Apache Hadoop და Apache Spark არის დომინანტური ტექნო. Aლოგიები დიდი მონაცემთა დამუშავების ჩარჩოებში დიდი მონაცემთა არქიტექტურისთვის. ორივე არის ღია წყაროს პლატფორმების მდიდარი ეკოსისტემის ეპიცენ. Aტრში, რომლებიც ამუშავებენ, მართავენ და აანალიზებენ მონაცემთა მასიური შეგროვებას. თუმცა, ორგანი. Aზაციებს ყოველთვის ეჭვი ეპარებათ, რომელ ტექნოლოგიაზე აირჩიონ – დიდი მონაცემები Hadoop vs Spark .
დაბნეულობას რომ დაემატოს,
ეს ტექნოლოგიები ხშირად თანამშრომლობენ და ამუშავებენ. Hadoop Distributed File System-ში (HDFS) შენახულ მონაცემებს. თუმცა, თითოეული არის განსხვავებული და ცალკეული სუბიექტი თავისი უპირატესობებით, ნაკლოვანებებით და უნიკალუ. Aრი ბიზნეს აპლიკაციებით. შედეგად, ბიზნესი ხშირად აფასებს ორივე მათგანს აპლიკაციებში პოტენციური გამოყენებისთვის.
მოსაზრებების უმეტესობა ტრიალებს მონაცემთა დიდ. Aი გარემოს ოპტიმიზაციას სერიული დამუშავებისთვის ან რეალურ დროში დამუშავების ცენტრების დიდ მონაცემებზე Hadoop vs Spark . მაგრამ ეს ზედმეტად ამარტივებს ვარიაციებს ორ ჩარჩოს შ. Aორის. ამავდროულად, Hadoop და მისი ზოგიერთი კომპონენტი ახლა შეიძლება გამოყენებულ იქნას სამუშაო დატვირთვისთვის, რომელიც მოიცავს ინტერაქტიული შეკითხვის და რეალ. Aურ დროში ანალიტიკას.
მიუხედავად იმისა,
რომ Hadoop და Spark გამოირჩევიან მასიური მონაცემთა ნაკრების დამუშავებაში, ისინი მნიშვნელოვნად განსხვავდებიან თავიანთი არქიტექტურითა და გამოყენების შემთხვევებით. Hadoop-ის პარტიაზე ორიენტირებული დამუშავება კარგად შეეფერება ამოცანებს, რომლებიც საჭიროებენ შეცდომის ტოლერანტობას და მაღალ გამტარუნარიანობას, მაგრამ შეიძლება მხოლოდ ზოგჯერ მოითხოვონ რეალურ დროში რეაგირება. მეორეს მხრივ, Spark-ის უნარი მეხსიერებაში მონაცემთა ქეშირებისა და განმეორებითი გამოთვლების ეფექტურად შესრულება ხდის მას იდეალურს განმეორებადი ალგორი ტელეგრამის მონაცემები თმებისთვის, მანქანათმცოდნეობისა და ნაკადის დამუშავების აპლიკაციებისთვის, სადაც გადამწყვეტი მნიშვნელობა აქვს დაბალი შეყოვნების პასუხებს.
ამ ეპოქაში Hadoop-სა და
Spark-ს შორის არჩევანი დამოკიდებულია სხვა integrieren sie instagram in ihre datenbank დასხვა ფაქტორებზე, როგორიცაა მონაცემთა ბუნება, დამუშავების მოთხოვნები და ორგანიზაციული მიზნები. მიუხედავად იმისა, რომ Hadoop რჩება მძლავრი არჩევანი სერიული დამუშავებისა და გრძელვადიანი სამუშაოებისთვის, Spark-ის სიჩქარე და მოქნილობა ანიჭებს მას სასურველ ვარიანტს ინტერაქტიული ანალიტიკისა და განვითარებადი გამოყენების შემთხვევებისთვის, რომლებიც ითხოვენ რეალურ დროში ცნობებს. საბოლოო ჯამში, გადაწყვეტილება Hadoop-სა და Spark-ს შორის დამოკიდებულია სწორ ბალანსზე შესრულებაზე, მასშტაბურობასა და გამოყენების მარტივობაზე, თითოეული საწარმოს მოთხოვნების დასაკმაყოფილებლად.
დღევანდელ ეპოქაში დიდი
მონაცემთა ჩარჩოების დამუშავებისთვის გადაწყვეტი bzb directory ლებების ფართო სპექტრია . გარდა ამისა, ბევრი ბიზნესი უზრუნველყოფს საწარმოს სპეციფიკურ ფუნქციებს ღია კოდის პლატფორმებთან ერთად. ბევრი კომპანია აწარმოებს ორივე აპლიკაციას მონაცემთა მნიშვნელოვანი გამოყენების შემთხვევებისთვის. თავდაპირველად, Hadoop იყო შესაფერისი მხოლოდ პარტიული აპლიკაციებისთვის. ამის საპირისპიროდ, დიდი მონაცემები Hadoop vs Spark თავდაპირველად შეიქმნა ჯგუფური ოპერაციების შესასრულებლად უფრო სწრაფად, ვიდრე Hadoop.
გარდა ამისა,
Spark აპლიკაციები ხშირად აგებულია HDFS და YARN რესურსების მართვის ტექნოლოგიების თავზე. HDFS არის Spark-ის მონაცემთა შენახვის ერთ-ერთი წამყვანი არჩევანი, მაგრამ სჭირდება ფაილური სისტემა ან საცავი. სანამ ღრმად შევადარებთ Hadoop vs. Spark, მოდით გავიგოთ Apache Hadoop-ისა და Apache Spark-ის შესახებ.
