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                    Apache Spark與 Apache Hadoop數據科學工具有哪些區別?

                    來源:千鋒教育
                    發布人:qyf
                    時間: 2022-09-05 18:07:21 1662372441

                      ApacheSpark與 Apache Hadoop數據科學工具有哪些區別?Apache Spark被設計為大規模處理的接口,而 Apache Hadoop 為大數據的分布式存儲和處理提供了更廣泛的軟件框架。兩者既可以一起使用也可以作為獨立服務使用。Apache Spark 和 Apache Hadoop 都是 Apache 軟件基金會提供的流行的開源數據科學工具,由社區開發和支持受歡迎程度和功能不斷增長。

                      1、Apache Spark是什么?

                      Apache Spark 是一個為高效、大規模數據分析而構建的開源數據處理引擎。Apache Spark 是一個強大的統一分析引擎,數據科學家經常使用它來支持機器學習算法和復雜的數據分析。Apache Spark 可以獨立運行,也可以作為 Apache Hadoop 之上的軟件包運行。

                      2、Apache Hadoop是什么?

                      Apache Hadoop 是一組開源模塊和實用程序,旨在簡化存儲、管理和分析大數據的過程。Apache Hadoop 的模塊包括 Hadoop YARN、HadoopMapReduce 和 Hadoop Ozone,但它支持許多可選的數據科學軟件包。Apache Hadoop 可以互換使用來指代 Apache Spark 和其他數據科學工具。

                      3、Apache Spark 與 Apache Hadoop有哪些區別

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                      4、設計和架構區別

                      Apache Spark 是一個離散的開源數據處理實用程序。通過 Spark,開發人員可以訪問用于數據處理集群編程的輕量級接口,具有內置的容錯和數據并行性。Apache Spark 是用 Scala 編寫的,主要用于機器學習應用程序。

                      Apache Hadoop 是一個更大的框架,其中包括 Apache Spark、Apache Pig、ApacheHive和 Apache Phoenix 等實用程序。作為一種更通用的解決方案,Apache Hadoop 為數據科學家提供了一個完整且強大的軟件平臺,然后他們可以根據個人需求進行擴展和定制。

                      5、使用范圍

                      Apache Spark 的范圍僅限于它自己的工具,包括 Spark Core、Spark SQL 和 Spark Streaming。Spark Core 提供了 Apache Spark 的大部分數據處理。Spark SQL支持額外的數據抽象層,開發人員可以通過它構建結構化和半結構化數據。Spark Streaming 利用 Spark Core 的調度服務來執行流分析。

                      Apache Hadoop 的范圍要廣泛得多。除了 Apache Spark,Apache Hadoop 的開源實用程序還包括pache Phoenix。一個大規模并行的關系數據庫引擎。

                      (1)Apache Zookeeper.。用于云應用程序的協調分布式服務器。

                      (2)pache Hive。用于數據查詢和分析的數據倉庫。

                      (3)Apache Flume。分布式日志數據的倉儲解決方案。

                      但是出于數據科學的目的,并非所有應用程序都如此廣泛。速度、延遲和強大的處理能力在大數據處理和分析領域中至關重要——獨立安裝的 Apache Spark 可能更容易提供這些。

                      6、速度

                      對于大多數實現,Apache Spark 將比 Apache Hadoop 快得多。Apache Spark 專為速度而打造,其速度可能比 Apache Hadoop 快近 100 倍。然而,這是因為 Apache Spark 更簡單、更輕量級。

                      默認情況下,Apache Hadoop 不會像 Apache Spark 一樣快。但是,其性能可能會因安裝的軟件包以及所涉及的數據存儲、維護和分析工作而異。

                      7、學習曲線

                      由于其關注點相對狹窄,Apache Spark 更容易學習。Apache Spark 有一些核心模塊,并為數據的操作和分析提供了一個干凈、簡單的界面。由于 Apache Spark 是一個相當簡單的產品,因此學習曲線很短。

                      Apache Hadoop 要復雜得多。參與的難度將取決于開發人員如何安裝和配置 Apache Hadoop 以及開發人員選擇包含哪些軟件包。無論如何,即使開箱即用,Apache Hadoop 的學習曲線也更為顯著。

                      8、安全性和容錯性

                      當作為獨立產品安裝時,Apache Spark 的開箱即用安全性和容錯功能少于 Apache Hadoop。但是,Apache Spark 可以訪問許多與 Apache Hadoop 相同的安全實用程序,例如 Kerberos 身份驗證——它們只需要安裝和配置即可。

                      Apache Hadoop 具有更廣泛的本機安全模型,并且在設計上具有廣泛的容錯性。與 Apache Spark 一樣,它的安全性可以通過其他 Apache 實用程序進一步提高。

                      9、編程語言

                      Apache Spark 支持 Scala、Java、SQL、Python、R、C# 和 F#。它最初是在 Scala 中開發的。Apache Spark 支持數據科學家使用的幾乎所有流行語言。

                      Apache Hadoop 是用 Java 編寫的,部分是用 C 編寫的。Apache Hadoop 實用程序支持其他語言,使其適合所有技能的數據科學家。

                      10、在 Apache Spark 與 Hadoop 之間進行選擇

                      如果您是主要從事機器學習算法和大規模數據處理的數據科學家,請選擇 Apache Spark。

                      Apache Spark:

                      (1)在沒有 Apache Hadoop 的情況下作為獨立實用程序運行。

                      (2)提供分布式任務調度、I/O功能和調度。

                      (3)支持多種語言,包括 Java、Python 和 Scala。

                      (4)提供隱式數據并行性和容錯性。

                      如果您是需要大量數據科學實用程序來存儲和處理大數據的數據科學家,請選擇 Apache Hadoop。

                      Apache Hadoop:

                      (1)為大數據的存儲和處理提供廣泛的框架。

                      (2)提供了一系列令人難以置信的軟件包,包括 Apache Spark。

                      (3)建立在分布式、可擴展和可移植的文件系統之上。

                      (4)利用其他應用程序進行數據倉庫、機器學習和并行處理。

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