HadoopとSparkの違いは何ですか

NS 主な違い HadoopとSparkの間には、 HadoopはApacheオープンソースフレームワークであり、単純なプログラミングモデルを使用してコンピューターのクラスター全体で大規模なデータセットを分散処理できます。Sparkは高速Hadoop計算用に設計されたクラスターコンピューティングフレームワークです。

ビッグデータとは、膨大な量、速度、多様性を持つデータの収集を指します。したがって、従来のデータ保存および処理方法を使用してビッグデータを分析することはできません。 Hadoopは、ビッグデータを効果的かつ効率的に保存および処理するためのソフトウェアです。ただし、Sparkは、Hadoopのコンピューティング速度を向上させるためのApacheフレームワークです。バッチ分析とリアルタイム分析の両方、およびデータ処理のワークロードを処理できます。

ビッグデータ、Hadoop、Spark

Hadoopとは

Hadoopは、Apache SoftwareFoundationによって開発されたオープンソースフレームワークです。ビッグデータを同時に処理するために、分散環境にビッグデータを保存するために使用されます。また、コンピューターのクラスター全体に分散ストレージと計算を提供します。さらに、Hadoopアーキテクチャには4つの主要なコンポーネントがあります。彼らです; Hadoopファイル分散システム（HDFS）、Hadoop MapReduce、Hadoop common、HadoopYARN。

HDFS Hadoopストレージシステムです。マスタースレーブアーキテクチャに従って動作します。マスターノードはファイルシステムのメタデータを管理します。他のコンピューターは、スレーブノードまたはデータノードとして機能します。また、データはこれらのデータノード間で分割されます。同様に、Hadoop MapReduceには、データを処理するためのアルゴリズムが含まれています。ここで、マスターノードはスレーブノードでmap-reduceジョブを実行します。そして、スレーブノードはタスクを完了し、結果をマスターノードに送り返します。さらに、Hadoop Commonは、他のコンポーネントをサポートするためのJavaライブラリとユーティリティを提供します。一方、Hadoop YARNは、クラスターリソース管理とジョブスケジューリングを実行します。

Sparkとは

Sparkは、Hadoopのコンピューティング速度を向上させるためのApacheフレームワークです。これは、Hadoopがクエリ間の待機時間を短縮し、プログラムを実行するための待機時間を最小限に抑えるのに役立ちます。

Spark SQL、Spark Streaming、MLib、GraphX、Apache SparkCoreはSparkの主要コンポーネントです。

Spark Core –すべての機能はSparkCore上に構築されています。これは、sparkプラットフォームの一般的な実行エンジンです。これは、外部ストレージシステムのインメモリコンピューティングおよび参照データセットを提供します。

Spark SQL –構造化データと半構造化データをサポートするSchemaRDDを提供します。

SparkStreaming –ストリーミング分析を実行する機能を提供します。

MLib –分散型機械学習フレームワーク。 Spark MLibは、HadoopディスクベースバージョンのApacheMahoutよりも高速です。

GraphX –分散グラフ処理フレームワーク。 Pregel抽象化APIを使用してユーザー定義グラフをモデル化できるグラフ計算を表現するためのAPIを提供します。

HadoopとSparkの違い

意味

HadoopはApacheオープンソースフレームワークであり、単純なプログラミングモデルを使用してコンピューターのクラスター全体で大規模なデータセットの分散処理を可能にします。 Apache Sparkは、オープンソースの分散型汎用クラスターコンピューティングフレームワークです。したがって、これはHadoopとSparkの主な違いを説明しています。

スピード

速度は、HadoopとSparkのもう1つの違いです。 SparkはHadoopよりも高速に動作します。

フォールトトレランス

Hadoopは、フォールトトレランスを実現するために、複数のコピーでのデータのレプリケーションを使用します。 Sparkは、フォールトトレランスのためにResilient Distributed Dataset（RDD）を使用します。

API

HadoopとSparkのもう1つの違いは、Sparkが複数のデータソースと言語で使用できるさまざまなAPIを提供することです。また、HadoopAPIよりも拡張性があります。

使用法

Hadoopは、クラスター化されたシステムで実行されているビッグデータアプリケーションのデータ保存と処理を管理するために使用されます。 Sparkは、Hadoopの計算プロセスを強化するために使用されます。したがって、これはHadoopとSparkの重要な違いでもあります。

結論

結論として、HadoopとSparkの違いは、HadoopはApacheオープンソースフレームワークであり、単純なプログラミングモデルを使用してコンピューターのクラスター全体で大規模なデータセットの分散処理を可能にするのに対し、Sparkは高速Hadoop計算用に設計されたクラスターコンピューティングフレームワークです。どちらも、予測分析、データマイニング、機械学習などに基づくアプリケーションに使用できます。