Quelle est la différence entre Hadoop et Spark
Share
le différence principale entre Hadoop et Spark est que le Hadoop est un framework Open Source Apache qui permet le traitement distribué de grands ensembles de données sur des grappes d'ordinateurs à l'aide de modèles de programmation simples, tandis que Spark est un framework de calcul en cluster conçu pour le calcul rapide Hadoop..
Les données volumineuses font référence à la collecte de données qui présente un volume, une vitesse et une variété énormes. Par conséquent, il n’est pas possible d’utiliser les méthodes traditionnelles de stockage et de traitement des données pour analyser des données volumineuses. Hadoop est un logiciel permettant de stocker et de gérer efficacement les données volumineuses. Mais Spark, d’autre part, est un framework Apache qui permet d’accroître la vitesse de calcul de Hadoop. Il peut gérer des charges de travail d'analyse et de traitement de données par lots et en temps réel..
Zones clés couvertes
1. Qu'est-ce que Hadoop?
- Définition, fonctionnalité
2. Qu'est-ce que Spark?
- Définition, fonctionnalité
3. Quelle est la différence entre Hadoop et Spark
- Comparaison des différences clés
Mots clés
Big Data, Hadoop, Spark
Qu'est-ce que Hadoop?
Hadoop est un framework open source développé par Apache Software Foundation. Il est utilisé pour stocker des données volumineuses dans un environnement distribué afin de les traiter simultanément. En outre, il fournit un stockage distribué et des calculs sur des grappes d'ordinateurs. En outre, l'architecture Hadoop comprend quatre composants principaux. Elles sont; Système distribué par fichiers Hadoop (HDFS), Hadoop MapReduce, Hadoop common et Hadoop YARN.
HDFS est le système de stockage Hadoop. Cela fonctionne selon l'architecture maître-esclave. Le nœud maître gère les métadonnées du système de fichiers. Les autres ordinateurs fonctionnent en tant que nœuds esclaves ou nœuds de données. De plus, les données sont divisées entre ces nœuds de données. De même, Hadoop MapReduce contient l'algorithme permettant de traiter les données. Ici, le nœud maître exécute des tâches de réduction de carte sur des nœuds esclaves. Et le nœud esclave termine les tâches et renvoie les résultats au nœud maître. De plus, Hadoop Common fournit des bibliothèques et des utilitaires Java pour prendre en charge les autres composants. D'autre part, Hadoop YARN effectue la gestion des ressources de cluster et la planification des travaux.
Qu'est-ce que Spark?
Spark est un framework Apache destiné à augmenter la vitesse de calcul de Hadoop. Cela aide Hadoop à réduire le temps d'attente entre les requêtes et à minimiser le temps d'attente pour exécuter le programme..
Spark SQL, Spark Streaming, MLib, GraphX et Apache Spark Core sont les principaux composants de Spark..
Spark Core - Toutes les fonctionnalités sont construites sur Spark Core. C'est le moteur d'exécution générale de la plate-forme d'allumage. Il fournit l'informatique en mémoire et le référencement de jeux de données dans des systèmes de stockage externes..
Spark SQL - Fournit SchemaRDD qui prend en charge les données structurées et semi-structurées.
Spark Streaming - Fournit des fonctionnalités pour effectuer des analyses en continu.
MLib - Un cadre d'apprentissage machine distribué. Spark MLib est plus rapide que la version d'Apache Mahout basée sur disque Hadoop.
GraphX - Un framework de traitement de graphe distribué. Il fournit une API permettant d'exprimer un calcul de graphe capable de modéliser les graphes définis par l'utilisateur à l'aide de l'API d'abstraction de Pregel..
Différence entre Hadoop et Spark
Définition
Hadoop est un framework Open Source Apache qui permet le traitement distribué de grands ensembles de données sur des grappes d'ordinateurs à l'aide de modèles de programmation simples. Apache Spark est un framework de calcul en cluster à usage général distribué et open source. Cela explique donc la principale différence entre Hadoop et Spark..
La vitesse
La vitesse est une autre différence entre Hadoop et Spark. Spark fonctionne plus vite que Hadoop.
Tolérance aux pannes
Hadoop utilise la réplication de données en plusieurs copies pour atteindre la tolérance aux pannes. Spark utilise le jeu de données distribuées résilient (RDD) pour la tolérance aux pannes.
API
Une autre différence entre Hadoop et Spark est que Spark fournit une variété d’API pouvant être utilisées avec plusieurs sources de données et plusieurs langues. En outre, ils sont plus extensibles que les API Hadoop.
Usage
Hadoop est utilisé pour gérer le stockage des données et le traitement des applications Big Data exécutées dans des systèmes en cluster. Spark est utilisé pour booster le processus de calcul Hadoop. C’est donc aussi une différence importante entre Hadoop et Spark..
Conclusion
En conclusion, la différence entre Hadoop et Spark réside dans le fait qu’il s’agit d’un framework open source Apache permettant le traitement distribué de grands ensembles de données sur des clusters d’ordinateurs à l’aide de modèles de programmation simples, tandis que Spark est un framework de calcul en cluster conçu pour le calcul rapide Hadoop. Les deux peuvent être utilisés pour des applications basées sur l'analyse prédictive, l'exploration de données, l'apprentissage automatique et bien d'autres..
Référence:
1. “Hadoop - Introduction à Hadoop.” Www.tutorialspoint.com, Point sur les tutoriels, disponible ici.
2. “Apache Spark Introduction.” Www.tutorialspoint.com, Point sur les tutoriels, disponible ici.
Courtoisie d'image:
1. «Apache Hadoop Elephant» par Intel Free Press (CC BY-SA 2.0) via Flickr
2. «Logo Spark Java» de David Åse - Travail personnel (CC BY-SA 4.0) via Commons Wikimedia
