Perbedaan yang menonjol antara Hadoop dan Spark adalah Hadoop adalah kerangka kerja open source Apache yang memungkinkan pemrosesan terdistribusi kumpulan data besar di seluruh cluster komputer menggunakan model pemrograman sederhana sementara Spark adalah kerangka kerja komputasi cluster yang dirancang untuk komputasi Hadoop cepat.
Big data adalah istilah untuk kumpulan data yang memiliki volume, kecepatan, dan variasi yang sangat besar. Maka dari itu, tidak mungkin menggunakan metode penyimpanan dan pemrosesan data tradisional untuk menganalisis data besar. Hadoop adalah perangkat lunak untuk menyimpan dan menangani data besar secara efektif dan efisien. Tapi, Spark, di sisi lain, adalah kerangka kerja Apache untuk meningkatkan kecepatan komputasi Hadoop. Ini dapat menangani beban kerja analitik dan pemrosesan data batch dan real-time.
Topik bahasan kami tentang:
- Apa itu Hadoop – Definisi, Fungsi 2. Apa itu Spark – Definisi, Fungsi 3. Apa Perbedaan Antara Hadoop dan Spark – Perbandingan Perbedaan Kunci
Istilah Utama
Data Besar, Hadoop, Spark
Yang perlu anda ketahui tentang Hadoop?
Hadoop adalah kerangka kerja sumber terbuka yang dikembangkan oleh Apache Software Foundation. Ini digunakan untuk menyimpan data besar dalam lingkungan terdistribusi untuk memprosesnya secara bersamaan. Juga, ini menyediakan penyimpanan dan komputasi terdistribusi di seluruh kelompok komputer. Selanjutnya, ada empat komponen utama dalam arsitektur Hadoop. Mereka; Hadoop File Distributed System (HDFS), Hadoop MapReduce, Hadoop common dan Hadoop YARN.
HDFS adalah sistem penyimpanan Hadoop. Ia bekerja sesuai dengan arsitektur master-slave. Node master mengelola metadata sistem file. Komputer lain bekerja sebagai node budak atau node data. Juga, data dibagi di antara node data ini. Demikian juga, Hadoop MapReduce berisi algoritma untuk memproses data. Di sini, node master menjalankan pekerjaan pengurangan peta pada node slave. Dan, node budak menyelesaikan tugas dan mengirimkan hasilnya kembali ke node master. Selain itu, Hadoop Common menyediakan pustaka dan utilitas Java untuk mendukung komponen lainnya. Di sisi lain, Hadoop YARN melakukan manajemen sumber daya cluster dan penjadwalan pekerjaan.
Yang perlu anda ketahui tentang Spark?
Spark adalah kerangka kerja Apache untuk meningkatkan kecepatan komputasi Hadoop. Ini membantu Hadoop untuk mengurangi waktu tunggu antara permintaan dan untuk meminimalkan waktu tunggu untuk menjalankan program.
Spark SQL, Spark Streaming, MLib, GraphX dan Apache Spark Core adalah komponen utama Spark.
Spark Core – Semua fungsi dibangun di atas Spark Core. Ini adalah mesin eksekusi umum untuk platform percikan. Ini menyediakan komputasi dalam memori dan referensi kumpulan data dalam sistem penyimpanan eksternal.
Spark SQL – Menyediakan SchemaRDD yang mendukung data terstruktur dan semi terstruktur.
Spark Streaming – Menyediakan kemampuan untuk melakukan analitik streaming.
MLib – Kerangka kerja pembelajaran mesin terdistribusi. Spark MLib lebih cepat dari Apache Mahout versi disk Hadoop.
GraphX – Kerangka kerja pemrosesan grafik terdistribusi. Ini menyediakan API untuk mengekspresikan perhitungan grafik yang dapat memodelkan grafik yang ditentukan pengguna menggunakan API abstraksi Pregel.
Perbedaan Antara Hadoop dan Spark
Definisi
Hadoop adalah kerangka kerja open source Apache yang memungkinkan pemrosesan terdistribusi dari kumpulan data besar di seluruh kelompok komputer menggunakan model pemrograman sederhana. Apache Spark adalah kerangka kerja komputasi cluster tujuan umum terdistribusi open-source. Jadi, ini menjelaskan Perbedaan yang menonjol antara Hadoop dan Spark.
Kecepatan
Kecepatan adalah perbedaan lain antara Hadoop dan Spark. Spark berkinerja lebih cepat daripada Hadoop.
Toleransi kesalahan
Hadoop menggunakan replikasi data dalam banyak salinan untuk mencapai toleransi kesalahan. Spark menggunakan Resilient Distributed Dataset (RDD) untuk toleransi kesalahan.
API
Perbedaan lain antara Hadoop dan Spark adalah Spark menyediakan berbagai API yang dapat digunakan dengan berbagai sumber data dan bahasa. Juga, mereka lebih dapat dikembangkan daripada Hadoop API.
Penggunaan
Hadoop digunakan untuk mengelola penyimpanan data dan pemrosesan aplikasi data besar yang berjalan dalam sistem cluster. Spark digunakan untuk meningkatkan proses komputasi Hadoop. Maka dari itu, ini juga merupakan perbedaan penting antara Hadoop dan Spark.
Kata terakhir
Kesimpulannya, perbedaan antara Hadoop dan Spark adalah Hadoop adalah kerangka kerja open source Apache yang memungkinkan pemrosesan terdistribusi kumpulan data besar di seluruh cluster komputer menggunakan model pemrograman sederhana sementara Spark adalah kerangka kerja komputasi cluster, yang dirancang untuk komputasi Hadoop cepat. Keduanya dapat digunakan untuk aplikasi berbasis analitik prediktif, penambangan data, pembelajaran mesin, dan banyak lagi.
Sumber bacaan:
- “Hadoop – Pengantar Hadoop.” www.tutorialspoint.com, Poin Tutorial, Tersedia di sini . 2. “Pengenalan Apache Spark.” www.tutorialspoint.com, Poin Tutorial, Tersedia di sini .
Sumber gambar:
1..”Apache Hadoop Elephant” oleh Intel Free Press (CC BY-SA 2.0) melalui Flickr 2. “Spark Java Logo” Oleh David se – Karya sendiri (CC BY-SA 4.0) melalui Commons Wikimedia
