Unterschied zwischen TensorFlow und Spark
Was ist TensorFlow?
TensorFlow beinhaltet eine Python-freundliche Open-Source-Bibliothek für numerische Berechnungen, mit der maschinelles Lernen schneller und einfacher durchgeführt werden kann. Mit TensorFlow können Entwickler Datenflussdiagramme entwerfen - Strukturen, die definieren, wie sich Daten über ein Diagramm oder eine Reihe von Verarbeitungsknoten bewegen. Ein einzelner Knoten in einem bestimmten Graphen bedeutet eine mathematische Operation. Außerdem impliziert jede Punktzuordnung zwischen Knoten einen mehrdimensionalen Tensor, der bevorzugt Daten sammelt. TensorFlow gibt dem Entwickler über die beliebte Sprache Python alle Informationen dazu. Diese Sprache ist einfach zu handhaben und leicht zu erlernen und bietet akzeptable Darstellungsansätze, mit denen Abstraktionen auf hoher Ebene mit Tensoren verknüpft werden können und Knoten zusammen Python-Objekte in TensorFlow sind.
Auch Anwendungen von TensorFlow bleiben selbst Python-Anwendungen. In Python sind die korrekten mathematischen Operationen jedoch nicht implementiert. Änderungen in den Bibliotheken, auf die über TensorFlow zugegriffen werden kann, sind ähnlich wie C ++ - Binärdateien mit höherer Leistung aufgebaut. Python bietet Programmierabstraktionen auf hoher Ebene, indem der Datenverkehr direkt zwischen den Teilen geleitet und diese zusammen gesichert werden. Die Anwendungen von TensorFlow können auf nahezu jedem Ziel ausgeführt werden, auf das zugegriffen werden kann: einem lokalen Computer, iOS, einem Cluster in der Cloud, CPUs oder GPUs und Android-Geräten. Wenn Ihnen die private Cloud von Google bekannt ist, können Sie zur weiteren Beschleunigung das benutzerdefinierte TensorFlow Processing Unit (TPU) -Silizium von Google in Richtung TensorFlow ausführen. Und dann können die von TensorFlow entwickelten resultierenden Modelle auf den meisten Geräten eingesetzt werden, auf denen sie für Vorhersagen verwendet werden.
Was ist Spark?
Apache Spark ist ein Hochgeschwindigkeits- und Allzweck-Cluster-Computing-System. Es bietet High-Level-APIs in Scala, Python, Java und R sowie eine optimierte Engine, die allgemeine Ausführungsdiagramme unterstützt. Es unterstützt auch eine Vielzahl von Tools auf höherer Ebene, einschließlich MLlib für maschinelles Lernen, GraphX für die Grafikverarbeitung und Spark SQL für SQL und Spark Streaming für die strukturierte Datenverarbeitung. Apache Spark hat als strukturelle Grundlage das Resilient Distributed Dataset (RDD), eine schreibgeschützte Mehrfachmenge von Datenelementen, die über einen Cluster von Computern verteilt sind und fehlertolerant verwaltet werden. In Spark 1.x hat das RDD die ursprüngliche Anwendungsprogrammierschnittstelle (API) erstellt. Ab dem Spark 2.x-Dienstprogramm des Datasets wird die API jedoch unterstützt, obwohl diese RDD-API nicht veraltet ist. Die RDD-Technologie enthält weiterhin die Dataset-API. Spark und seine RDDs wurden 2012 als Reaktion auf die Einschränkungen des MapReduce-Cluster-Computing-Standards gegründet, der gemeinsam genutzten Programmen eine entsprechende lineare Datenflussstruktur auferlegt: MapReduce-Programme scannen Eingabedaten von der Festplatte, ordnen eine Funktion über die Daten zu, verringern die Ergebnisse der Karte, speichern Sie außerdem Verkleinerungsergebnisse in Richtung zur Diskette.
Die RDDs von Spark funktionieren im Wesentlichen für verteilte Programme, die einen (absichtlich) begrenzten Teil des zugewiesenen gemeinsamen Speichers ausmachen. Spark fördert die Implementierung von sowohl iterativen Algorithmen, die ihren Datensatz mehrmals in einer Schleife aufrufen, als auch die interaktive / explorative Datenanalyse, dh die replizierte datenbankartige Abfrage von Daten. Die Latenz solcher Anwendungen kann durch eine MapReduce-Implementierung (wie in Apache Hadoop-Stacks üblich) um viele Größenordnungen verringert werden. Bei der Klasse der iterativen Algorithmen handelt es sich um die Basisalgorithmen für maschinelle Lernsysteme, die den Hauptimpuls für die Entwicklung von Apache Spark gegeben haben.
Head to Head Vergleich zwischen TensorFlow und Spark (Infografik)
Unten ist der Top 5 Unterschied zwischen TensorFlow vs Spark 
Hauptunterschiede zwischen TensorFlow und Spark
Sowohl TensorFlow als auch Spark sind auf dem Markt sehr beliebt. Lassen Sie uns einige der Hauptunterschiede zwischen TensorFlow und Spark diskutieren
- Apache Spark bevorzugt Spark, da es allgemein als Open-Source-Cluster-Computing-Framework bekannt ist, das eine Schnittstelle für ganze Programmiercluster mit impliziter Datenparallelität und Fehlertoleranz bietet. SensorFlow hingegen ist eine kompakte Bibliothek, die von Google entwickelt wurde bei der Verbesserung der Leistung von numerischen Berechnungen sogar neuronaler Netze und der Erzeugung von Datenflüssen als Graphen - bestehend aus Knoten, die Operationen angeben, und Kanten, die das Datenfeld angeben.
- Spark, im Wesentlichen ein großes Datenframework, hat es einer großen Anzahl von Unternehmen ermöglicht, eine große Menge von Benutzerdaten zu generieren, um diese effizient zu verarbeiten, und darüber hinaus Empfehlungen in großem Maßstab anzubieten. Während Tensorflow, im Wesentlichen ein Framework für maschinelles Lernen, Menschen dabei unterstützt, umfassende Lernmodelle zu erstellen, ohne dass strenge Kenntnisse eines Spezialisten für maschinelles Lernen erforderlich sind.
- In Spark ermöglicht eine schnelle und umfassende Engine für die Verarbeitung großer Datenmengen verschiedene Funktionen wie Streaming und ausgefeilte Analysen, hohe Geschwindigkeit, Benutzerfreundlichkeit, die Verbindung mit SQL sowie die Ausführung von Mesos, Hadoop und Cloud. Auf der anderen Seite bietet TensorFlow in Tensorflow, einer Google-API, die Berechnungen für großartiges Lernen und maschinelles Lernen ermöglicht, einen grafischen Berechnungsablauf. Die API ermutigt den Benutzer, ein komplexes neuronales Netzwerkdesign zu schreiben und es entsprechend den Aktivierungswerten abzustimmen.
- Tensorflow geschrieben in Python, C ++, CUDA. Im Gegensatz dazu ist Spark in Scala, Java, Python, R geschrieben
- TensorFlow On Spark behebt die Schwierigkeit, High-Learning auf verteilte Weise in wichtigen Datenclustern einzusetzen. Dies ist kein ganz modernes Paradigma für solides Wissen, stellt jedoch vorzugsweise ein Upgrade der aktuellen Frameworks dar, für das die Entwicklung verschiedener Programme zur Erweiterung der Intelligenz für wichtige Datengruppen erforderlich ist. Durch die Verbindung von TensorFlow und Spark werden unerwünschte Systemkomplexität und durchgängige Lernverzögerungen vermieden.
TensorFlow vs Spark Vergleichstabelle
Unten finden Sie den 5 besten Vergleich zwischen TensorFlow vs Spark
| Die Vergleichsbasis zwischen TensorFlow und Spark |
TENSORFLOW |
FUNKE |
| Definition | TensorFlow beinhaltet eine Open-Source-Softwarebibliothek für die Datenflussprogrammierung über eine Reihe von Aufgaben. Es ist eine typische Mathematikbibliothek, die auch in ähnlicher Weise für Anwendungen des maschinellen Lernens wie neuronale Netze verwendet wird. Es wird sowohl für die Prüfung als auch für die Produktion bei Google verwendet | Apache Spark impliziert ein allgemeines Open-Source-Cluster-Computing-Framework. Die Spark-Codebasis wurde ursprünglich an der University of California in Berkeley (AMPLab) entwickelt und später an die Apache Software Foundation vergeben, die sie seitdem verwaltet. Spark bietet eine Schnittstelle zum Programmieren ganzer Cluster mit impliziter Datenparallelität und Fehlertoleranz. |
| Geschrieben in | Python, C ++, CUDA | Scala, Java, Python, R |
| Betriebssystem | Linux, MacOS, Windows, Android, JavaScript | Microsoft Windows, MacOS, Linux |
| Art | Maschinelles Lernen Bibliothek | Datenanalyse, Algorithmen für maschinelles Lernen |
| Entwickler | Google Brain Team | Apache Software Foundation, UC Berkeley AMPLab, Databricks |
Fazit
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Apache Spark ein Datenverarbeitungsframework impliziert, während TensorFlow für großartiges benutzerdefiniertes Lernen und neuronales Netzwerkdesign verwendet wird. Wenn ein Benutzer Deep-Learning-Algorithmen implementieren muss, ist TensorFlow die Lösung, und für die Datenverarbeitung ist es Spark.
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Dies war ein Leitfaden für den Hauptunterschied zwischen TensorFlow und Spark. Hier werden auch die wichtigsten Unterschiede zwischen TensorFlow und Spark mit Infografiken sowie die Vergleichstabelle besprochen. Weitere Informationen finden Sie auch in den folgenden Artikeln.
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