Hadoop ile Spark Arasındaki Farklar
Hadoop ve Spark, büyük veri teknolojilerinde piyasada sıklıkla kullanılan popüler seçeneklerdir. Bu kısımda Hadoop ve Spark arasındaki farklılıklardan bahsedeceğiz.
• Hadoop, MapReduce algoritması kullanan açık kaynaklı bir çerçeve iken Spark, sorgular ve eylemler için ara geri bildirim sağlayan etkileşimli bir moda sahiptir.
• Hadoop MapReduce verileri bir diskten okur ve bir diske yazar, bu işlem hızının yavaşlamasına sebep olurken, Spark verileri bellekte depolar, dolayısıyla işlem hızı çok daha yüksektir.
• Hadoop MapReduce farklı gereksinimler için birbirinden farklı ilave uygulamalara ihtiyaç duyarken, Spark aynı kümede toplu ve etkileşimli bir şekilde makine öğrenmesi, grafik işleme gibi görevleri gerçekleştirir.
• Hadoop, verileri toplu ve verimli bir şekilde işlemek için tasarlanmıştır. Spark, gerçek zamanlı verileri verimli bir şekilde yönetmek için tasarlanmıştır .
• Bir geliştirici Hadoop MapReduce ile, yalnızca toplu modda verileri işlerken, Spark gerçek zamanlı verileri Spark Streaming aracılığıyla işleyebilir .
• Hadoop, dayanıklı dağıtılmış veri kümeleri sayesinde doğal olarak arızalara karşı dayanıklıdır. Dayanıklı dağıtık veri kümeleri hem yazılım hem de donanım arızalarına karşı toleranslıdır. Bu sistem başarısız olan düğümlerdeki veri bloklarını otomatik olarak tekrar kopyalar.
• Hadoop, maliyet açısından karşılaştırıldığında daha ucuz bir seçenektir, çünkü Spark'ın bellekte çalışması RAM’in çok fazla kullanılmasına sebep olur dolayısıyla maliyeti arttırır.
Hadoop ve Spark, büyük veri teknolojilerinde piyasada sıklıkla kullanılan popüler seçeneklerdir. Bu kısımda Hadoop ve Spark arasındaki farklılıklardan bahsedeceğiz.
• Hadoop, MapReduce algoritması kullanan açık kaynaklı bir çerçeve iken Spark, sorgular ve eylemler için ara geri bildirim sağlayan etkileşimli bir moda sahiptir.
• Hadoop MapReduce verileri bir diskten okur ve bir diske yazar, bu işlem hızının yavaşlamasına sebep olurken, Spark verileri bellekte depolar, dolayısıyla işlem hızı çok daha yüksektir.
• Hadoop MapReduce farklı gereksinimler için birbirinden farklı ilave uygulamalara ihtiyaç duyarken, Spark aynı kümede toplu ve etkileşimli bir şekilde makine öğrenmesi, grafik işleme gibi görevleri gerçekleştirir.
• Hadoop, verileri toplu ve verimli bir şekilde işlemek için tasarlanmıştır. Spark, gerçek zamanlı verileri verimli bir şekilde yönetmek için tasarlanmıştır .
• Bir geliştirici Hadoop MapReduce ile, yalnızca toplu modda verileri işlerken, Spark gerçek zamanlı verileri Spark Streaming aracılığıyla işleyebilir .
• Hadoop, dayanıklı dağıtılmış veri kümeleri sayesinde doğal olarak arızalara karşı dayanıklıdır. Dayanıklı dağıtık veri kümeleri hem yazılım hem de donanım arızalarına karşı toleranslıdır. Bu sistem başarısız olan düğümlerdeki veri bloklarını otomatik olarak tekrar kopyalar.
• Hadoop, maliyet açısından karşılaştırıldığında daha ucuz bir seçenektir, çünkü Spark'ın bellekte çalışması RAM’in çok fazla kullanılmasına sebep olur dolayısıyla maliyeti arttırır.
