Unterschiede zwischen MapReduce und Apache Spark
Apache Hadoop ist ein Open-Source-Software-Framework, das entwickelt wurde, um von einzelnen Servern auf Tausende von Computern zu skalieren und Anwendungen auf Clustern von Standardhardware auszuführen. Das Apache Hadoop-Framework ist in zwei Ebenen unterteilt.
- Hadoop Distributed File System (HDFS)
- Verarbeitungsebene (MapReduce)
Die Speicherebene von Hadoop, dh HDFS, ist für die Speicherung der Daten verantwortlich, während MapReduce für die Verarbeitung der Daten in Hadoop Cluster verantwortlich ist. MapReduce ist dieses Programmierparadigma, das eine massive Skalierbarkeit über Hunderte oder Tausende von Servern in einem Hadoop-Cluster ermöglicht. MapReduce ist eine Verarbeitungstechnik und ein Programmmodell für verteiltes Rechnen auf Basis der Programmiersprache Java. MapReduce ist ein leistungsstarkes Framework für die Verarbeitung großer, verteilter Mengen strukturierter oder unstrukturierter Daten in einem Hadoop-Cluster, der im Hadoop Distributed File System (HDFS) gespeichert ist. Die leistungsstarken Funktionen von MapReduce sind die Skalierbarkeit.
- Apache Spark ist ein blitzschnelles Framework für die Cluster-Computing-Technologie, das für die schnelle Berechnung von Daten in großem Umfang entwickelt wurde. Apache Spark ist eine verteilte Verarbeitungsengine, verfügt jedoch nicht über einen integrierten Cluster-Ressourcenmanager und ein verteiltes Speichersystem. Sie müssen einen Cluster-Manager und ein Speichersystem Ihrer Wahl anschließen. Apache Spark besteht aus einem Spark-Core und einer Reihe von Bibliotheken, die denen von Hadoop ähneln. Der Kern ist die Distributed Execution Engine und eine Reihe von Sprachen. Apache Spark unterstützt Sprachen wie Java, Scala, Python und R für die verteilte Anwendungsentwicklung. Auf dem Spark-Kern werden zusätzliche Bibliotheken erstellt, um Workloads zu ermöglichen, die Streaming, SQL, Grafik und maschinelles Lernen verwenden. Apache Spark ist eine Datenverarbeitungs-Engine für Batch- und Streaming-Modi mit SQL-Abfragen, Grafikverarbeitung und maschinellem Lernen. Apache Spark kann unabhängig und auch auf Hadoop YARN Cluster Manager ausgeführt werden und somit vorhandene Hadoop-Daten lesen.
- Sie können Apache YARN oder Mesos als Cluster-Manager für Apache Spark auswählen.
- Sie können zwischen Hadoop Distributed File System (HDFS), Google Cloud Storage, Amazon S3 und Microsoft Azure für den Ressourcenmanager für Apache Spark wählen.
Head to Head Vergleich zwischen MapReduce und Apache Spark (Infografik)
Unten ist die Top 20 Vergleich zwischen dem MapReduce vs Apache Spark
Der Hauptunterschied zwischen MapReduce und Apache Spark
- MapReduce ist ausschließlich festplattenbasiert, während Apache Spark Speicher verwendet und eine Festplatte zur Verarbeitung verwenden kann.
- MapReduce und Apache Spark sind in Bezug auf Datentypen und Datenquellen ähnlich kompatibel.
- Der Hauptunterschied zwischen MapReduce und Spark besteht darin, dass MapReduce dauerhaften Speicher verwendet und Spark ausfallsichere verteilte Datasets verwendet.
- Hadoop MapReduce ist für Daten gedacht, die nicht in den Speicher passen, wohingegen Apache Spark eine bessere Leistung für die Daten bietet, die in den Speicher passen, insbesondere in dedizierten Clustern.
- Hadoop MapReduce kann aufgrund von Hadoop als Dienst eine kostengünstige Option sein, und Apache Spark ist aufgrund von Hochverfügbarkeitsspeicher kostengünstiger
- Apache Spark und Hadoop MapReduce sind beide fehlertolerant, aber im Vergleich ist Hadoop MapReduce fehlertoleranter als Spark.
- Hadoop MapReduce erfordert grundlegende Java-Programmierkenntnisse, während das Programmieren in Apache Spark einfacher ist, da es über einen interaktiven Modus verfügt.
- Spark ist in der Lage, Stapelverarbeitungsjobs 10- bis 100-mal schneller als MapReduce auszuführen. Beide Tools werden jedoch für die Verarbeitung von Big Data verwendet.
Wann benutzt man MapReduce:
- Lineare Verarbeitung eines großen Datensatzes
- Keine Zwischenlösung erforderlich
Wann benutzt man Apache Spark:
- Schnelle und interaktive Datenverarbeitung
- Verbinden von Datensätzen
- Graphverarbeitung
- Iterative Jobs
- Echtzeitverarbeitung
- Maschinelles Lernen
MapReduce vs Apache Spark Vergleichstabelle
| Karte verkleinern | Apache Spark | |
| Datenverarbeitung | Nur für die Stapelverarbeitung | Stapelverarbeitung sowie Echtzeit-Datenverarbeitung |
| Verarbeitungsgeschwindigkeit | Langsamer als Apache Spark, da bei E / A-Datenträger Latenz | 100x schneller im Speicher und 10x schneller auf der Festplatte |
| Kategorie | Datenverarbeitungs-Engine | Data Analytics Engine |
| Kosten | Weniger kostspielig im Vergleich zu Apache Spark | Mehr kostspieliger wegen einer großen Menge RAM |
| Skalierbarkeit | Beide sind auf 1000 Knoten in einem einzelnen Cluster skalierbar | Beide sind auf 1000 Knoten in einem einzelnen Cluster skalierbar |
| Maschinelles Lernen | MapReduce ist mit Apache Mahout besser kompatibel und lässt sich in Machine Learning integrieren | Apache Spark verfügt über integrierte APIs für maschinelles Lernen |
| Kompatibilität | Kompatibel mit allen Datenquellen und Dateiformaten | Apache Spark kann in alle von Hadoop Cluster unterstützten Datenquellen und Dateiformate integriert werden |
| Sicherheit | Das MapReduce-Framework ist sicherer als Apache Spark | Das Sicherheitsfeature in Apache Spark entwickelt sich weiter und wird immer ausgereifter |
| Planer | Abhängig vom externen Scheduler | Apache Spark hat einen eigenen Scheduler |
| Fehlertoleranz | Verwendet die Replikation für die Fehlertoleranz | Apache Spark verwendet RDD und andere Datenspeichermodelle für die Fehlertoleranz |
| Benutzerfreundlichkeit | MapReduce ist aufgrund von JAVA-APIs im Vergleich zu Apache Spark etwas komplex | Apache Spark ist aufgrund von Rich-APIs einfacher zu verwenden |
| Doppelte Eliminierung | MapReduce unterstützt diese Funktionen nicht | Apache Spark verarbeitet alle Datensätze genau einmal, wodurch Duplikate vermieden werden. |
| Sprachunterstützung | Die Hauptsprache ist Java, aber auch Sprachen wie C, C ++, Ruby, Python, Perl und Groovy werden unterstützt | Apache Spark Unterstützt Java, Scala, Python und R |
| Latenz | Sehr hohe Latenz | Sehr viel schnellerer Vergleich von MapReduce Framework |
| Komplexität | Es ist schwierig, Codes zu schreiben und zu debuggen | Einfach zu schreiben und zu debuggen |
| Apache-Community | Open Source Framework zur Datenverarbeitung | Open Source Framework zur schnelleren Datenverarbeitung |
| Codierung | Weitere Codezeilen | Kleinere Codezeilen |
| Interaktiver Modus | Nicht interaktiv | Interaktiv |
| Infrastruktur | Gebrauchsgüter-Hardware | Mid-to-High-Level-Hardware |
| SQL | Unterstützt durch Hive Query Language | Unterstützt durch Spark SQL |
Fazit - MapReduce vs Apache Spark
MapReduce und Apache Spark sind beide das wichtigste Werkzeug für die Verarbeitung von Big Data. Der Hauptvorteil von MapReduce besteht darin, dass die Datenverarbeitung auf einfache Weise über mehrere Rechenknoten skaliert werden kann, während Apache Spark Hochgeschwindigkeits-Computing, Agilität und relative Benutzerfreundlichkeit als perfekte Ergänzung zu MapReduce bietet. MapReduce und Apache Spark haben eine symbiotische Beziehung zueinander. Hadoop bietet Funktionen, die Spark nicht besitzt, z. B. ein verteiltes Dateisystem, und Spark bietet eine In-Memory-Verarbeitung in Echtzeit für die Datensätze, für die dies erforderlich ist. MapReduce ist ein festplattenbasiertes Computing, während Apache Spark ein RAM-basiertes Computing ist. MapReduce und Apache Spark zusammen sind ein leistungsstarkes Tool für die Verarbeitung von Big Data und machen den Hadoop-Cluster robuster.
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