Apache Spark と Hadoop の違い

Apache Spark と Hadoop はデータ処理方法が異なります: Hadoop: 分散ファイル システム、バッチ処理、MapReduce を使用したコンピューティング。 Spark: リアルタイム処理とバッチ処理の両方が可能な統合データ処理エンジンで、インメモリ コンピューティング、ストリーム処理、機械学習などの機能を提供します。

Apache Spark と Hadoop: 概念と相違点

Apache Spark と Hadoop は、ビッグ データ処理に広く使用されている 2 つのフレームワークですが、アプローチと機能には大きな違いがあります。

コンセプト

Hadoop は、大量のデータの保存と処理に重点を置いた分散ファイル システムです。 Hadoop 分散ファイル システム (HDFS) を使用してデータを保存し、並列コンピューティングに MapReduce フレームワークを活用します。

一方、Spark は、Hadoop の機能を拡張する統合データ処理エンジンです。 Spark は、分散ストレージに加えて、インメモリ コンピューティング、リアルタイム ストリーム処理、機械学習などの機能も提供します。

違い

##構造化と非構造化##コンピューティング エンジンメモリ使用量速度 データ分析スケーラビリティ##実践例

特徴	Hadoop	Spark
処理モデル	バッチ処理	リアルタイム処理とバッチ処理
データ型	構造化と非構造化
MapReduce	Spark SQL、Spark Streaming、Spark MLlib
ディスク ストレージの使用	メモリ ストレージの使用
低速	高速
主にオフライン分析に使用されます	リアルタイム分析と予測モデリング
ノードの追加による水平方向の拡張	弾力的な拡張

ケース 1: ログ分析

Hadoop:

HDFS ストレージ ログ、MapReduce 分析ログでパターンと異常を検出します。
• Spark:
Spark Streaming はログをリアルタイムで処理し、特定のパターンや異常が検出されたときにアラートを発行します。
ケース 2: 機械学習

Hadoop:

機械学習タスクを直接実行できません。外部分析ライブラリ (Mahout など) が必要です。
• Spark:
Spark MLlib は、機械学習モデルのトレーニングとデプロイのための組み込みアルゴリズムと関数を提供します。
選択に関する考慮事項

Hadoop または Spark の選択は、主にデータ処理のニーズによって決まります:

バッチ処理と大規模データ処理データ量:

Hadoop は大規模なバッチ処理ジョブに適しています。
• リアルタイム処理、インメモリ コンピューティング、および高度な分析:
Spark は、これらの機能に対して優れたサポートを提供します。
• スケーラビリティと弾力性:
Spark には、スケーラビリティと弾力性の点で利点があります。

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