¿Por qué elegir Spark para el procesamiento de big data?
¿Por qué elegir Spark en lugar de Hadoop para el procesamiento de big data?
1. Conocimientos básicos
1. Spark
Spark es una plataforma que se utiliza para implementar computación en clústeres rápida y versátil.
En términos de velocidad, Spark amplía el modelo informático MapReduce ampliamente utilizado y admite de manera eficiente más modos informáticos, incluidas consultas interactivas y procesamiento de secuencias.
El proyecto Spark contiene múltiples componentes estrechamente integrados. El núcleo de Spark es un motor informático que programa, distribuye y monitorea aplicaciones compuestas por muchas tareas informáticas y que se ejecutan en varias máquinas de trabajo o en un clúster informático.
2. Hadoop
Hadoop es una infraestructura de sistema distribuido desarrollada por la Fundación Apache.
Los usuarios pueden desarrollar programas distribuidos sin comprender los detalles subyacentes de la distribución. Aproveche al máximo el poder de los clústeres para computación y almacenamiento de alta velocidad.
El diseño central del marco Hadoop es: HDFS y MapReduce. HDFS proporciona almacenamiento para datos masivos y MapReduce proporciona cálculo para datos masivos.
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2. Selección de procesamiento de big data
Tanto Spark como Hadoop pueden procesar big data, entonces, ¿cómo elegir una plataforma de procesamiento?
1. Velocidad de procesamiento y rendimiento
Spark amplía el modelo informático MapReduce, ampliamente utilizado, para admitir el flujo de datos cíclico y la informática en memoria.
Cuando Hadoop realiza cálculos, necesita leer o escribir datos del disco, y todo el modelo de cálculo requiere transmisión de red, lo que hace que MapReduce tenga una alta debilidad de latencia.
Según las estadísticas, la velocidad de computación basada en la memoria Spark es más de 100 veces más rápida que Hadoop MapReduce, y la velocidad de computación basada en el disco también es más de 10 veces más rápida.
2. Dificultad de desarrollo
Spark proporciona API en varios idiomas (incluidos Scala, Java, Python), que puede implementar aplicaciones rápidamente. En comparación con MapReduce, tiene un código más simple y es más fácil. para instalar e implementar. No se requiere configuración complicada. Las aplicaciones distribuidas se pueden crear fácilmente utilizando la API, mientras que la programación interactiva también se puede realizar utilizando scripts de Scala y Python.