Differenza tra Hadoop vs Apache Spark

Hadoop vs Apache Spark è un framework per big data e contiene alcuni degli strumenti e delle tecniche più popolari che i marchi possono utilizzare per svolgere attività relative ai big data. Apache Spark, d'altra parte, è un framework di elaborazione cluster open source. Sebbene Hadoop vs Apache Spark possano sembrare concorrenti, non svolgono gli stessi compiti e in alcune situazioni possono persino lavorare insieme. Mentre è stato riferito che Spark può funzionare più di 100 volte più velocemente di Hadoop in alcuni casi, non ha un proprio sistema di archiviazione. Questo è un criterio importante poiché l'archiviazione distribuita è uno degli aspetti più importanti dei progetti di dati.

Cosa sono esattamente i Big Data?

I big data sono una grande parola d'ordine che aiuta le organizzazioni e le aziende a dare un senso a grandi quantità di dati. Ha ricevuto molta attenzione negli ultimi dieci anni e, in termini semplici, è definito come big data così grande per un'azienda che non può essere elaborato utilizzando fonti convenzionali. Ogni giorno vengono sviluppati strumenti più recenti in modo che le aziende possano iniziare a dare un senso a questa crescente quantità di dati. Ecco perché i big data sono una delle maggiori tendenze tecnologiche che influenzeranno i risultati di marchi e aziende in tutto il mondo.

Qual è la dimensione dei Big Data e quanto velocemente sta crescendo questo settore?

La tecnologia ha sempre giocato un ruolo fondamentale nel funzionamento di marchi e aziende in tutto il mondo. Questo perché la tecnologia aiuta le aziende ad aumentare i propri profitti e produttività in modo efficace. Ad esempio, nella sua presentazione, Keg Kruger ha descritto in che modo il censimento americano ha fatto uso del sistema di tabulazione Hollerith in cui molti dati dovevano essere tabulati in modo meccanico. Per gestire l'enorme mole di dati, Hollerith è stata combinata con altre tre società per formare la Computing Tabulating Recording Corporation, che oggi si chiama IBM o International Business Machines.

I dati sono misurati in byte che è un'unità utilizzata per misurare le informazioni digitali. Nel campo, 8 bit equivalgono a un byte. Dai gigabyte ai petabyte, il mondo dei big data si sta espandendo. Alcuni valori di dati sono chiamati gigabyte, terabyte, petabyte ed exabyte, tra gli altri.

Per mettere le cose in prospettiva, un gigabyte equivale a 1024 megabyte, ovvero i dati archiviati in un singolo DVD, mentre un petabyte è la quantità di dati archiviati su CD alti circa 2 miglia o che valgono 13 anni di video TV HD mentre un exabyte è pari a un miliardo di gigabyte.

Di seguito alcune delle principali caratteristiche dei Big Data:

  1. Il volume di dati: la quantità di dati è una delle maggiori caratteristiche dei Big Data. Quando le dimensioni e il potenziale dei dati sono grandi, ci sono più possibilità che siano qualificati per essere chiamati big data. Il nome Big Data stesso contiene la parola e quella stessa è una caratteristica della dimensione.
  2. Varietà di dati: un'altra caratteristica dei Big data è la varietà. È anche importante che l'analisi dei dati debba essere condotta su tali dati. Inoltre, è anche importante che gli analisti siano in grado di utilizzare tali dati per trarre preziose informazioni che, a loro volta, possono aiutare l'azienda a raggiungere i suoi obiettivi.
  3. La velocità dei dati: qui il termine velocità si riferisce alla velocità con cui i dati vengono generati ed elaborati. Ciò è estremamente importante perché la velocità con cui i dati vengono elaborati svolge un ruolo importante nell'aiutare le aziende a raggiungere i propri obiettivi. Più rapidamente i dati vengono elaborati, più rapidamente le aziende saranno in grado di raggiungere la fase successiva di sviluppo in modo efficace.
  4. Variabilità: un'altra caratteristica dei Big data è la variabilità. Ciò significa che i dati devono essere gestiti in modo inefficace in modo che non vi siano incoerenze. Un'incoerenza dei dati deve essere gestita in modo efficace in modo da non influire sulla qualità dei dati in qualsiasi fase.
  5. Natura complessa dei dati: le aziende e i marchi gestiscono oggi tonnellate di dati provenienti da più fonti. Questi dati devono essere collegati, collegati e correlati in modo che le aziende possano dare un senso a queste intuizioni e utilizzarle per realizzare campagne e piani efficaci. Ecco perché la complessità è una delle caratteristiche più importanti dei big data.

Non sorprende quindi che i big data siano uno dei maggiori fattori che influenzano il funzionamento delle aziende in molte forme. In molti settori, sia le aziende affermate che le start-up utilizzano la potenza dei big data per creare soluzioni innovative e competitive. Ad esempio, il settore sanitario ha tratto enormi benefici dall'uso di soluzioni per i big data. In questo settore, i pionieri dei dati stanno analizzando efficacemente i risultati delle sperimentazioni mediche e scoprendo così nuovi benefici e rischi di medicinali e vaccini. Questi studi che utilizzano soluzioni per big data sono su una scala molto più ampia di quelli clinici, consentendo così al settore sanitario di espandere il proprio potenziale e molestare opportunità illimitate in modo efficace. Anche altri settori si stanno lentamente svegliando e vi è una maggiore adozione di tecniche di dati da parte di aziende di ogni dimensione e settore. Tale conoscenza sta permettendo ai marchi non solo di offrire prodotti nuovi e innovativi al loro pubblico attuale, ma anche di creare design innovativi per un uso futuro.

Molte organizzazioni sono oggi nel bel mezzo di molti flussi di informazioni in cui i dati su prodotti e servizi, acquirenti e venditori, le intenzioni dei consumatori, tra gli altri, devono essere studiati in modo adeguato. Se i marchi vogliono sopravvivere nei mercati futuri, devono essere in grado di utilizzare le funzionalità offerte dai big data in modo efficace e di successo. Uno degli aspetti più importanti dell'adozione dei big data è il framework che le aziende vorrebbero adottare per il loro utilizzo. Due dei più famosi framework di big data esistenti sul mercato includono Hadoop e Spark. Mentre Spark ha superato Hadoop come open-source più attivo, entrambi questi framework sono utilizzati da più aziende in tutti i settori. Sebbene il confronto tra Hadoop e Apache Spark non sia realmente possibile, entrambi questi sistemi hanno usi e funzioni molto simili.

Infografica Hadoop vs Apache Spark

Di seguito sono riportati i primi 6 confronti tra Hadoop vs Apache Spark

Sia Hadoop vs Apache Spark è un framework di big data che contiene alcuni degli strumenti e delle tecniche più popolari che i marchi possono utilizzare per svolgere attività relative ai big data.

Creato da Doug Cutting e Mike Cafarella, Hadoop è stato creato nel 2006. A quel tempo, è stato sviluppato per supportare la distribuzione per il progetto del motore di ricerca Nutch. Successivamente è diventato uno dei più importanti framework di big data e fino a poco tempo fa ha dominato il mercato come protagonista. Apache Spark, d'altra parte, è un framework di elaborazione cluster open source sviluppato presso l'AMPLab in California. Successivamente è stato donato alla Apache Software Foundation, dove rimane oggi. Nel febbraio 2014, Spark è diventato un progetto Apache di alto livello e, più tardi, nel novembre dello stesso anno, il team di ingegneri di Databricks ha stabilito un nuovo record di ordinamento di grandi dimensioni con l'uso del framework Spark. Sia Hadoop vs Apache Spark è un framework di dati estremamente popolare che viene utilizzato da più aziende e compete tra loro per avere più spazio sul mercato.

Sebbene Hadoop vs Apache Spark possano sembrare concorrenti, non svolgono gli stessi compiti e in alcune situazioni possono persino lavorare insieme. Mentre è stato riferito che Spark può funzionare più di 100 volte più velocemente di Hadoop in alcuni casi, non ha un proprio sistema di archiviazione. Questo è un criterio importante poiché l'archiviazione distribuita è uno degli aspetti più importanti dei progetti di dati. Questo perché il framework di archiviazione dei dati consente di archiviare i dati in set di dati multi-PETA che a loro volta possono essere archiviati su un numero infinito di dischi rigidi, rendendolo estremamente conveniente. Inoltre, i framework dei dati devono essere di natura scalabile in modo che sia possibile aggiungere più driver alla rete man mano che aumenta la dimensione dei dati. Poiché Spark non ha un proprio sistema per l'archiviazione dei dati, questo framework richiede uno fornito da un'altra parte. Questo è il motivo per cui per molti progetti di Big Data, le aziende che installano Spark per applicazioni di analisi avanzata di solito utilizzano anche il file system distribuito Hadoop per l'archiviazione dei dati.

La velocità è, quindi, l'unica cosa che dà a Spark un vantaggio in più rispetto a Hadoop. Perché Spark gestisce le sue funzioni copiandole dalla memoria fisica distribuita. Poiché non ci sono hard disk meccanici lenti e spessi in Spark, la velocità con cui può svolgere le sue funzioni rispetto a Hadoop è più veloce. Nel caso di Hadoop, i dati vengono scritti e salvati nel sistema MapReduce di Hadoop che scrive anche tutti i dati sul supporto di archiviazione fisico dopo ogni funzione. Questa copia dei dati è stata eseguita in modo che fosse possibile un ripristino completo nel caso in cui qualcosa fosse andato storto durante il processo. Poiché i dati memorizzati in modo elettronico sono più volatili, questo è stato considerato importante. Nel caso del sistema Spark, i dati sono disposti in un sistema chiamato set di dati distribuiti resilienti che possono essere recuperati nel caso in cui qualcosa vada storto durante il processo dei big data.

Un'altra cosa che anticipa Spark rispetto a Hadoop è che Spark è in grado di elaborare le attività in tempo reale e ha un apprendimento automatico avanzato. Elaborazione in tempo reale significa che i dati possono essere inseriti in un'applicazione analitica nel momento in cui sono noti e che le informazioni possono essere acquisite immediatamente. Ciò significa che possono essere intraprese azioni immediate su tali approfondimenti, permettendo così alle aziende di sfruttare le opportunità attuali. Inoltre, gli apprendimenti automatici sono definiti come algoritmi in grado di pensare da soli, consentendo loro di creare una soluzione per grandi serie di dati. Questo è il tipo di tecnologia che è al centro delle industrie avanzate e può aiutare il management ad affrontare i problemi prima ancora che si presentino da un lato e anche a creare una tecnologia innovativa responsabile delle auto e delle navi senza conducente dall'altro.

Hadoop vs Apache Spark sono quindi due diversi sistemi di database e qui ci sono alcune cose che li distinguono:

  1. Entrambi questi sistemi funzionano in modo diverso: Hadoop vs Apache Spark è un framework di big data che ha funzioni diverse. Mentre Hadoop è un'infrastruttura di dati distribuiti, che distribuisce un'enorme raccolta di dati su più nodi. Ciò significa che gli utenti di Hadoop non devono investire e mantenere hardware personalizzato estremamente costoso. Indicizzando e tenendo traccia dei dati, consente alle aziende di fare lo stesso in modo rapido e rapido. D'altra parte, Spark è uno strumento di elaborazione dei dati che opera sulla memoria dei dati distribuiti ma non distribuisce la memoria.
  2. È possibile utilizzare un sistema senza l'altro: Hadoop fornisce agli utenti non solo un componente di archiviazione (Hadoop Distributed File System) ma ha anche un componente di elaborazione chiamato MapReduce. Ciò significa che gli utenti che hanno acquistato Hadoop non devono acquistare Spark per le loro esigenze di elaborazione. Allo stesso tempo, gli utenti di Spark non devono installare nulla relativo a Hadoop. Poiché Spark non ha un sistema di gestione dei file se i marchi ne hanno bisogno, possono integrare un sistema basato su cloud che non deve essere correlato a Hadoop.
  3. Spark è molto più veloce di Hadoop ma non tutte le organizzazioni potrebbero aver bisogno di analisi per funzionare a una velocità così elevata: lo stile di elaborazione di MapReduce è buono ma se le aziende hanno funzioni più statiche, possono svolgere anche funzioni di analisi dei dati attraverso l'elaborazione in batch. Tuttavia, se le aziende hanno bisogno di trasmettere i dati dai sensori in fabbrica o richiedono più operazioni, è meglio investire nel software per big data Spark. Inoltre, molti algoritmi di apprendimento automatico richiedono più operazioni e alcune applicazioni comuni per lo strumento Spark includono, tra gli altri, raccomandazioni sui prodotti online, monitoraggio delle macchine e sicurezza informatica.

Hadoop vs Apache Spark è in realtà due dei principali framework Big Data esistenti oggi sul mercato. Sebbene entrambi i framework Hadoop vs Apache Spark siano spesso lanciati in una battaglia per il dominio, hanno ancora molte funzioni che li rendono estremamente importanti nella propria area di influenza. Lavorano in situazioni diverse e generalmente tendono a svolgere funzioni uniche e distinte.

Corsi consigliati

Questa è stata una guida a Hadoop vs Apache Spark qui abbiamo discusso dell'era dei big data è qualcosa che ogni marchio deve guardare in modo che possano produrre risultati in modo efficace perché il futuro appartiene a quelle aziende che estraggono valore dai dati in una moda di successo. Puoi anche leggere il seguente articolo su Hadoop vs Apache Spark per saperne di più:

  1. Hadoop vs Apache Spark - Cose interessanti che devi sapere
  2. Apache Hadoop vs Apache Spark | I 10 migliori confronti utili da sapere
  3. Hadoop vs Hive - Scopri le migliori differenze
  4. Big Data vs Apache Hadoop - I 4 migliori confronti che devi imparare
  5. Cosa preferire Hadoop o Spark

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Big Data