Apa Perbedaan Antara Hadoop dan Spark - Perbedaan Antara

Apa Perbedaan Antara Hadoop dan Spark

Itu perbedaan utama antara Hadoop dan Spark adalah bahwa Hadoop adalah framework open source Apache yang memungkinkan pemrosesan terdistribusi set data besar di seluruh cluster komputer menggunakan model pemrograman sederhana sementara Spark adalah framework komputasi cluster yang dirancang untuk komputasi Hadoop cepat.

Data besar mengacu pada pengumpulan data yang memiliki volume, kecepatan, dan variasi yang masif. Oleh karena itu, tidak mungkin untuk menggunakan penyimpanan data tradisional dan metode pemrosesan 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. Ia dapat menangani analitik bets dan real-time serta beban kerja pemrosesan data.

Bidang-bidang Utama yang Dicakup

1. Apa itu Hadoop
- Definisi, Fungsi
2. Apa itu Spark
- Definisi, Fungsi
3. Apa Perbedaan Antara Hadoop dan Spark
- Perbandingan Perbedaan Kunci

Ketentuan Utama

Data Besar, Hadoop, Spark


Apa itu Hadoop

Hadoop adalah kerangka kerja open source 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 cluster komputer. Selain itu, ada empat komponen utama dalam arsitektur Hadoop. Mereka; Sistem Terdistribusi File Hadoop (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 berfungsi sebagai node slave atau data node. Juga, data dibagi di antara simpul-simpul data ini. Demikian juga, Hadoop MapReduce berisi algoritma untuk memproses data. Di sini, master node menjalankan pekerjaan pengurangan peta pada node slave. Dan, slave node menyelesaikan tugas dan mengirimkan hasilnya kembali ke master node. Selain itu, Hadoop Common menyediakan perpustakaan dan utilitas Java untuk mendukung komponen lainnya. Di sisi lain, Hadoop YARN melakukan manajemen sumber daya klaster dan penjadwalan pekerjaan.

Apa itu 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 memberikan komputasi dalam memori dan referensi dataset dalam sistem penyimpanan eksternal.

Spark SQL - Menyediakan SchemaRDD yang mendukung data terstruktur dan semi-terstruktur.

Spark Streaming - Memberikan kemampuan untuk melakukan analitik streaming.

MLIB - Kerangka pembelajaran mesin terdistribusi. Spark MLib lebih cepat daripada Apache Mahout versi Hadoop yang berbasis disk.

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 set data besar di seluruh cluster komputer menggunakan model pemrograman sederhana. Apache Spark adalah kerangka kerja komputasi-cluster tujuan umum terdistribusi open-source. Dengan demikian, ini menjelaskan perbedaan utama 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 bahwa Spark menyediakan beragam API yang dapat digunakan dengan berbagai sumber data dan bahasa. Juga, mereka lebih mudah dikembangkan daripada API Hadoop.

Pemakaian

Hadoop digunakan untuk mengelola penyimpanan data dan pemrosesan aplikasi data besar yang berjalan dalam sistem cluster. Spark digunakan untuk meningkatkan proses komputasi Hadoop. Oleh karena itu, ini juga merupakan perbedaan penting antara Hadoop dan Spark.

Kesimpulan

Sebagai kesimpulan, perbedaan antara Hadoop dan Spark adalah bahwa Hadoop adalah kerangka kerja open source Apache yang memungkinkan pemrosesan terdistribusi set 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 berdasarkan analitik prediktif, penambangan data, pembelajaran mesin, dan banyak lagi.

Referensi:

1. "Hadoop - Pengantar Hadoop." Www.tutorialspoint.com, Tutorials Point,