Différence entre Hadoop et Apache Spark

Hadoop vs Apache Spark est un framework de Big Data et contient certains des outils et techniques les plus populaires que les marques peuvent utiliser pour effectuer des tâches liées au Big Data. Apache Spark, d'autre part, est un cadre informatique de cluster open source. Bien que Hadoop vs Apache Spark puisse ressembler à des concurrents, ils n'effectuent pas les mêmes tâches et, dans certaines situations, peuvent même fonctionner ensemble. Bien qu'il soit rapporté que Spark peut fonctionner plus de 100 fois plus rapidement que Hadoop dans certains cas, il n'a pas son propre système de stockage. Il s'agit d'un critère important car le stockage distribué est l'un des aspects les plus importants des projets de données.

En quoi consiste exactement le Big Data?

Les mégadonnées sont un gros mot à la mode qui aide les organisations et les entreprises à comprendre de grandes quantités de données. Il a reçu beaucoup d'attention au cours de la dernière décennie et, en termes simples, il est défini comme des mégadonnées si importantes pour une entreprise qu'elles ne peuvent pas être traitées à l'aide de sources conventionnelles. De nouveaux outils sont développés quotidiennement afin que les entreprises puissent commencer à comprendre cette quantité croissante de données. C'est pourquoi le big data est l'une des plus grandes tendances technologiques qui affectera les résultats des marques et des entreprises du monde entier.

Quelle est la taille du Big Data et à quelle vitesse ce secteur se développe-t-il?

La technologie a toujours joué un rôle essentiel dans le fonctionnement des marques et des entreprises du monde entier. En effet, la technologie aide les entreprises à augmenter leurs bénéfices et leur productivité de manière efficace. Par exemple, dans sa présentation, Keg Kruger a décrit comment le recensement américain a utilisé le système de tabulation Hollerith où de nombreuses données devaient être tabulées de manière mécanique. Pour faire face à l'énorme quantité de données, Hollerith a été combinée avec trois autres sociétés pour former la Computing Tabulating Recording Corporation, qui s'appelle aujourd'hui IBM ou International Business Machines.

Les données sont mesurées en octets, une unité utilisée pour mesurer les informations numériques. Sur le terrain, 8 bits est égal à un octet. Des gigaoctets aux pétaoctets, le monde des mégadonnées se développe. Certaines valeurs de données sont appelées gigaoctet, téraoctet, pétaoctet et exaoctet entre autres.

Pour mettre les choses en perspective, un gigaoctet équivaut à 1024 mégaoctets, c'est-à-dire des données stockées sur un seul DVD, tandis qu'un pétaoctet correspond à la quantité de données stockées sur des CD d'environ 2 miles de haut ou d'une valeur de 13 ans de vidéo HD TV, tandis qu'un exaoctet est égal à un milliard de gigaoctets.

Certaines des principales caractéristiques du Big Data peuvent être mentionnées ci-dessous:

  1. Le volume de données: la quantité de données est l'une des plus grandes caractéristiques du Big data. Lorsque la taille et le potentiel des données sont importants, il y a plus de chances qu'ils soient qualifiés pour être appelés big data. Le nom Big Data lui-même contient le mot et cela lui-même est une caractéristique de la taille.
  2. Variété de données: une autre caractéristique du Big data est la variété. Il est également important que l'analyse des données soit effectuée sur lesdites données. En outre, il est également important que les analystes soient en mesure d'utiliser lesdites données pour tirer des informations précieuses qui, à leur tour, peuvent aider l'entreprise à atteindre ses buts et objectifs.
  3. La vitesse des données: Ici, le terme vitesse fait référence à la vitesse à laquelle les données sont générées et traitées. Ceci est extrêmement important car la vitesse à laquelle les données sont traitées joue un rôle majeur pour aider les entreprises à atteindre leurs objectifs. Plus les données sont traitées rapidement, plus les entreprises pourront atteindre la prochaine étape de développement de manière efficace.
  4. Variabilité: une autre caractéristique du Big data est la variabilité. Cela signifie que les données doivent être gérées de manière inefficace afin qu'il n'y ait aucune incohérence. Une incohérence des données doit être traitée de manière efficace afin qu'elle n'affecte à aucun moment la qualité des données.
  5. Nature complexe des données: les entreprises et les marques gèrent aujourd'hui des tonnes de données provenant de plusieurs sources. Ces données doivent être liées, connectées et corrélées afin que les entreprises puissent comprendre ces informations et les utiliser pour réaliser des campagnes et des plans efficaces. C'est pourquoi la complexité est l'une des caractéristiques les plus intégrales du Big Data.

Il n'est donc pas surprenant que les mégadonnées soient l'un des facteurs les plus importants pour influencer le fonctionnement des entreprises sous de nombreuses formes. Dans de nombreuses industries, les entreprises accomplies et les startups utilisent la puissance des mégadonnées pour créer des solutions innovantes et compétitives. Par exemple, l'industrie des soins de santé a grandement profité de l'utilisation de solutions de Big Data. Dans cette industrie, les pionniers des données analysent efficacement les résultats des essais médicaux et découvrent ainsi de nouveaux avantages et risques des médicaments et des vaccins. Ces essais qui utilisent des solutions de Big Data sont à une bien plus grande échelle que les essais cliniques, permettant ainsi à l'industrie de la santé d'élargir son potentiel et de harceler des opportunités illimitées de manière efficace. D'autres secteurs s'éveillent également lentement à cela et il y a une adoption accrue des techniques de données d'entreprises de toutes tailles et de tous secteurs. Ces connaissances permettent aux marques non seulement de proposer des produits nouveaux et innovants à leur public actuel, mais également de créer des designs innovants pour une utilisation future.

De nombreuses organisations sont aujourd'hui au milieu d'un grand nombre de flux d'informations où les données sur les produits et services, les acheteurs et les vendeurs, les intentions des consommateurs, entre autres, doivent être étudiées de manière appropriée. Si les marques veulent survivre sur les futurs marchés, elles doivent pouvoir utiliser les capacités offertes par le Big data d'une manière efficace et réussie. L'un des aspects les plus importants de l'adoption des mégadonnées est le cadre que les entreprises souhaitent adopter pour leur utilisation. Hadoop et Spark sont deux des frameworks de Big Data les plus populaires du marché. Alors que Spark a dépassé Hadoop en tant que source ouverte la plus active, ces deux cadres sont utilisés par plusieurs sociétés dans tous les secteurs. Bien que la comparaison entre Hadoop et Apache Spark ne soit pas vraiment possible, ces deux systèmes ont des utilisations et des fonctions très similaires.

Infographies Hadoop vs Apache Spark

Ci-dessous le top 6 des comparaisons entre Hadoop et Apache Spark

Hadoop vs Apache Spark est un framework de Big Data et contient certains des outils et techniques les plus populaires que les marques peuvent utiliser pour effectuer des tâches liées au Big Data.

Créé par Doug Cutting et Mike Cafarella, Hadoop a été créé en 2006. À cette époque, il a été développé pour soutenir la distribution du projet de moteur de recherche Nutch. Plus tard, il est devenu l'un des cadres de Big Data les plus importants et jusqu'à récemment, il dominait le marché en tant qu'acteur majeur. Apache Spark, quant à lui, est un cadre informatique de cluster open source qui a été développé à l'AMPLab en Californie. Plus tard, il a été donné à la Fondation Apache Software, où il se trouve encore aujourd'hui. En février 2014, Spark est devenu un projet Apache de haut niveau et plus tard en novembre de la même année, l'équipe d'ingénierie de Databricks a établi un nouveau record en matière de tri performant grâce à l'utilisation du framework Spark. Hadoop vs Apache Spark est un framework de données extrêmement populaire qui est utilisé par plusieurs sociétés et se fait concurrence pour avoir plus d'espace sur le marché.

Bien que Hadoop vs Apache Spark puisse ressembler à des concurrents, ils n'effectuent pas les mêmes tâches et, dans certaines situations, peuvent même fonctionner ensemble. Bien qu'il soit rapporté que Spark peut fonctionner plus de 100 fois plus rapidement que Hadoop dans certains cas, il n'a pas son propre système de stockage. Il s'agit d'un critère important car le stockage distribué est l'un des aspects les plus importants des projets de données. En effet, le cadre de stockage de données permet de stocker des données dans des ensembles de données multi-PETA qui peuvent à leur tour être stockés sur un nombre infini de disques durs, ce qui les rend extrêmement rentables. De plus, les infrastructures de données doivent être évolutives par nature afin que davantage de pilotes puissent être ajoutés au réseau au fur et à mesure que la taille des données augmente. Étant donné que Spark ne possède pas son propre système de stockage de données, ce cadre nécessite celui fourni par une autre partie. C'est pourquoi, pour de nombreux projets Big Data, les entreprises qui installent Spark pour une application d'analyse avancée utilisent généralement le système de fichiers Hadoop Distributed pour le stockage des données.

La vitesse est donc la seule chose qui donne à Spark un avantage supplémentaire sur Hadoop. Parce que Spark gère ses fonctions en les copiant à partir du stockage physique distribué. Parce qu'il n'y a pas de disques durs mécaniques lents et maladroits dans Spark, la vitesse à laquelle il peut exécuter ses fonctions par rapport à Hadoop est plus rapide. Dans le cas de Hadoop, les données sont écrites sont enregistrées dans le système MapReduce de Hadoop qui réécrit également toutes les données sur le support de stockage physique après chaque fonction. Cette copie des données a été effectuée afin qu'une récupération complète soit possible en cas de problème au cours du processus. Les données stockées de manière électronique étant plus volatiles, cela a été jugé important. Dans le cas du système Spark, les données sont organisées dans un système appelé ensembles de données distribués résilients qui peuvent être récupérés en cas de problème pendant le processus de Big Data.

Une autre chose qui place Spark devant Hadoop est que Spark est capable de traiter des tâches en temps réel et dispose d'un apprentissage automatique avancé. Le traitement en temps réel signifie que les données peuvent être saisies dans une application analytique dès qu'elles sont connues et que des informations peuvent être immédiatement obtenues. Cela signifie que des mesures immédiates peuvent être prises sur ces informations, permettant ainsi aux entreprises de profiter des opportunités actuelles. De plus, les apprentissages automatiques sont définis comme des algorithmes qui peuvent penser par eux-mêmes, leur permettant ainsi de créer une solution pour de grands ensembles de données. C'est le type de technologie qui est au cœur des industries de pointe et peut aider la direction à résoudre les problèmes avant qu'ils ne surviennent, d'une part, et créer également une technologie innovante responsable des voitures et des navires sans conducteur, d'autre part.

Hadoop vs Apache Spark sont donc deux systèmes de base de données différents et voici quelques éléments qui les distinguent:

  1. Ces deux systèmes fonctionnent de manière différente: Hadoop vs Apache Spark est un framework de Big Data qui a des fonctions différentes. Alors que Hadoop est une infrastructure de données distribuée, qui distribue une énorme collecte de données sur plusieurs nœuds. Cela signifie que les utilisateurs de Hadoop n'ont pas à investir et à entretenir du matériel personnalisé extrêmement coûteux. En indexant et en gardant une trace des données, il permet aux entreprises de faire de même de manière rapide et rapide. D'autre part, Spark est un outil de traitement de données qui fonctionne sur un stockage de données distribué mais ne distribue pas de stockage.
  2. Il est possible d'utiliser un système sans l'autre: Hadoop fournit aux utilisateurs non seulement un composant de stockage (Hadoop Distributed File System) mais également un composant de traitement appelé MapReduce. Cela signifie que les utilisateurs qui ont acheté Hadoop n'ont pas besoin d'acheter Spark pour leurs besoins de traitement. En même temps, les utilisateurs de Spark n'ont pas besoin d'installer quoi que ce soit lié à Hadoop. Comme Spark n'a pas de système de gestion de fichiers si les marques en ont besoin, elles peuvent intégrer un système basé sur le cloud qui n'a pas besoin d'être lié à Hadoop.
  3. Spark est beaucoup plus rapide que Hadoop, mais toutes les organisations peuvent ne pas avoir besoin d'analyses pour fonctionner à une vitesse aussi rapide: le style de traitement de MapReduce est bon, mais si vos entreprises ont des fonctions plus statiques, elles peuvent également effectuer des fonctions d'analyse de données par traitement par lots. Cependant, si les entreprises ont besoin de diffuser des données à partir de capteurs dans un atelier ou nécessitent plusieurs opérations, il est préférable d'investir dans le logiciel Spark Big Data. De plus, de nombreux algorithmes d'apprentissage automatique nécessitent plusieurs opérations et certaines applications courantes de l'outil Spark incluent notamment la recommandation de produits en ligne, la surveillance des machines et la cybersécurité.

Hadoop vs Apache Spark est vraiment deux cadres majeurs de Big Data qui existent sur le marché aujourd'hui. Bien que les deux cadres Hadoop vs Apache Spark soient souvent lancés dans une bataille pour la domination, ils ont encore beaucoup de fonctions qui les rendent extrêmement importants dans leur propre zone d'influence. Ils travaillent dans des situations différentes et ont généralement tendance à remplir des fonctions uniques et distinctes.

Cours recommandés

Cela a été un guide pour Hadoop vs Apache Spark ici, nous avons discuté de l'ère des mégadonnées est quelque chose que chaque marque doit examiner afin de pouvoir produire des résultats de manière efficace, car l'avenir appartient aux entreprises qui extraient de la valeur des données dans une mode réussie. Vous pouvez également consulter l'article Hadoop vs Apache Spark suivant pour en savoir plus -

  1. Hadoop vs Apache Spark - Choses intéressantes que vous devez savoir
  2. Apache Hadoop vs Apache Spark | Top 10 des comparaisons utiles à savoir
  3. Hadoop vs Hive - Découvrez les meilleures différences
  4. Big Data vs Apache Hadoop - Comparaison des 4 meilleurs que vous devez apprendre
  5. Que préférer Hadoop ou Spark

Catégorie:

Big Data