Unterschied zwischen Hadoop und Apache Spark
Hadoop vs Apache Spark ist ein Big-Data-Framework und enthält einige der beliebtesten Tools und Techniken, mit denen Marken Big-Data-bezogene Aufgaben ausführen können. Apache Spark hingegen ist ein Open-Source-Cluster-Computing-Framework. Während Hadoop vs Apache Spark wie Konkurrenten erscheinen mögen, führen sie nicht dieselben Aufgaben aus und können in manchen Situationen sogar zusammenarbeiten. Es wird zwar berichtet, dass Spark in einigen Fällen mehr als 100-mal schneller als Hadoop funktionieren kann, es verfügt jedoch nicht über ein eigenes Speichersystem. Dies ist ein wichtiges Kriterium, da verteilte Speicherung einer der wichtigsten Aspekte von Datenprojekten ist.
Was genau ist Big Data?
Big Data ist ein großes Schlagwort, das Organisationen und Unternehmen dabei unterstützt, große Datenmengen zu verstehen. Es hat in den letzten zehn Jahren viel Aufmerksamkeit erhalten und ist in einfachen Worten definiert als Big Data, das für ein Unternehmen so groß ist, dass es nicht mit herkömmlichen Quellen verarbeitet werden kann. Täglich werden neuere Tools entwickelt, damit Unternehmen anfangen können, diese wachsende Datenmenge zu verstehen. Deshalb ist Big Data einer der größten Technologietrends, der die Ergebnisse von Marken und Unternehmen auf der ganzen Welt beeinflusst.
Wie groß ist Big Data und wie schnell wächst dieser Sektor?
Technologie war schon immer ein wesentlicher Bestandteil des Funktionierens von Marken und Unternehmen auf der ganzen Welt. Dies liegt daran, dass Technologie Unternehmen dabei hilft, ihre Gewinne und Produktivität auf effektive Weise zu steigern. Zum Beispiel hat Keg Kruger in seinem Vortrag beschrieben, wie die US-Volkszählung das Hollerith-Tabellierungssystem einsetzte, bei dem viele Daten auf mechanische Weise tabelliert werden mussten. Um mit der enormen Datenmenge fertig zu werden, wurde Hollerith mit drei anderen Unternehmen zur Computing Tabulating Recording Corporation zusammengeschlossen, die heute IBM oder International Business Machines heißt.
Daten werden in Bytes gemessen. Dies ist eine Einheit, mit der digitale Informationen gemessen werden. In diesem Feld entsprechen 8 Bits einem Byte. Von Gigabyte bis Petabyte wächst die Welt der Big Data. Einige Datenwerte werden unter anderem als Gigabyte, Terabyte, Petabyte und Exabyte bezeichnet.
Ein Gigabyte entspricht 1024 Megabyte, dh Daten, die auf einer einzelnen DVD gespeichert sind, während ein Petabyte die Datenmenge ist, die auf CDs gespeichert ist, die ungefähr 3 km hoch sind oder 13 Jahre HD-TV-Video wert sind, während ein Exabyte ist gleich eine Milliarde Gigabyte.
Einige der Hauptmerkmale von Big Data können im Folgenden erwähnt werden:
- Das Datenvolumen: Die Datenmenge ist eines der größten Merkmale von Big Data. Wenn die Größe und das Potenzial von Daten groß sind, besteht eine höhere Wahrscheinlichkeit, dass sie als Big Data bezeichnet werden. Der Name Big Data selbst enthält das Wort und das ist ein Merkmal der Größe.
- Datenvielfalt: Ein weiteres Merkmal von Big Data ist die Datenvielfalt. Es ist auch wichtig, dass eine Datenanalyse an diesen Daten durchgeführt werden muss. Darüber hinaus ist es wichtig, dass Analysten diese Daten verwenden können, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die wiederum dazu beitragen können, dass das Unternehmen seine Ziele erreicht.
- Die Geschwindigkeit von Daten: Der Begriff Geschwindigkeit bezieht sich hier auf die Geschwindigkeit, mit der Daten erzeugt und verarbeitet werden. Dies ist äußerst wichtig, da die Geschwindigkeit der Datenverarbeitung eine wichtige Rolle bei der Erreichung der Unternehmensziele spielt. Je schneller die Daten verarbeitet werden, desto schneller können Unternehmen die nächste Entwicklungsstufe effektiv erreichen.
- Variabilität: Ein weiteres Merkmal von Big Data ist die Variabilität. Dies bedeutet, dass die Daten ineffektiv verwaltet werden müssen, damit keine Inkonsistenzen auftreten. Dateninkonsistenzen müssen effektiv behandelt werden, damit die Datenqualität in keiner Phase beeinträchtigt wird.
- Komplexität von Daten: Unternehmen und Marken verwalten heute Tonnen von Daten, die aus mehreren Quellen stammen. Diese Daten müssen verknüpft, verknüpft und korreliert werden, damit Unternehmen diese Erkenntnisse verstehen und sie für effektive Kampagnen und Pläne verwenden können. Deshalb ist Komplexität eines der wichtigsten Merkmale von Big Data.
Es ist daher nicht verwunderlich, dass Big Data einer der wichtigsten Faktoren ist, die das Funktionieren von Unternehmen in vielen Formen beeinflussen. In vielen Branchen nutzen sowohl erfahrene Unternehmen als auch Startups die Kraft von Big Data, um innovative und wettbewerbsfähige Lösungen zu entwickeln. Beispielsweise hat die Gesundheitsbranche stark von der Verwendung von Big-Data-Lösungen profitiert. In dieser Branche analysieren Datenpioniere effektiv die Ergebnisse medizinischer Studien und entdecken dabei neue Vorteile und Risiken von Medikamenten und Impfstoffen. Diese Studien, in denen Big-Data-Lösungen zum Einsatz kommen, sind weitaus umfangreicher als klinische Studien. Dadurch kann die Gesundheitsbranche ihr Potenzial erweitern und unbegrenzte Möglichkeiten effektiv nutzen. Andere Branchen wachen ebenfalls langsam auf und es werden zunehmend Datentechniken von Unternehmen aller Größen und Branchen eingesetzt. Mit diesem Wissen können Marken ihrem derzeitigen Publikum nicht nur neue und innovative Produkte anbieten, sondern auch innovative Designs für die zukünftige Verwendung erstellen.
Viele Organisationen befinden sich heute inmitten eines großen Informationsflusses, in dem Daten über Produkte und Dienstleistungen, Käufer und Verkäufer, unter anderem die Absichten der Verbraucher in angemessener Weise untersucht werden müssen. Wenn Marken in den Zukunftsmärkten bestehen wollen, müssen sie in der Lage sein, die Funktionen von Big Data effektiv und erfolgreich zu nutzen. Einer der wichtigsten Aspekte der Einführung von Big Data ist der Rahmen, den Unternehmen für ihre Nutzung einführen möchten. Zwei der beliebtesten Big-Data-Frameworks auf dem Markt sind Hadoop und Spark. Während Spark Hadoop als aktivstes Open-Source-System abgelöst hat, werden beide Frameworks von mehreren Unternehmen in verschiedenen Branchen verwendet. Während der Vergleich zwischen Hadoop und Apache Spark nicht wirklich möglich ist, weisen beide Systeme einige sehr ähnliche Verwendungen und Funktionen auf.
Hadoop vs Apache Spark Infografiken
Unten finden Sie die Top 6 Vergleiche zwischen Hadoop und Apache Spark
Sowohl Hadoop als auch Apache Spark sind Big-Data-Frameworks und enthalten einige der beliebtesten Tools und Techniken, mit denen Marken Big-Data-bezogene Aufgaben ausführen können.
Hadoop wurde von Doug Cutting und Mike Cafarella im Jahr 2006 gegründet. Damals wurde es entwickelt, um den Vertrieb für das Suchmaschinenprojekt Nutch zu unterstützen. Später wurde es eines der wichtigsten Big-Data-Frameworks und dominierte bis vor kurzem den Markt als Hauptakteur. Apache Spark hingegen ist ein Open-Source-Cluster-Computing-Framework, das am AMPLab in Kalifornien entwickelt wurde. Später wurde es an die Apache Software Foundation gespendet, wo es bis heute verbleibt. Im Februar 2014 wurde Spark zu einem Apache-Projekt der Spitzenklasse, und im November desselben Jahres stellte das Entwicklerteam von Databricks mit der Verwendung des Spark-Frameworks einen neuen Rekord in der Sortierfähigkeit auf. Sowohl Hadoop als auch Apache Spark sind ein äußerst beliebtes Datenframework, das von mehreren Unternehmen verwendet wird und um mehr Platz auf dem Markt konkurriert.
Während Hadoop vs Apache Spark wie Konkurrenten erscheinen mögen, führen sie nicht dieselben Aufgaben aus und können in manchen Situationen sogar zusammenarbeiten. Es wird zwar berichtet, dass Spark in einigen Fällen mehr als 100-mal schneller als Hadoop funktionieren kann, es verfügt jedoch nicht über ein eigenes Speichersystem. Dies ist ein wichtiges Kriterium, da verteilte Speicherung einer der wichtigsten Aspekte von Datenprojekten ist. Dies liegt daran, dass das Datenspeicher-Framework die Speicherung von Daten in Multi-PETA-Datensätzen ermöglicht, die wiederum auf einer unbegrenzten Anzahl von Festplatten gespeichert werden können, was die Speicherung äußerst kostengünstig macht. Darüber hinaus müssen Daten-Frameworks skalierbar sein, damit dem Netzwerk mit zunehmender Datenmenge weitere Treiber hinzugefügt werden können. Da Spark kein eigenes System zur Datenspeicherung hat, ist für dieses Framework eines erforderlich, das von einer anderen Partei bereitgestellt wird. Aus diesem Grund verwenden Unternehmen, die Spark für erweiterte Analyseanwendungen installieren, bei vielen Big-Data-Projekten in der Regel auch das verteilte Hadoop-Dateisystem für die Datenspeicherung.
Geschwindigkeit ist daher das Einzige, was Spark einen zusätzlichen Vorteil gegenüber Hadoop verschafft. Denn Spark verarbeitet seine Funktionen, indem es sie aus dem verteilten physischen Speicher kopiert. Da es in Spark keine langsam klobigen mechanischen Festplatten gibt, ist die Geschwindigkeit, mit der es seine Funktionen ausführen kann, im Vergleich zu Hadoop höher. Bei Hadoop werden die geschriebenen Daten im MapReduce-System von Hadoop gespeichert, das nach jeder Funktion auch alle Daten auf das physische Speichermedium zurückschreibt. Das Kopieren der Daten wurde durchgeführt, damit eine vollständige Wiederherstellung möglich ist, falls während des Vorgangs etwas schief gelaufen ist. Da elektronisch gespeicherte Daten volatiler sind, wurde dies als wichtig erachtet. Im Falle des Spark-Systems werden Daten in einem System angeordnet, das als ausfallsichere verteilte Datensätze bezeichnet wird und das wiederhergestellt werden kann, falls während des Big-Data-Prozesses etwas schief geht.
Eine andere Sache, die Spark vor Hadoop setzt, ist, dass Spark in der Lage ist, Aufgaben in Echtzeit zu bearbeiten und fortgeschrittenes maschinelles Lernen hat. Echtzeitverarbeitung bedeutet, dass Daten in eine analytische Anwendung eingegeben werden können, sobald sie bekannt sind, und dass sofort Erkenntnisse gewonnen werden können. Dies bedeutet, dass sofortige Maßnahmen zu diesen Erkenntnissen ergriffen werden können, um es Unternehmen zu ermöglichen, die aktuellen Chancen zu nutzen. Darüber hinaus werden maschinelles Lernen als Algorithmen definiert, die für sich selbst denken und so eine Lösung für große Datenmengen erstellen können. Dies ist eine Technologie, die das Herzstück der fortschrittlichen Industrien bildet und dem Management helfen kann, Probleme zu lösen, bevor sie überhaupt auftreten, und gleichzeitig eine innovative Technologie zu entwickeln, die für fahrerlose Autos und Schiffe verantwortlich ist.
Hadoop vs Apache Spark sind daher zwei verschiedene Datenbanksysteme und hier sind ein paar Dinge, die sie auszeichnen:
- Beide Systeme arbeiten auf unterschiedliche Weise: Hadoop vs Apache Spark sind Big-Data-Frameworks mit unterschiedlichen Funktionen. Während Hadoop eine verteilte Dateninfrastruktur ist, die große Datenmengen auf mehrere Knoten verteilt. Dies bedeutet, dass Benutzer von Hadoop keine kundenspezifische Hardware investieren und warten müssen, die extrem teuer ist. Durch die Indizierung und Nachverfolgung von Daten können Unternehmen dies schnell und zügig tun. Auf der anderen Seite handelt es sich bei Spark um ein Datenverarbeitungs-Tool, das mit verteiltem Datenspeicher arbeitet, jedoch keinen verteilten Speicher.
- Es ist möglich, ein System ohne das andere zu verwenden: Hadoop bietet Benutzern nicht nur eine Speicherkomponente (Hadoop Distributed File System), sondern auch eine Verarbeitungskomponente namens MapReduce. Dies bedeutet, dass Benutzer, die Hadoop gekauft haben, Spark nicht für ihre Verarbeitungsanforderungen erwerben müssen. Gleichzeitig müssen Benutzer von Spark nichts in Bezug auf Hadoop installieren. Da Spark kein Dateiverwaltungssystem hat, wenn Marken eines benötigen, können sie ein Cloud-basiertes System integrieren, das nicht mit Hadoop in Verbindung gebracht werden muss.
- Spark ist viel schneller als Hadoop, aber möglicherweise benötigen nicht alle Unternehmen Analysen, um so schnell arbeiten zu können: MapReduce hat einen guten Verarbeitungsstil. Wenn Ihre Unternehmen jedoch statischere Funktionen haben, können sie Datenanalysefunktionen auch über die Stapelverarbeitung ausführen. Wenn Unternehmen jedoch Daten von Sensoren in einer Fabrik streamen müssen oder mehrere Vorgänge benötigen, ist es am besten, in die Spark-Big-Data-Software zu investieren. Darüber hinaus erfordern viele Algorithmen für maschinelles Lernen mehrere Vorgänge, und einige häufige Anwendungen für das Spark-Tool umfassen unter anderem Online-Produktempfehlungen, Maschinenüberwachung und Cybersicherheit.
Hadoop vs Apache Spark sind wirklich zwei große Big-Data-Frameworks, die es heute auf dem Markt gibt. Obwohl beide Hadoop- und Apache Spark-Frameworks häufig im Kampf um die Vorherrschaft stehen, verfügen sie immer noch über eine Vielzahl von Funktionen, die sie in ihrem eigenen Einflussbereich äußerst wichtig machen. Sie arbeiten in unterschiedlichen Situationen und führen im Allgemeinen Funktionen aus, die einzigartig und unterschiedlich sind.
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Dies war ein Leitfaden für Hadoop und Apache Spark. Wir haben hier diskutiert, dass die Ära der Big Data etwas ist, auf das sich jede Marke konzentrieren muss, damit sie effektiv Ergebnisse erzielen kann, da die Zukunft jenen Unternehmen gehört, die Wert aus Daten in extrahieren eine erfolgreiche Mode. Sie können sich auch den folgenden Artikel von Hadoop vs Apache Spark ansehen, um mehr zu erfahren -
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