apache Spark vs Hadoop Son dos de los productos más importantes y conocidos de la familia Big Data.
Créditos fotográficos: OlgaYakovenko
Aún cuando hay quienes ven estos dos frameworks como competidores en el espacio de big data, no es tan sencillo hacer una comparación Spark contra Hadoop. Hacen muchas cosas de la misma manera, pero hay algunas áreas en las que no se superponen. Como um exemplo, Apache SparkO Apache Spark é um mecanismo de processamento de dados de código aberto que permite a análise de grandes volumes de informações de forma rápida e eficiente. Seu design é baseado na memória, que otimiza o desempenho em comparação com outras ferramentas de processamento em lote. O Spark é amplamente utilizado em aplicativos de big data, Aprendizado de máquina e análise em tempo real, graças à sua facilidade de uso e... no tiene un sistema de archivos y, por isso, se basa en el Sistema de arquivos distribuídoUm sistema de arquivos distribuído (DFS) Permite armazenamento e acesso a dados em vários servidores, facilitando o gerenciamento de grandes volumes de informações. Esse tipo de sistema melhora a disponibilidade e a redundância, à medida que os arquivos são replicados para locais diferentes, Reduzindo o risco de perda de dados. O que mais, Permite que os usuários acessem arquivos de diferentes plataformas e dispositivos, promovendo colaboração e... o Hadoop.
Si consulta Tendencias de Google, puede ver que Hadoop es más popular en comparación con Apache Spark. Mas mesmo assim, compañías como Yahoo, Inteligência, Baidu, Trend Micro y Groupon ya están usando Apache Spark.
Apache Spark vs Hadoop son comparables en diferentes parametroso "parametros" são variáveis ou critérios usados para definir, medir ou avaliar um fenômeno ou sistema. Em vários domínios, como a estatística, Ciência da Computação e Pesquisa Científica, Os parâmetros são essenciais para estabelecer normas e padrões que orientam a análise e interpretação dos dados. Sua seleção e manuseio adequados são cruciais para obter resultados precisos e relevantes em qualquer estudo ou projeto..... ¿Te interesa saber cuáles son los campos que marcan la diferencia?
Spark contra Hadoop. La batalla esta servida
o resoluçãoo "resolução" refere-se à capacidade de tomar decisões firmes e atingir metas estabelecidas. Em contextos pessoais e profissionais, Envolve a definição de metas claras e o desenvolvimento de um plano de ação para alcançá-las. A resolução é fundamental para o crescimento pessoal e o sucesso em várias áreas da vida, pois permite superar obstáculos e manter o foco no que realmente importa.... de acertijos de Spark vs Hadoop se sirve en tres claves:
uma) Usabilidade. Uno de los problemas más habituales al momento de contrastar ambos frameworks está relacionado con su facilidad de uso. ¿Cuál es más fácil de utilizar? Spark vs Hadoop? Nesta circunstância Apache Spark superaría a su oponente dado que viene equipado con API verdaderamente simples para Scala, Pitão, Java y Spark SQL. Ao mesmo tempo, proporciona información en formato REPL sobre los comandos. Por sua vez, aunque es cierto que MapReduceMapReduce es un modelo de programación diseñado para procesar y generar grandes conjuntos de datos de manera eficiente. Desarrollado por Google, este enfoque Divide el trabajo en tareas más pequeñas, las cuales se distribuyen entre múltiples nodos en un clúster. Cada nodo procesa su parte y luego se combinan los resultados. Este método permite escalar aplicaciones y manejar volúmenes masivos de información, siendo fundamental en el mundo del Big Data.... tiene plugins como PorcoEl cerdo, un mamífero domesticado de la familia Suidae, es conocido por su versatilidad en la agricultura y la producción de alimentos. Originario de Asia, su cría se ha extendido por todo el mundo. Los cerdos son omnívoros y poseen una alta capacidad de adaptación a diversos hábitats. O que mais, juegan un papel importante en la economía, proporcionando carne, cuero y otros productos derivados. Su inteligencia y comportamiento social también son... e ColmeiaHive é uma plataforma de mídia social descentralizada que permite que seus usuários compartilhem conteúdo e se conectem com outras pessoas sem a intervenção de uma autoridade central. Usa a tecnologia blockchain para garantir a segurança e a propriedade dos dados. Ao contrário de outras redes sociais, O Hive permite que os usuários monetizem seu conteúdo por meio de recompensas criptográficas, que incentiva a criação e a troca ativa de informações .... que lo hacen algo más fácil de utilizar, al final lo que pasa es que la lógica simple necesita más programación (los programas deben estar escritos en Java), por lo que lo que se gana en usabilidad por una parte se perdería por el otro.
b) Desempeño. Este punto es tal vez el más difícil de solucionar en cualquier comparación entre Spark y Hadoop. O ponto é que, Dado que ambos procesan los datos de manera distinto, no es nada fácil determinar quién logra el mejor rendimiento. Para hacer una elección se debe prestar atención que:
Falando sobre Fagulha – fagulha:
- Funciona en la memoria y por eso todos los procesos se aceleran.
- Pero necesita más memoria para almacenamiento.
- Su rendimiento puede verse afectado por la necesidad de usar aplicaciones pesadas.
Em caso de Hadoop:
- Los datos están en el disco y eso ralentiza todo.
- La ventaja es que, en comparación con la otra alternativa, las necesidades de almacenamiento son menores.
- Al ocuparse de borrar los datos cuando ya no se necesitan, no se producen pérdidas de rendimiento significativas para aplicaciones pesadas.
c) Segurança. Si en usabilidad Spark superó a Hadoop, en esta circunstancia no tiene nada que ver. Hadoop no tiene rivales O que:
- Proporciona a sus usuarios todos los beneficios de los avances realizados en los proyectos de seguridad de Hadoop. (Knox Gateway o Sentry son algunos ejemplos).
- HDFSHDFS, o Sistema de Arquivos Distribuído Hadoop, É uma infraestrutura essencial para armazenar grandes volumes de dados. Projetado para ser executado em hardware comum, O HDFS permite a distribuição de dados em vários nós, garantindo alta disponibilidade e tolerância a falhas. Sua arquitetura é baseada em um modelo mestre-escravo, onde um nó mestre gerencia o sistema e os nós escravos armazenam os dados, facilitando o processamento eficiente de informações.. admite la autorización de nivel de servicio, lo que garantiza los permisos adecuados para los clientes de nivel de archivo.
- E, ao mesmo tempo … tenho um gerenciador de cluster simples incluído no Spark que facilita a configuração de um cluster
Por sua vez, Spark debe ejecutarse en HDFS para ingresar a los permisos de nivel de archivo y, ao mesmo tempo para obtener beneficios de seguridad, debe recurrir a Hadoop FIOYARN es un gestor de paquetes para JavaScript que permite la instalación y gestión eficiente de dependencias en proyectos de desarrollo. Desarrollado por Facebook, se caracteriza por su rapidez y seguridad en comparación con otros gestores. YARN utiliza un sistema de caché para optimizar las instalaciones y proporciona un archivo de bloqueo para garantizar la consistencia de las versiones de las dependencias en diferentes entornos de desarrollo.....
Pero entonces, ¿Quién puede ser considerado el ganador de la competencia Spark vs Hadoop? Cada uno domina al otro en diferentes áreas. Como um exemplo, Hadoop sería la elección correcta cuando el tamaño de la memoria sea significativamente menor que el tamaño de los datos; pero si lo que buscas es velocidad, no podrías considerar otra alternativa que no sea Spark. ¿Cuál prefieres? ¿Crees que Spark podría terminar reemplazando a MapReduce? ¿Parece más probable que Hadoop siga disfrutando de su hegemonía?
