Разница между MapReduce и Spark
Apache Spark — один из самых активных проектов с открытым исходным кодом в экосистеме Hadoop и одна из самых горячих технологий в анализе больших данных на сегодняшний день. И MapReduce, и Spark — это фреймворки с открытым исходным кодом для обработки больших данных. Однако Spark известен своей обработкой в памяти и идеально подходит для случаев, когда данные умещаются в памяти, особенно на специализированных кластерах. Мы сравним эти два ведущих программных фреймворка, чтобы помочь вам решить, какой из них подходит именно вам.
Что такое Hadoop MapReduce?
MapReduce — это модель программирования в рамках фреймворка Hadoop для распределенных вычислений. Она используется для доступа к большим данным в файловой системе Hadoop (HDFS). Это способ структурирования вычислений, который позволяет легко выполнять их на большом количестве машин. Он обеспечивает масштабируемость на сотни или тысячи серверов в кластере Hadoop. Он позволяет писать распределенные, масштабируемые задания без особых усилий. Он выполняет две важнейшие функции: фильтрует и распределяет работу по различным узлам внутри кластера или карты. Он используется для крупномасштабного анализа данных с использованием нескольких машин в кластере. Структура MapReduce обычно представляет собой трехэтапный процесс: Map, Shuffle и Reduce.
Что такое Apache Spark?
Spark — это супербыстрая система обработки больших данных с открытым исходным кодом, которую многие считают преемницей системы MapReduce для обработки больших данных. Spark — это усовершенствование MapReduce в Hadoop, используемое для обработки больших данных. Для организаций, которым необходимо анализировать огромные объемы данных, Spark предлагает быстрый и простой способ анализа этих данных на целом кластере компьютеров. Это многоязычный унифицированный аналитический движок для больших данных и машинного обучения. Унифицированная модель программирования делает его лучшим выбором для разработчиков, создающих аналитические приложения с большим объемом данных. Она началась в 2009 году как исследовательский проект в лаборатории AMPLab Калифорнийского университета в Беркли, в котором сотрудничали студенты, исследователи и преподаватели.
Разница между MapReduce и Spark
Обработка данных
Hadoop обрабатывает данные пакетно, а MapReduce работает последовательно, считывая данные с кластера и выполняя свои операции над ними. Затем результаты записываются обратно в кластер. Это эффективный способ обработки больших статических наборов данных. Spark, с другой стороны, является распределенным механизмом обработки данных общего назначения, который параллельно обрабатывает данные на кластере. Он выполняет обработку данных в реальном времени и графов.
Производительность
Hadoop MapReduce относительно медленнее, так как выполняет операции на диске и не может обеспечить аналитику данных в режиме, близком к реальному времени. Spark, с другой стороны, разработан таким образом, что он преобразует данные в памяти, а не при дисковом вводе-выводе, что в свою очередь сокращает время обработки. Spark фактически в 100 раз быстрее в памяти и в 10 раз быстрее на диске. В отличие от MapReduce, он может работать с данными в режиме реального времени.
Стоимость
Hadoop работает по более низкой цене, поскольку это программное обеспечение с открытым исходным кодом, и ему требуется больше памяти на диске, что является относительно недорогим товаром. Spark требует больше оперативной памяти, поэтому создание кластеров Spark может быть более дорогостоящим. Кроме того, Spark появился относительно недавно, поэтому специалисты по Spark — редкая находка и стоят дороже.
Устойчивость к сбоям
MapReduce является строго дисковым, то есть использует постоянное хранилище. Хотя оба они обеспечивают определенный уровень обработки сбоев, отказоустойчивость Spark основана главным образом на его операциях RDD (Resilient Distributed Datasets). RDD — это строительный блок Apache Spark. Hadoop естественным образом устойчив к сбоям, поскольку он разработан для репликации данных на нескольких узлах.
Простота использования
MapReduce не имеет интерактивного режима работы и довольно сложен. Для обработки данных ему необходимо использовать API низкого уровня, что требует большого количества кодирования, а кодирование требует знания соответствующих структур данных. Spark разрабатывается снизу вверх для обеспечения производительности и простоты использования, что вытекает из его общей модели программирования. Кроме того, параллельные программы очень похожи на последовательные, что облегчает их разработку.
Вывод
Основное различие между двумя фреймворками заключается в том, что MapReduce обрабатывает данные на диске, в то время как Spark обрабатывает и сохраняет данные в памяти для последующих шагов. В результате Spark в 100 раз быстрее в памяти и в 10 раз быстрее на диске, чем MapReduce. Hadoop использует MapReduce для обработки данных, а Spark использует устойчивые распределенные наборы данных (RDD).Spark — это усовершенствование MapReduce в Hadoop для обработки больших данных. Хотя MapReduce по-прежнему используется для анализа больших данных, Spark стал основным механизмом обработки в средах Hadoop.
Часто задаваемые вопросы
Spark не использует и не нуждается в MapReduce, но только в его идее, а не в точной реализации.
Spark широко рассматривается как преемник MapReduce для обработки больших данных. На самом деле, Spark является одним из самых активных проектов с открытым исходным кодом в экосистеме Hadoop и одной из самых горячих технологий в области анализа больших данных на сегодняшний день.
Во-первых, MapReduce не может проводить аналитику на основе данных практически в реальном времени, в то время как Spark справляется с обработкой данных в реальном времени. И во-вторых, MapReduce работает последовательно, в то время как Spark обрабатывает данные параллельно на кластере.
Spark обрабатывает и сохраняет данные в памяти для последующих шагов, что делает его в 100 раз быстрее для данных в оперативной памяти и до 10 раз быстрее для данных в хранилище. Его RDD позволяют выполнять множество операций с картами в памяти, в то время как MapReduce приходится записывать промежуточные результаты на диск.
