Hadoop vs Spark vs Flink – Big Data Frameworks Comparison
.
Apakah perbezaan antara Hadoop, percikan, flink?
Jawapan 1:
Ini adalah soalan yang sangat baik untuk memahami perjalanan lengkap Dari Apache Hadoop ke Apache Flink.
membolehkan Mula dengan pengenalan ringkas setiap untuk memahami sepenuhnya.
Apache Hadoop
Hadoop adalah alat sumber terbuka dari ASF - Apache Software Foundation. Projek sumber terbuka bermakna ia boleh didapati secara bebas dan kita juga boleh menukar kod sumbernya mengikut keperluan. Jika fungsi tertentu tidak memenuhi keperluan anda maka anda boleh mengubahnya mengikut keperluan anda. Kebanyakan kod Hadoop ditulis oleh Yahoo, IBM, Facebook, Cloudera.
Ia menyediakan rangka kerja yang cekap untuk menjalankan pekerjaan pada pelbagai nod dari kelompok. Kluster bermaksud kumpulan sistem yang disambungkan melalui LAN. Apache Hadoop menyediakan pemprosesan data selari kerana ia berfungsi pada pelbagai mesin pada masa yang sama.
Hadoop terdiri daripada tiga bahagian utama -
Hadoop Sistem Fail Teragih (HDFS) - Ini adalah lapisan penyimpanan Hadoop.Map-Reduce - Ini adalah lapisan pemprosesan data Hadoop.YARN - Ini adalah lapisan pengurusan sumber Hadoop
Untuk Pengenalan lengkap, Rujuk pautan: Tutorial Hadoop - Panduan Apache Hadoop Lengkap Untuk Pemula
Apache Spark
Apache Spark adalah sistem pengkomputeran kluster cepat guna & kilat. Ia menyediakan API peringkat tinggi. Sebagai contoh, Java, Scala, Python dan R. Apache Spark adalah alat untuk Running Spark Applications. Spark adalah 100 kali lebih cepat daripada Bigdata Hadoop dan 10 kali lebih cepat daripada mengakses data dari cakera.
Spark ditulis dalam Scala tetapi menyediakan API kaya dalam Scala, Java, Python, dan R.
Ia boleh diintegrasikan dengan Hadoop dan boleh memproses data HDFS Hadoop sedia ada
Dataset Terdistribusi Berkesan (RDD) adalah unit asas data dalam Apache Spark, yang merupakan kumpulan pengedaran unsur-unsur di node kluster dan boleh melakukan operasi selari.
Untuk pengenalan lengkap, rujuk pautan: Apache Spark - Tutorial Spark Lengkap untuk Pemula
Apache Flink
Apache Flink adalah platform sumber terbuka yang merupakan enjin aliran data aliran yang menyediakan komunikasi, toleransi-toleransi, dan pengedaran data untuk perhitungan yang diedarkan ke atas aliran data. Flink adalah projek peringkat tertinggi Apache. Flink adalah rangka kerja analisis data yang berskala yang serasi sepenuhnya kepada Hadoop. Flink boleh melaksanakan kedua-dua pemprosesan aliran dan pemprosesan batch dengan mudah.
Untuk Pengenalan lengkap, rujuk pautan: Pengenalan kepada Apache Flink - Tutorial Pantas Semula
Sekarang, bandingkan semua berdasarkan ciri-ciri mereka:
1. Pemprosesan Data
Hadoop: Apache Hadoop dibina untuk pemprosesan batch. Ia mengambil data yang besar dalam input, semuanya sekaligus, memprosesnya dan menghasilkan hasilnya. Pemprosesan batch sangat berkesan dalam memproses data kelantangan tinggi. Output mendapat kelewatan kerana saiz data dan kuasa komputasi sistem.Spark: Apache Spark juga merupakan sebahagian daripada Hadoop Ecosystem. Ia adalah sistem pemprosesan batch di hati juga tetapi ia juga menyokong pemprosesan aliran. Pautan: Apache Flink menyediakan runtime tunggal untuk pemprosesan streaming dan batch.
2. Streaming Engine
Hadoop: Mengurangkan peta adalah alat pemprosesan berorientasikan batch. Ia mengambil set data yang besar dalam input, semuanya sekaligus, memprosesnya dan menghasilkan hasilnya. Spark: Apache Spark Streaming memproses aliran data dalam batch mikro. Setiap kumpulan mengandungi koleksi peristiwa yang tiba di sepanjang tempoh batch. Tetapi tidak cukup untuk kes-kes penggunaan di mana kita perlu memproses aliran data langsung yang besar dan memberikan hasil dalam masa sebenar. Pautan: Apache Flink adalah enjin streaming sebenar. Ia menggunakan aliran untuk beban kerja: streaming, SQL, mikro-batch, dan batch. Batch adalah satu set data yang dilaburkan.
3. Aliran Data
Hadoop: MapReduce aliran data perhitungan tidak mempunyai sebarang gelung. Ini adalah rangkaian peringkat. Pada setiap peringkat, anda maju ke hadapan dengan menggunakan output peringkat sebelumnya dan menghasilkan input untuk peringkat seterusnya. Pandangan: Walaupun algoritma Pembelajaran Mesin adalah aliran data kitaran, Spark menggambarkannya sebagai (DAG) graf akiklik langsung. Link: Flink mengambil pendekatan yang berbeza daripada yang lain. Ia menyokong graf kebergantungan kitaran terkawal dalam jangka masa. Ini membantu untuk mewakili algoritma Pembelajaran Mesin dalam cara yang sangat berkesan.
4. Model Pengiraan
Hadoop: MapReduce mengadopsi model berorientasikan kelompok. Batch memproses data beristirahat. Ia mengambil sejumlah besar data sekaligus, memprosesnya dan kemudian menulis output.Spark: Spark telah mengadopsi pembungkusan mikro. Kumpulan mikro adalah pada dasarnya "mengumpul dan kemudian memproses" jenis model pengkomputeran. Pautan: Flink telah menerima aliran berterusan, model penstriman berasaskan pengendali. Proses pengendali aliran berterusan memproses data apabila ia tiba, tanpa sebarang kelewatan dalam mengumpul data atau memproses data.
5. Prestasi
Hadoop: Apache Hadoop hanya menyokong pemprosesan batch. Ia tidak memproses data yang distrimkan maka prestasi lebih perlahan apabila dibandingkan Hadoop vs Spark vs Flink.Spark: Walaupun Apache Spark mempunyai latar belakang masyarakat yang sangat baik dan sekarang Ia dianggap sebagai masyarakat yang paling matang. Tetapi pemprosesan alirannya tidak begitu berkesan daripada Apache Flink kerana ia menggunakan pemprosesan micro-batch.Flink: Prestasi Apache Flink sangat baik berbanding dengan sistem pemprosesan data lain. Apache Flink menggunakan pengendali lelaran gelung tertutup yang menjadikan pembelajaran komputer dan graf pemprosesan lebih cepat apabila kami membandingkan Hadoop vs Spark vs Flink.
Terdapat banyak lagi ciri, di mana kita boleh membandingkan ketiga-tiga mereka. Untuk belajar semua
ikuti pautan ini: Hadoop vs Spark vs Flink - Perbandingan Rangka Data Big
Untuk mempelajari setiap tajuk secara terperinci, cuba jawab soalan ini dengan sendiri
Soalan dan Jawapan Wawancara Top 100 Hadoop
Top 65 Soalan dan Jawapan Wawancara Apache Spark
Jawapan 2:
Ini adalah 3 cawangan utama satu pokok BIG DATA. Ketiga-tiga teknologi ini telah mendapat bahagian pasaran yang hebat dalam industri IT.
Untuk memahami perbezaan antara tiga, mari kita memberi tumpuan kepada ciri-ciri yang berbeza dari parameter yang sama.
Berdasarkan ciri-ciri tertentu, perbezaan antara Hadoop, Spark, dan Flink dijelaskan di bawah:
Skalabiliti-
Hadoop: Kapasiti skalabiliti MapReduce adalah nad yang luar biasa, oleh itu ia telah digunakan untuk menghasilkan beribu-ribu Node.Spark: Dalam Spark kita boleh menambah bilangan nod dalam kumpulan. Kelompok Spark yang paling terkenal dikenali mempunyai 8000 nod. Pautan: Sama dengan Spark dalam ciri berskala, Apache Flink juga sangat berskala iaitu kita boleh menambah bilangan nod dalam kumpulan.
Pemprosesan Iteratif-
Hadoop tidak menyokong pemprosesan Iteratif. Spark: Spark mempunyai ciri untuk melancarkan datanya dengan membuat kelompok. Setiap lelaran dijadualkan dan dijalankan secara berasingan. Pautan: Pengulangan dalam Flink dilakukan dengan menggunakan seni bina streaming Flink. Selain itu Flink mempunyai kualiti untuk memproses sebahagian daripada data yang sebenarnya berubah, menyebabkan peningkatan prestasi kerja.
Toleransi Kesalahan:
Hadoop: Ciri utama MapReduce ialah ia adalah rangka kerja toleran yang sangat salah. Sekiranya terdapat kejatuhan dalam Hadoop, tidak ada keperluan untuk memulakan semula aplikasi dari awal kerana ciri ini membantu dalam kes seperti itu. Perhatian: Ciri aliran Apache Spark membantu dalam memulihkan kerja yang hilang tanpa kod atau konfigurasi tambahan, itFlink: Apache Flink mempunyai kesalahan mekanisme toleransi yang berdasarkan gambar-gambar Chandy-Lamport yang diedarkan. Ciri utama mekanisme adalah bahawa ia ringan, yang membantu dalam mengekalkan kadar overput yang tinggi dan memberikan konsistensi yang kuat pada masa yang sama.
Pengurusan Memori:
Hadoop: Hadoop mempunyai pengurusan memori yang boleh dikonfigurasikan. Mana-mana admin boleh mengkonfigurasinya, menggunakan fail konfigurasi.
Spark: Spark juga mempunyai pengurusan memori yang boleh dikonfigurasikan tetapi dengan pembebasan versi baru Spark 1.6 ia telah bergerak ke arah mengotomatisasi pengurusan memori.
Flink: Flink mempunyai sistem pengurusan memori sendiri, sehingga menjadikannya memori memori secara automatik. Sistem pengurusan berasingan dari sistem sampah Jawa.
Ini adalah beberapa permata lautan yang besar.
Untuk mempunyai lebih banyak perbezaan ketiga, anda boleh merujuk kepada pautan:
Perbandingan Hadoop vs Spark vs Flink - Perbandingan Rangka Besar Data
Jika jawapannya membantu, UPVOTE dan ikuti Shailna Patidar untuk jawapan yang lebih banyak mengenai Big Data dan Hadoop.
Jawapan 3:
Apache flink adalah kerangka pemprosesan yang diedarkan dan diedarkan secara terbuka. Ia adalah teknologi baru untuk data besar. Ia dipanggil sebagai 4G Big Data. Flink adalah projek tahap seterusnya Apache. Ia sepenuhnya kompatibel dengan Hadoop. Flink juga boleh mengakses sistem fail diedarkan Hadoop (HDFS) untuk membaca dan menulis data, dan pengurus sumber generasi akan datang (YARN) untuk menyediakan sumber cluster.
Apache Spark adalah sistem pengkomputeran kluster cepat guna & kilat. Ia menyediakan API peringkat tinggi seperti Java, Scala, Python dan R. Apache Spark adalah alat untuk Running Spark Applications.
Hadoop memproses jumlah data yang besar pada sekumpulan perkakasan komoditi. Hadoop dibangunkan untuk memproses jumlah besar data.
Jika kita Bandingkan Hadoop, Spark dan Flink berdasarkan Enjin Pemprosesan Data
Mapreduce Hadoop adalah Pengolahan Batch
Apache Spark adalah Enjin Pengolah Batch
Apache Flink adalah Enjin Pemprosesan Stream
Pada Asas Kelajuan Pemprosesan
Data Hartaop Mapreduce memproses data lebih lambat daripada Spark dan Flink
Proses Spark 100 kali lebih cepat daripada Mapreduce Hadoop
Proses Flink lebih cepat daripada Spark
Ketahui lebih banyak perbezaan antara Hadoop, Spark, Flink
Rujuk Perbandingan antara Hadoop Spark dan Flink
Jawapan 4:
Apache flink adalah kerangka pemprosesan yang diedarkan dan diedarkan secara terbuka. Ia adalah teknologi baru untuk data besar. Ia dipanggil sebagai 4G Big Data. Flink adalah projek tahap seterusnya Apache. Ia sepenuhnya kompatibel dengan Hadoop. Flink juga boleh mengakses sistem fail diedarkan Hadoop (HDFS) untuk membaca dan menulis data, dan pengurus sumber generasi akan datang (YARN) untuk menyediakan sumber cluster.
Apache Spark adalah sistem pengkomputeran kluster cepat guna & kilat. Ia menyediakan API peringkat tinggi seperti Java, Scala, Python dan R. Apache Spark adalah alat untuk Running Spark Applications.
Hadoop memproses jumlah data yang besar pada sekumpulan perkakasan komoditi. Hadoop dibangunkan untuk memproses jumlah besar data.
Jika kita Bandingkan Hadoop, Spark dan Flink berdasarkan Enjin Pemprosesan Data
Mapreduce Hadoop adalah Pengolahan Batch
Apache Spark adalah Enjin Pengolah Batch
Apache Flink adalah Enjin Pemprosesan Stream
Pada Asas Kelajuan Pemprosesan
Data Hartaop Mapreduce memproses data lebih lambat daripada Spark dan Flink
Proses Spark 100 kali lebih cepat daripada Mapreduce Hadoop
Proses Flink lebih cepat daripada Spark
Ketahui lebih banyak perbezaan antara Hadoop, Spark, Flink
Rujuk Perbandingan antara Hadoop Spark dan Flink
.
