Разлика између МапРедуце и Спарк
Мап Редуце је оквир отвореног кода за писање података у ХДФС и обраду структурираних и неструктурираних података присутних у ХДФС. Смањивање карте ограничено је на серијску обраду, а на осталим је Спарк способан да ради било коју врсту обраде. СПАРК је независни процесор за обраду у реалном времену који се може инсталирати на било који систем дистрибуиране датотеке као што је Хадооп. СПАРК пружа перформансе 10 пута брже од смањивања мапа на диску и 100 пута брже од смањења мапе на мрежи у меморији.
Неед фор СПАРК
- Итеративе Аналитицс: Смањивање мапе није тако ефикасно као СПАРК за решавање проблема за које је потребна итеративна аналитика јер мора ићи на диск за сваку итерацију.
- Интерактивна аналитика: Смањивање мапе често се користи за покретање ад-хоц упита за које треба да дође до дисковне меморије која опет није тако ефикасна као СПАРК, јер се последња односи у меморији која је бржа.
- Није погодно за ОЛТП: Како делује у батцх оријентисаном оквиру, није погодан за велики број кратких трансакција.
- Није погодно за граф: Библиотека Апацхе Грапх обрађује граф који додаје већу сложеност смањењу мапе.
- Није погодно за тривијалне операције: За операције попут филтера и спајања можда ћемо морати поново да напишемо задатке, што постаје сложеније због обрасца кључ-вредност.
Упоредна статистика између МапРедуце и Спарк (Инфограпхицс)
Испод је топ 15 разлика између МапРедуце и Спарк
Кључне разлике између МапРедуце и Спарк
Испод су листе тачака, опишите кључне разлике између МапРедуце-а и Спарк-а:
- Спарк је погодан за реално време док се користи помоћу меморије док је МапРедуце ограничен на батцх обраду.
- Спарк има РДД (Ресилиент Дистрибутед Датасет) који нам омогућава операторе високог нивоа, али у Мапи смањујемо морамо да кодирамо сваку операцију, што је чини компаративним.
- Спарк може да обрађује графиконе и подржава алат за машинско учење.
- Испод је разлика између екосистема МапРедуце и Спарк.
Пример где је МапРедуце вс Спарк погодан, је следећи
Искра: Откривање преваре са кредитном картицом
МапРедуце: Израда редовних извештаја који захтевају доношење одлука.
Табела упоређивања МапРедуце вс Спарк
| Основе поређења | Карта смањити | Искра |
| Оквир | Оквир отвореног кода за писање података у ХДФС и обраду структурираних и неструктурираних података присутних у ХДФС. | Оквир отвореног кода за бржу и општу обраду података |
| Брзина | Мап-Редуце процесира податке (чита и пише) са диска тако да је пролаз спор у поређењу са Спарк-ом. | Спарк је барем 10Кс бржи на диску и 100Кс бржи у меморији као и Мап Мап Редуце. |
| Потешкоћа | Морамо да кодирамо / обрађујемо сваки поступак. | Програмирање је лако доступно РДД (Ресилиент Дистрибутед Датасет). |
| Реалном времену | Није погодно за ОЛТП трансакцију само за пакетни режим | Може поднијети обраду у стварном времену. Коришћење СПАРК Стреаминг-а. |
| Латентност | Рачунски оквир за латенције на високом нивоу | Рачунални оквир ниског нивоа латенције. |
| Толеранција грешке | Главни демони проверавају откуцаје демона робова и у случају да демони робова не успеју, главни демони премештају све на чекању и у току операције другом робу. | РДД-ови пружају толеранцију грешке СПАРК-у. Они се односе на скуп података који се налазе у спољној меморији (ХДФС, ХБасе) и раде паралелно. |
| Планер | У програму Мап Редуцт користимо спољни планер попут Оозие. | Док СПАРК ради са рачунањем у меморији, он делује као сопствени планер. |
| Трошак | Смањивање карте је релативно јефтиније у поређењу са СПАРК-ом. | Како ради у меморији тако му треба и доста РАМ-а што га чини релативно скупљим. |
| Платформа развијена на | Мап Редуце је развијен помоћу Јава. | СПАРК је развијен користећи Сцала. |
| Подржани језик | Мап Редуце у основи подржава Ц, Ц ++, Руби, Гроови, Перл, Питхон. | Спарк подржава Сцала, Јава, Питхон, Р, СКЛ. |
| Подршка за СКЛ | Мап Редуцт покреће упите помоћу језика упита кошнице. | Спарк има свој језик упита познат као Спарк СКЛ. |
| Прилагодљивост | У Редуцирање мапа можемо додати до н броја чворова. Највећи Хадооп кластер има 14000 чворова. | У Спарк такође можемо додати н броја чворова. Највећи Спарк кластер има 8000 чворова. |
| Машинско учење | Мап Редуце подржава Апацхе Махоут алат за машинско учење. | Спарк подржава МЛлиб алат за машинско учење. |
| Кеширање | Смањивање мапе није у стању да сачува податке у меморији тако да није тако брзо у поређењу са Спарк-ом. | Спарк спрема меморијске податке ради даљих понављања тако да је врло брз у поређењу са Смањивањем мапе. |
| Сигурност | Мап Редуце подржава више сигурносних пројеката и функција у поређењу са Спарк-ом | Сигурност искре још увек није сазрела као заштита од смањивања карата |
Закључак - МапРедуце вс Спарк
По горњој Разлици између МапРедуце-а и Спарк-а, прилично је јасно да је СПАРК много напреднији рачунски мотор у поређењу са редукцијом мапе. Спарк је компатибилан са било којом врстом формата датотеке, а такође је прилично бржи од смањивања мапе. Искра такође има могућности обраде графика и могућности машинског учења.
С једне стране, смањење карте је ограничено на групну обраду, а са друге је Спарк способан да ради било коју врсту обраде (батцх, интерактивна, итеративна, стреаминг, граф). Због велике компатибилности, Спарк је омиљен за Дата Сциентист и зато замењује Мап смањује и брзо расте. Ипак, морамо да похранимо податке у ХДФС и понекад ћемо можда требати и ХБасе. Зато морамо покренути и Спарк и Хадооп да бисмо постигли најбоље.
Препоручени чланци:
Ово је водич за МапРедуце вс Спарк, њихово значење, упоређивање главе до главе, кључне разлике, табелу поређења и закључак. Такође можете погледати следеће чланке да бисте сазнали више -
- 7 важних ствари о Апацхе искре (водич)
- Хадооп вс Апацхе Спарк - Занимљиве ствари које морате знати
- Апацхе Хадооп вс Апацхе Спарк | Топ 10 упоређивања које морате знати!
- Како ради МапРедуце?
- Утицај технолошке и пословне аналитике