有其他功能或通用执行引
Posted: Thu Dec 05, 2024 9:07 am
Apache Spark也是一个用于处理大量数据的开源框架。该系统通过优化查询执行和内存缓存来工作。这是为了更快地处理数据。
它被认为更快是因为 Spark 使用 RAM，当然这种处理速度比硬盘驱动器更快。 Spark 有多种用途，例如：例如创建数据管道、处理数据流和图表、使用分布式 SQL、将信息集成到数据库中、使用机器学习算法等等。
Apache Spark 的组件包括：
Apache Spark 核心。这是所有其他功能或通用执行引擎的基础。 Core提供了输出、调度、输入操作、任务调度等功能。
SparkSQL。这是专门为处理结构化数据而设计的 Apache 模块。借助 SQL，Spark 可以获得有关数据和执行的计算的更多详细信息。
机器学习库。该库包含多种算法，例如聚类、分类、协同过滤和回归。还有许多用于评估、创建和调整管道的附加工具。这使得整个集群的扩展变得更加容易。
火花流。借助该元素，可以处理实时信息。数据可以从 HDFS、Kafka 和 Flume 等来源接收。
图 X.它涉及在一个系统中进行处理、探索性分析和图形计算。
Spark的优点和缺点
首先，我们先来了解一下 Apache Spark 的优点，其中有以下几个：
易于使用。得益于各种高级算子（超过 80 个），开发并行应用程序变得更加容易。
速度。 Apache Spark 在数据科学家中很受欢迎，主要是因为它的处理速度。在处理大量数据时，Spark 比 Hadoop 快得多。 RAM 使用也被认为有利于速度特性。
多种语言。 Spark支持多种语言如： B.Scala、Python、Java 等。
更多分析。除了Reduce和MAP之外，Apache Spark还支持ML（机器学习）、SQL、流式处理、图形算法等。
强大的选择。由于数据处理的低延迟，许多挑战可以轻松解决。还有用于机器学习和图形分析算法的库。
缺点：
更少的算法。
消耗大量内存资源。
与 Apache fling 相比，延迟更高。
小文件问题。
Apache Spark 与 Hadoop
为了阐明 Hadoop 和 Apache Spark 之间的主 冰岛手机号码数据库
要区别，让我们看一下下表：
特征e
Hadoop
火花
使用
使用 Hadoop 进行批处理更加高效。
Apache Spark更适合处理实时数据。
数据
通过MapReduce，用户可以以批处理模式进行数据处理。
实时数据处理意味着用户可以实时访问来自社交媒体（Facebook、Twitter）的信息。
安全
由于 SLA、LDAP 和 ACL，Hadoop 被认为非常安全。
Apache Spark 不如 Hadoop 安全。但是，会定期进行更改以实现更高级别的安全性。
机器学习
处理起来有点慢。这是由于数据碎片较大。
由于 MLib 和内存中处理，Apache Spark 速度更快。
支持的语言
Python 和 Java 用于 MapReduce 应用程序。
Scala、Spark SQL、Java、Python 或 R 用于 API。
可扩展性
Hadoop的高可扩展性是通过添加磁盘存储和节点的能力来实现的。
由于系统是基于RAM的，所以扩展起来比较困难。
使用的算法
PageRank算法
图X
价格
Hadoop 是一个经济实惠的选择。
由于内存的原因，Spark 可以被认为是更昂贵的选择。
资源管理
YARN 用于资源管理。
Spark 使用内置工具来实现此目的。
容错能力
该系统具有较高的容错能力。例如，如果一个节点发生故障，数据将传输到另一节点。这样，用户甚至不会注意到一些性能问题。
容错是通过使用一系列转换来实现的。如果发生数据丢失，一切都可以轻松恢复到原始状态。
性能和速度
由于磁盘使用情况，处理速度可能会有点慢。
由于数据存储在内存中，Spark 中的速度要快得多。
结论
现在您已经了解了 Hadoop 和 Spark 的优缺点、功能、安全特性、可扩展性、性能、价格等基本信息。有了框架的所有这些功能，您现在应该决定哪个更适合您的个人情况。尝试考虑架构和您想要实现的目标。选择没有好坏之分，只有适合您的需求和要求的选项和不适合您的选项。不要急于做任何事情并做出明智的框架选择，无论是 Spark 还是 Hadoop。
它被认为更快是因为 Spark 使用 RAM，当然这种处理速度比硬盘驱动器更快。 Spark 有多种用途，例如：例如创建数据管道、处理数据流和图表、使用分布式 SQL、将信息集成到数据库中、使用机器学习算法等等。
Apache Spark 的组件包括：
Apache Spark 核心。这是所有其他功能或通用执行引擎的基础。 Core提供了输出、调度、输入操作、任务调度等功能。
SparkSQL。这是专门为处理结构化数据而设计的 Apache 模块。借助 SQL，Spark 可以获得有关数据和执行的计算的更多详细信息。
机器学习库。该库包含多种算法，例如聚类、分类、协同过滤和回归。还有许多用于评估、创建和调整管道的附加工具。这使得整个集群的扩展变得更加容易。
火花流。借助该元素，可以处理实时信息。数据可以从 HDFS、Kafka 和 Flume 等来源接收。
图 X.它涉及在一个系统中进行处理、探索性分析和图形计算。
Spark的优点和缺点
首先，我们先来了解一下 Apache Spark 的优点，其中有以下几个：
易于使用。得益于各种高级算子（超过 80 个），开发并行应用程序变得更加容易。
速度。 Apache Spark 在数据科学家中很受欢迎，主要是因为它的处理速度。在处理大量数据时，Spark 比 Hadoop 快得多。 RAM 使用也被认为有利于速度特性。
多种语言。 Spark支持多种语言如： B.Scala、Python、Java 等。
更多分析。除了Reduce和MAP之外，Apache Spark还支持ML（机器学习）、SQL、流式处理、图形算法等。
强大的选择。由于数据处理的低延迟，许多挑战可以轻松解决。还有用于机器学习和图形分析算法的库。
缺点：
更少的算法。
消耗大量内存资源。
与 Apache fling 相比，延迟更高。
小文件问题。
Apache Spark 与 Hadoop
为了阐明 Hadoop 和 Apache Spark 之间的主 冰岛手机号码数据库
要区别，让我们看一下下表：
特征e
Hadoop
火花
使用
使用 Hadoop 进行批处理更加高效。
Apache Spark更适合处理实时数据。
数据
通过MapReduce，用户可以以批处理模式进行数据处理。
实时数据处理意味着用户可以实时访问来自社交媒体（Facebook、Twitter）的信息。
安全
由于 SLA、LDAP 和 ACL，Hadoop 被认为非常安全。
Apache Spark 不如 Hadoop 安全。但是，会定期进行更改以实现更高级别的安全性。
机器学习
处理起来有点慢。这是由于数据碎片较大。
由于 MLib 和内存中处理，Apache Spark 速度更快。
支持的语言
Python 和 Java 用于 MapReduce 应用程序。
Scala、Spark SQL、Java、Python 或 R 用于 API。
可扩展性
Hadoop的高可扩展性是通过添加磁盘存储和节点的能力来实现的。
由于系统是基于RAM的，所以扩展起来比较困难。
使用的算法
PageRank算法
图X
价格
Hadoop 是一个经济实惠的选择。
由于内存的原因，Spark 可以被认为是更昂贵的选择。
资源管理
YARN 用于资源管理。
Spark 使用内置工具来实现此目的。
容错能力
该系统具有较高的容错能力。例如，如果一个节点发生故障，数据将传输到另一节点。这样，用户甚至不会注意到一些性能问题。
容错是通过使用一系列转换来实现的。如果发生数据丢失，一切都可以轻松恢复到原始状态。
性能和速度
由于磁盘使用情况，处理速度可能会有点慢。
由于数据存储在内存中，Spark 中的速度要快得多。
结论
现在您已经了解了 Hadoop 和 Spark 的优缺点、功能、安全特性、可扩展性、性能、价格等基本信息。有了框架的所有这些功能，您现在应该决定哪个更适合您的个人情况。尝试考虑架构和您想要实现的目标。选择没有好坏之分，只有适合您的需求和要求的选项和不适合您的选项。不要急于做任何事情并做出明智的框架选择，无论是 Spark 还是 Hadoop。