производа, праћење машина и цибер безбедност.
Хадооп вс Апацхе Спарк су заиста два главна оквира података који постоје на тржишту данас. Иако су оба оквира Хадооп вс Апацхе Спарк често постављена у борби за доминацију, они и даље имају пуно функција које им чине изузетно важне у њиховом подручју утицаја. Они раде у различитим ситуацијама и генерално имају тенденцију да обављају јединствене и јединствене функције.
Препоручени курсеви
Ово је водич за Хадооп вс Апацхе Спарк. Овде смо разговарали о доба великих података, што сваки бренд мора да погледа како би ефективно могли да дају резултате, јер будућност припада оним компанијама које извлаче вредност из података у успешна мода. Такође можете погледати следећи чланак Хадооп вс Апацхе Спарк да бисте сазнали више -
- Хадооп вс Апацхе Спарк - Занимљиве ствари које морате знати
- Апацхе Хадооп вс Апацхе Спарк | Топ 10 корисних поређења која треба знати
- Хадооп вс кошница - сазнајте најбоље разлике
- Биг Дата вс Апацхе Хадооп - 4 најбоље поређење које морате научити
- Шта више вољети Хадооп или Спарк