Išsamus „Apache Spark“ ir „Hadoop“ palyginimas didžiųjų duomenų apdorojimui, apimantis architektūras, našumą, panaudojimo atvejus ir ateities tendencijas.
Didžiųjų duomenų apdorojimas: „Apache Spark“ ir „Hadoop“ – išsamus palyginimas
Sparčiai augančių duomenų rinkinių eroje gebėjimas efektyviai apdoroti ir analizuoti didžiuosius duomenis yra labai svarbus organizacijoms visame pasaulyje. Dvi dominuojančios sistemos šioje srityje yra „Apache Spark“ ir „Hadoop“. Nors abi jos skirtos paskirstytam duomenų apdorojimui, jos labai skiriasi savo architektūra, galimybėmis ir našumo charakteristikomis. Šiame išsamiame vadove pateikiamas detalus „Spark“ ir „Hadoop“ palyginimas, nagrinėjant jų stipriąsias, silpnąsias puses ir idealius panaudojimo atvejus.
Didžiųjų duomenų ir jų iššūkių supratimas
Didieji duomenys apibūdinami „penkiais V“: apimtis (Volume), greitis (Velocity), įvairovė (Variety), tikrumas (Veracity) ir vertė (Value). Šios savybės kelia didelių iššūkių tradicinėms duomenų apdorojimo sistemoms. Tradicinės duomenų bazės sunkiai susidoroja su milžiniška duomenų apimtimi, jų generavimo greičiu, įvairiais formatais, būdingais neatitikimais ir neapibrėžtumais. Be to, norint iš šių duomenų išgauti reikšmingą vertę, reikia sudėtingų analizės metodų ir galingų apdorojimo galimybių.
Pavyzdžiui, apsvarstykime pasaulinę el. prekybos platformą, tokią kaip „Amazon“. Ji renka didžiulius duomenų kiekius apie klientų elgseną, produktų našumą ir rinkos tendencijas. Norint apdoroti šiuos duomenis realiuoju laiku, siekiant suasmeninti rekomendacijas, optimizuoti kainodarą ir valdyti atsargas, reikalinga tvirta ir keičiamo dydžio duomenų apdorojimo infrastruktūra.
Pristatome „Hadoop“: didžiųjų duomenų apdorojimo pradininką
Kas yra „Hadoop“?
„Apache Hadoop“ yra atvirojo kodo sistema, skirta paskirstytam didelių duomenų rinkinių saugojimui ir apdorojimui. Ji pagrįsta „MapReduce“ programavimo modeliu ir saugojimui naudoja „Hadoop“ paskirstytąją failų sistemą (HDFS).
„Hadoop“ architektūra
- HDFS („Hadoop“ paskirstyta failų sistema): paskirstyta failų sistema, kuri saugo duomenis keliuose klasterio mazguose. HDFS skirta dirbti su dideliais failais ir užtikrinti atsparumą gedimams per duomenų replikaciją.
- MapReduce: programavimo modelis ir vykdymo sistema, kuri apdorojimo užduotį padalija į du etapus: „Map“ (atvaizdavimas) ir „Reduce“ (sutraukimas). „Map“ etape įvesties duomenys apdorojami lygiagrečiai, o „Reduce“ etape rezultatai apjungiami.
- YARN („Yet Another Resource Negotiator“): išteklių valdymo sistema, leidžianti keliems apdorojimo varikliams (įskaitant „MapReduce“ ir „Spark“) dalytis tais pačiais klasterio ištekliais.
Kaip veikia „Hadoop“?
„Hadoop“ veikia padalindama didelius duomenų rinkinius į mažesnes dalis ir paskirstydama jas keliuose klasterio mazguose. Tada „MapReduce“ programavimo modelis šias dalis apdoroja lygiagrečiai. „Map“ etapas paverčia įvesties duomenis raktų ir reikšmių poromis, o „Reduce“ etapas sujungia reikšmes pagal raktus.
Pavyzdžiui, įsivaizduokite, kad apdorojate didelį žurnalo failą, norėdami suskaičiuoti kiekvieno žodžio pasikartojimus. „Map“ etapas padalintų failą į mažesnes dalis ir kiekvieną dalį priskirtų skirtingam mazgui. Tada kiekvienas mazgas suskaičiuotų kiekvieno žodžio pasikartojimus savo dalyje ir pateiktų rezultatus kaip raktų ir reikšmių poras (žodis, skaičius). „Reduce“ etapas tada sujungtų kiekvieno žodžio skaičius iš visų mazgų.
„Hadoop“ privalumai
- Mastelio keitimas: „Hadoop“ gali būti išplėsta, kad apdorotų petabaitus duomenų, pridedant daugiau mazgų į klasterį.
- Atsparumas gedimams: HDFS replikuoja duomenis keliuose mazguose, užtikrindama duomenų prieinamumą net sugedus kai kuriems mazgams.
- Ekonomiškumas: „Hadoop“ gali veikti su įprasta technine įranga, sumažindama infrastruktūros išlaidas.
- Atvirasis kodas: „Hadoop“ yra atvirojo kodo sistema, o tai reiškia, kad ją galima nemokamai naudoti ir modifikuoti.
„Hadoop“ trūkumai
- Uždelsa: „MapReduce“ yra paketų apdorojimo sistema, o tai reiškia, kad ji netinka realaus laiko programoms. Duomenys turi būti įrašomi į diską tarp „Map“ ir „Reduce“ etapų, o tai sukelia didelę uždelsą.
- Sudėtingumas: „MapReduce“ užduočių kūrimas gali būti sudėtingas ir reikalauja specializuotų įgūdžių.
- Riboti duomenų apdorojimo modeliai: „MapReduce“ pirmiausia skirta paketiniam apdorojimui ir nepalaiko kitų duomenų apdorojimo modelių, tokių kaip srautinis ar iteracinis apdorojimas.
Pristatome „Apache Spark“: atmintyje veikiantį apdorojimo variklį
Kas yra „Spark“?
„Apache Spark“ yra greitas ir bendrosios paskirties paskirstyto apdorojimo variklis, skirtas didiesiems duomenims. Jis suteikia duomenų apdorojimo atmintyje galimybes, todėl yra žymiai greitesnis už „Hadoop“ atliekant daugelį užduočių.
„Spark“ architektūra
- Spark Core: „Spark“ pagrindas, teikiantis pagrindines funkcijas, tokias kaip užduočių planavimas, atminties valdymas ir atsparumas gedimams.
- Spark SQL: modulis, skirtas struktūrizuotiems duomenims užklausti naudojant SQL arba „DataFrame“ API.
- Spark Streaming: modulis, skirtas realaus laiko duomenų srautams apdoroti.
- MLlib (mašininio mokymosi biblioteka): mašininio mokymosi algoritmų biblioteka, skirta tokioms užduotims kaip klasifikavimas, regresija ir klasterizavimas.
- GraphX: modulis, skirtas grafų apdorojimui ir analizei.
Kaip veikia „Spark“?
„Spark“ veikia įkeldama duomenis į atmintį ir lygiagrečiai atlikdama skaičiavimus. Ji naudoja duomenų struktūrą, vadinamą atspariais paskirstytais duomenų rinkiniais (RDD), kurie yra nekintamos, suskirstytos duomenų kolekcijos, galinčios būti paskirstytos keliuose klasterio mazguose.
„Spark“ palaiko įvairius duomenų apdorojimo modelius, įskaitant paketų, srautinį ir iteracinį apdorojimą. Ji taip pat teikia platų API rinkinį programavimui „Scala“, „Java“, „Python“ ir R kalbomis.
Pavyzdžiui, apsvarstykime iteracinių mašininio mokymosi algoritmų vykdymą. „Spark“ gali vieną kartą įkelti duomenis į atmintį ir tada atlikti kelias algoritmo iteracijas, kiekvieną kartą nereikėdama skaityti duomenų iš disko.
„Spark“ privalumai
- Greitis: „Spark“ apdorojimo atmintyje galimybės daro jį žymiai greitesniu už „Hadoop“ atliekant daugelį užduočių, ypač iteracinius algoritmus.
- Paprastas naudojimas: „Spark“ teikia platų API rinkinį programavimui keliomis kalbomis, todėl lengviau kurti duomenų apdorojimo programas.
- Universalumas: „Spark“ palaiko įvairius duomenų apdorojimo modelius, įskaitant paketų, srautinį apdorojimą ir mašininį mokymąsi.
- Realaus laiko apdorojimas: „Spark Streaming“ leidžia realiuoju laiku apdoroti duomenis iš srautinių duomenų šaltinių.
„Spark“ trūkumai
- Kaina: „Spark“ apdorojimui atmintyje reikia daugiau atminties išteklių, o tai gali padidinti infrastruktūros kainą.
- Duomenų dydžio apribojimai: Nors „Spark“ gali apdoroti didelius duomenų rinkinius, jo našumas gali sumažėti, jei duomenys netelpa į atmintį.
- Sudėtingumas: „Spark“ programų optimizavimas našumui gali būti sudėtingas ir reikalauja specializuotų įgūdžių.
„Spark“ ir „Hadoop“: išsamus palyginimas
Architektūra
Hadoop: saugojimui remiasi HDFS, o apdorojimui – „MapReduce“. Duomenys yra skaitomi iš disko ir į jį įrašomi tarp kiekvienos „MapReduce“ užduoties.
Spark: duomenų saugojimui naudoja apdorojimą atmintyje ir RDD. Duomenys gali būti talpinami atmintyje tarp operacijų, taip sumažinant uždelsą.
Našumas
Hadoop: lėtesnis iteraciniams algoritmams dėl disko įvesties/išvesties operacijų tarp iteracijų.
Spark: žymiai greitesnis iteraciniams algoritmams ir interaktyviai duomenų analizei dėl apdorojimo atmintyje.
Paprastas naudojimas
Hadoop: „MapReduce“ reikalauja specializuotų įgūdžių ir gali būti sudėtinga kurti.
Spark: teikia platų API rinkinį kelioms kalboms, todėl lengviau kurti duomenų apdorojimo programas.
Panaudojimo atvejai
Hadoop: puikiai tinka paketiniam didelių duomenų rinkinių apdorojimui, pavyzdžiui, žurnalų analizei, duomenų saugykloms ir ETL (išgavimas, transformavimas, įkėlimas) operacijoms. Pavyzdys galėtų būti kelerių metų pardavimo duomenų apdorojimas, siekiant generuoti mėnesines ataskaitas.
Spark: idealiai tinka realaus laiko duomenų apdorojimui, mašininiam mokymuisi, grafų apdorojimui ir interaktyviai duomenų analizei. Panaudojimo pavyzdys – sukčiavimo aptikimas realiuoju laiku finansinėse operacijose arba suasmenintos rekomendacijos el. prekybos platformoje.
Atsparumas gedimams
Hadoop: užtikrina atsparumą gedimams per duomenų replikaciją HDFS.
Spark: užtikrina atsparumą gedimams per RDD kilmės liniją, kuri leidžia „Spark“ atkurti prarastus duomenis, pakartojant juos sukūrusias operacijas.
Kaina
Hadoop: gali veikti su įprasta technine įranga, sumažindama infrastruktūros išlaidas.
Spark: reikalauja daugiau atminties išteklių, o tai gali padidinti infrastruktūros kainą.
Suvestinė lentelė
Štai suvestinė lentelė, pabrėžianti pagrindinius skirtumus tarp „Spark“ ir „Hadoop“:
| Savybė | Apache Hadoop | Apache Spark |
|---|---|---|
| Architektūra | HDFS + MapReduce + YARN | Spark Core + Spark SQL + Spark Streaming + MLlib + GraphX |
| Apdorojimo modelis | Paketinis apdorojimas | Paketinis apdorojimas, srautinis apdorojimas, mašininis mokymasis, grafų apdorojimas |
| Našumas | Lėtesnis iteraciniams algoritmams | Greitesnis iteraciniams algoritmams ir realaus laiko apdorojimui |
| Paprastas naudojimas | Sudėtingas „MapReduce“ programavimas | Lengvesnis dėl plataus API rinkinio kelioms kalboms |
| Atsparumas gedimams | HDFS duomenų replikacija | RDD kilmės linija |
| Kaina | Mažesnė (įprasta techninė įranga) | Didesnė (daug atminties reikalaujanti) |
Panaudojimo atvejai ir realaus pasaulio pavyzdžiai
„Hadoop“ panaudojimo atvejai
- Žurnalų analizė: didelių žurnalų duomenų kiekių analizė, siekiant nustatyti modelius ir tendencijas. Daugelis pasaulinių kompanijų naudoja „Hadoop“ žiniatinklio serverių, programų ir saugos žurnalams analizuoti.
- Duomenų saugyklos: didelių struktūrizuotų duomenų kiekių saugojimas ir apdorojimas verslo analitikai ir ataskaitoms. Pavyzdžiui, finansų institucijos naudoja „Hadoop“ duomenų saugykloms, kad atitiktų reglamentus ir gautų įžvalgų iš savo operacijų duomenų.
- ETL (išgavimas, transformavimas, įkėlimas): duomenų išgavimas iš įvairių šaltinių, jų pavertimas nuosekliu formatu ir įkėlimas į duomenų saugyklą. Pasauliniai mažmenininkai naudoja „Hadoop“ ETL procesams, siekdami integruoti duomenis iš skirtingų pardavimo kanalų ir atsargų sistemų.
„Spark“ panaudojimo atvejai
- Realaus laiko duomenų apdorojimas: realaus laiko duomenų srautų apdorojimas iš tokių šaltinių kaip jutikliai, socialinė žiniasklaida ir finansų rinkos. Telekomunikacijų bendrovės naudoja „Spark Streaming“ tinklo srautui analizuoti realiuoju laiku ir aptikti anomalijas.
- Mašininis mokymasis: mašininio mokymosi modelių kūrimas ir diegimas tokioms užduotims kaip sukčiavimo aptikimas, rekomendacijų sistemos ir nuspėjamoji analizė. Sveikatos priežiūros paslaugų teikėjai naudoja „Spark MLlib“ kurdami pacientų rezultatų ir išteklių paskirstymo nuspėjamuosius modelius.
- Grafų apdorojimas: grafų duomenų analizė, siekiant nustatyti ryšius ir modelius. Socialinės žiniasklaidos įmonės naudoja „Spark GraphX“ socialiniams tinklams analizuoti ir įtakingiems vartotojams nustatyti.
- Interaktyvi duomenų analizė: interaktyvių užklausų ir didelių duomenų rinkinių analizės atlikimas. Duomenų mokslininkai naudoja „Spark SQL“ tyrinėti ir analizuoti duomenis, saugomus duomenų ežeruose.
Tinkamos sistemos pasirinkimas: „Hadoop“ ar „Spark“?
Pasirinkimas tarp „Hadoop“ ir „Spark“ priklauso nuo konkrečių jūsų programos reikalavimų. Apsvarstykite šiuos veiksnius:
- Duomenų apdorojimo modelis: jei jūsų programai reikalingas paketinis apdorojimas, gali pakakti „Hadoop“. Jei jums reikia realaus laiko duomenų apdorojimo, mašininio mokymosi ar grafų apdorojimo, „Spark“ yra geresnis pasirinkimas.
- Našumo reikalavimai: jei našumas yra labai svarbus, „Spark“ apdorojimo atmintyje galimybės gali suteikti didelių pranašumų.
- Paprastas naudojimas: „Spark“ platus API rinkinys ir palaikymas kelioms kalboms palengvina duomenų apdorojimo programų kūrimą.
- Kainos aspektai: „Hadoop“ gali veikti su įprasta technine įranga, sumažindama infrastruktūros išlaidas. „Spark“ reikalauja daugiau atminties išteklių, o tai gali padidinti kainą.
- Esama infrastruktūra: jei jau turite „Hadoop“ klasterį, galite integruoti „Spark“ su YARN, kad išnaudotumėte esamą infrastruktūrą.
Daugeliu atvejų organizacijos naudoja ir „Hadoop“, ir „Spark“ kartu. „Hadoop“ gali būti naudojamas dideliems duomenų rinkiniams saugoti HDFS, o „Spark“ – duomenims apdoroti ir analizuoti.
Ateities tendencijos didžiųjų duomenų apdorojime
Didžiųjų duomenų apdorojimo sritis nuolat vystosi. Kai kurios iš pagrindinių tendencijų, kurias verta stebėti, yra šios:
- Debesų kompiuterijai pritaikytas duomenų apdorojimas: debesų kompiuterijai pritaikytų technologijų, tokių kaip „Kubernetes“ ir serverių neturinti kompiuterija, pritaikymas didžiųjų duomenų apdorojimui. Tai leidžia pasiekti didesnį mastelio keitimą, lankstumą ir ekonomiškumą.
- Realaus laiko duomenų vamzdynai: realaus laiko duomenų vamzdynų kūrimas, kurie gali priimti, apdoroti ir analizuoti duomenis beveik realiuoju laiku. Tai lemia didėjantis realaus laiko įžvalgų ir sprendimų priėmimo poreikis.
- Dirbtiniu intelektu pagrįstas duomenų apdorojimas: dirbtinio intelekto (DI) ir mašininio mokymosi (ML) integravimas į duomenų apdorojimo vamzdynus. Tai leidžia automatizuoti duomenų kokybės patikras, anomalijų aptikimą ir nuspėjamąją analizę.
- Kraštinė kompiuterija: duomenų apdorojimas arčiau šaltinio, mažinant uždelsą ir pralaidumo reikalavimus. Tai ypač aktualu daiktų interneto (IoT) programoms ir kitiems scenarijams, kai duomenys generuojami tinklo pakraštyje.
- „Data Mesh“ architektūra: decentralizuotas požiūris į duomenų nuosavybę ir valdymą, kai duomenys traktuojami kaip produktas, o kiekviena sritis yra atsakinga už savo duomenis. Tai skatina duomenų lankstumą ir inovacijas.
Išvada
„Apache Spark“ ir „Hadoop“ yra galingos didžiųjų duomenų apdorojimo sistemos. „Hadoop“ yra patikimas ir keičiamo dydžio sprendimas paketiniam didelių duomenų rinkinių apdorojimui, o „Spark“ siūlo greitesnes apdorojimo atmintyje galimybes ir palaiko platesnį duomenų apdorojimo modelių spektrą. Pasirinkimas tarp jų priklauso nuo konkrečių jūsų programos reikalavimų. Suprasdami kiekvienos sistemos stipriąsias ir silpnąsias puses, galite priimti pagrįstą sprendimą, kuri technologija geriausiai atitinka jūsų poreikius.
Kadangi duomenų apimtis, greitis ir įvairovė toliau auga, efektyvių ir keičiamo dydžio duomenų apdorojimo sprendimų paklausa tik didės. Sekdamos naujausias tendencijas ir technologijas, organizacijos gali išnaudoti didžiųjų duomenų galią, kad įgytų konkurencinį pranašumą ir skatintų inovacijas.