हडूप बनाम स्पार्क के बीच अंतर
हडूप एक ओपन सोर्स फ्रेमवर्क है जो कंप्यूटर के क्लस्टर में वितरित वातावरण में बड़े डेटा को स्टोर और संसाधित करने की अनुमति देता है । यह क्लस्टर के बीच आवश्यक संचालन करने के लिए एक सरल प्रोग्रामिंग मॉडल का उपयोग करता है। हड़ूप को एक सर्वर से हजारों मशीनों तक स्केल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जहां हर मशीन स्थानीय गणना और भंडारण की पेशकश कर रही है। हडूप में सभी मॉड्यूल को मूलभूत धारणा के साथ डिजाइन किया गया है कि हार्डवेयर विफलताओं आम घटनाएं हैं और ढांचे के साथ निपटा जाना चाहिए।
स्पार्क एक त्वरित स्रोत क्लस्टर कंप्यूटिंग है जो तेजी से गणना के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह संपूर्ण क्लस्टर को प्रोग्रामिंग के लिए अंतर्निहित डेटा समांतरता और गलती सहनशीलता के साथ एक इंटरफ़ेस प्रदान करता है। स्पार्क हड़ूप मैपरेड्यूज़ मॉड्यूल के शीर्ष पर बनाया गया था और यह मैपरेड्यूज़ मॉडल को कुशलता से अधिक प्रकार के कंप्यूटेशंस का उपयोग करने के लिए बढ़ाता है जिसमें इंटरएक्टिव क्वेरीज़ और स्ट्रीम प्रोसेसिंग शामिल है। स्पार्क की मुख्य विशेषता इन-मेमोरी क्लस्टर कंप्यूटिंग है जो किसी एप्लिकेशन की गति को बढ़ाती है।
हडूप अपाचे सॉफ़्टवेयर नींव का एक पंजीकृत ट्रेडमार्क है। यह मैपरेड्यूज़ एल्गोरिदम का उपयोग कर एप्लिकेशन चलाता है, जहां डेटा को विभिन्न सी पी यू नोड्स पर समानांतर में संसाधित किया जाता है। दूसरे शब्दों में, हडूप ढांचा अनुप्रयोगों को विकसित करने में सक्षम है, जो कंप्यूटर के क्लस्टर पर चलने में सक्षम हैं और वे बड़ी मात्रा में डेटा के लिए एक पूर्ण सांख्यिकीय विश्लेषण कर सकते हैं ।
हडूप कम्प्यूटेशनल कंप्यूटिंग सॉफ्टवेयर प्रक्रिया को तेज करने के लिए, अपाचे सॉफ़्टवेयर नींव द्वारा स्पार्क पेश किया गया था। स्पार्क का अपना क्लस्टर प्रबंधन है और हैडोप का एक संशोधित संस्करण नहीं है। स्पार्क हड़ूप का दो तरीकों से उपयोग करता है – एक भंडारण होता है और दूसरा प्रसंस्करण होता है। चूंकि क्लस्टर प्रबंधन स्पार्क से ही आ रहा है, यह केवल स्टोरेज उद्देश्य के लिए हैडोप का उपयोग करता है।
हडूप के मूल में भंडारण भाग होता है, जिसे हडूप वितरित फ़ाइल सिस्टम और मैपरेड्यूज़ प्रोग्रामिंग मॉडल नामक प्रसंस्करण भाग के रूप में जाना जाता है। हड़ूप मूल रूप से बड़े ब्लॉक में फ़ाइलों को विभाजित करते हैं और उन्हें क्लस्टर्स में वितरित करते हैं, समानांतर डेटा को संसाधित करने के लिए पैकेज कोड को नोड्स में स्थानांतरित करते हैं। इस दृष्टिकोण डेटासेट को तेजी से और अधिक कुशलता से संसाधित किया जाना चाहिए। अन्य हड़ूप मॉड्यूल हड़ूप आम हैं, जो जावा पुस्तकालयों और उपयोगिताओं का एक गुच्छा हड़ूप मॉड्यूल द्वारा लौटाया जाता है। ये पुस्तकालय फ़ाइल सिस्टम और ऑपरेटिंग सिस्टम स्तर अबास्ट्रक्शन प्रदान करते हैं, इसमें हड़ूप शुरू करने के लिए आवश्यक जावा फ़ाइलें और स्क्रिप्ट भी शामिल हैं। हैडोप यार्न भी एक मॉड्यूल है, जिसका उपयोग नौकरी शेड्यूलिंग और क्लस्टर संसाधन प्रबंधन के लिए किया जा रहा है।
स्पार्क हडूप के उपप्रोजेक्ट्स में से एक है जिसे 200 9 में विकसित किया गया था, और बाद में यह बीएसडी लाइसेंस के तहत खुला स्रोत बन गया। इसमें कुछ मॉड्यूल को संशोधित करके और नए मॉड्यूल को शामिल करके बहुत सारी शानदार सुविधाएं हैं। यह एक हडूप क्लस्टर में एक अनुप्रयोग चलाने में मदद करता है, स्मृति में कई गुना तेजी से। यह डिस्क पर पढ़ने / लिखने के संचालन की संख्या को कम करके संभव बनाया गया है। यह मध्यवर्ती प्रसंस्करण डेटा को स्मृति में संग्रहीत करता है, पढ़ने / लिखने के कार्यों को सहेजता है। स्पार्क जावा, पायथन या स्कैला में अंतर्निहित एपीआई भी प्रदान करता है । इस प्रकार, कोई भी कई तरीकों से एप्लिकेशन लिख सकता है। स्पार्क न केवल एक नक्शा प्रदान करता है और रणनीति को कम करता है बल्कि एसक्यूएल क्वेरी , स्ट्रीमिंग डेटा, मशीन लर्निंग और ग्राफ एल्गोरिदम का भी समर्थन करता है ।
हडूप बनाम स्पार्क (इन्फोग्राफिक्स) के बीच हेड टू हेड तुलना
नीचे हडूप बनाम स्पार्क के बीच शीर्ष 8 अंतर है
हडूप बनाम स्पार्क के बीच महत्वपूर्ण अंतर
हडूप बनाम स्पार्क दोनों बाजार में लोकप्रिय विकल्प हैं; आइये हडूप और स्पार्क के बीच अंतर कुछ प्रमुख पर चर्चा करें:
- हडूप ओपन सोर्स फ्रेमवर्क है जो मैपरेड्यूज़ एल्गोरिदम का उपयोग करता है जबकि स्पार्क बिजली तेज क्लस्टर कंप्यूटिंग तकनीक है, जो मैपरेड्यूज़ मॉडल को अधिक प्रकार के संगणना के साथ कुशलतापूर्वक उपयोग करने के लिए बढ़ाता है।
- हडूप का मैपरेड्यूज़ मॉडल डिस्क से पढ़ता है और लिखता है, इस प्रकार प्रोसेसिंग की गति धीमा कर देता है जबकि स्पार्क डिस्क पर पढ़ने / लिखने के चक्रों की संख्या को कम करता है और इंटरमीडिएट डेटा इन-मेमोरी स्टोर करता है, इसलिए तेजी से प्रसंस्करण गति।
- हडूप को डेवलपर्स को प्रत्येक ऑपरेशन को कोड करने की आवश्यकता होती है जबकि स्पार्क आरडीडी – रेसिलिएंट वितरित डेटासेट के साथ प्रोग्राम करना आसान है।
- हडूप मैपरेड्यूज़ मॉडल एक बैच इंजन प्रदान करता है, इसलिए अन्य आवश्यकताओं के लिए अलग-अलग इंजनों पर निर्भर करता है जबकि स्पार्क बैच, इंटरैक्टिव, मशीन लर्निंग और उसी क्लस्टर में तरल करता है।
- हडूप को बैच प्रोसेसिंग को कुशलता से संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है जबकि स्पार्क को वास्तविक समय डेटा को कुशलता से संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है ।
- हडूप एक उच्च विलंबता कंप्यूटिंग फ्रेमवर्क है, जिसमें एक इंटरैक्टिव मोड नहीं है जबकि स्पार्क कम विलंबता कंप्यूटिंग है और डेटा को संवादात्मक रूप से संसाधित कर सकता है।
- हडूप मैपरेड्यूज़ के साथ, एक डेवलपर केवल बैच मोड में डेटा को संसाधित कर सकता है जबकि स्पार्क स्पार्क स्ट्रीमिंग के माध्यम से रीयल-टाइम डेटा को संसाधित कर सकता है।
- हडूप को दोषों और असफलताओं को संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है, यह दोषों की ओर स्वाभाविक रूप से लचीला है, इसलिए अत्यधिक गलती-सहनशील प्रणाली है, जबकि स्पार्क के साथ, आरडीडी असफल नोड्स पर विभाजन की वसूली की अनुमति देता है।
- उदाहरण के लिए हडूप को बाहरी नौकरी शेड्यूलर की आवश्यकता होती है – ओज़ी जटिल प्रवाह को निर्धारित करने के लिए जबकि स्पार्क में मेमोरी गणना है, इसलिए इसका अपना प्रवाह शेड्यूलर है।
- हडूप लागत के संदर्भ में इसकी तुलना करते समय एक सस्ता विकल्प उपलब्ध है जबकि स्पार्क को स्मृति में चलाने के लिए बहुत सी रैम की आवश्यकता होती है, इस प्रकार क्लस्टर में वृद्धि होती है और इसलिए लागत होती है।
हडूप बनाम स्पार्क तुलना तालिका
हडूप बनाम स्पार्क के बीच प्राथमिक तुलना नीचे चर्चा की गई है
| हडूप बनाम स्पार्क के बीच तुलना का आधार | हडूप | स्पार्क |
| वर्ग | मूल डेटा प्रोसेसिंग इंजन | डाटा एनालिटिक्स इंजन |
| प्रयोग | डेटा की एक बड़ी मात्रा के साथ बैच प्रसंस्करण | रीयल-टाइम डेटा, ट्विटर, फेसबुक जैसी रीयल-टाइम घटनाओं से संसाधित करें |
| विलंब | उच्च विलंबता कंप्यूटिंग | कम विलंबता कंप्यूटिंग |
| डेटा | बैच मोड में प्रक्रिया डेटा | सहभागितापूर्ण तरीके से प्रक्रिया कर सकते हैं |
| उपयोग में आसानी | हडूप का मैपरेड्यूज़ मॉडल जटिल है, कम-स्तरीय एपीआई को संभालने की आवश्यकता है | उपयोग करने में आसान, अमूर्तता उपयोगकर्ता को उच्च स्तरीय ऑपरेटरों का उपयोग करके डेटा संसाधित करने में सक्षम बनाता है |
| समयबद्धक | बाहरी नौकरी अनुसूचक की आवश्यकता है | इन-मेमोरी गणना, कोई बाहरी शेड्यूलर आवश्यक नहीं है |
| सुरक्षा | बेहद सुरक्षित | हडूप की तुलना में कम सुरक्षित |
| लागत | मैपरेड्यूज़ मॉडल एक सस्ता रणनीति प्रदान करने के बाद से कम महंगा है | हडूप की तुलना में महंगा है क्योंकि इसमें एक मेमोरी समाधान है |
निष्कर्ष – हडूप बनाम स्पार्क
हडूप मैपरेड्यूज़ डेटा की भारी मात्रा में समानांतर प्रसंस्करण की अनुमति देता है। यह अलग-अलग डेटा नोड्स पर अलग-अलग संसाधित होने के लिए छोटे आकार में एक बड़े हिस्से को तोड़ता है और एक परिणाम को वापस करने के लिए स्वचालित रूप से कई नोड्स में परिणाम एकत्र करता है। यदि परिणामी डेटासेट उपलब्ध रैम से बड़ा है, तो हैडोप मैपरेड्यूज़ स्पार्क से बेहतर प्रदर्शन कर सकता है।
स्पार्क, दूसरी ओर,हडूप की तुलना में उपयोग करना आसान है, क्योंकि यह स्कैला (इसकी मूल भाषा), जावा, पायथन और स्पार्क एसक्यूएल के लिए उपयोगकर्ता के अनुकूल एपीआई के साथ आता है। चूंकि स्पार्क स्ट्रीमिंग, बैच प्रोसेसिंग और एक ही क्लस्टर में मशीन लर्निंग करने का एक तरीका प्रदान करता है, इसलिए उपयोगकर्ताओं को डेटा प्रोसेसिंग के लिए अपने बुनियादी ढांचे को सरल बनाना आसान लगता है।
हडूप बनाम स्पार्क के बीच चयन करने का अंतिम निर्णय मूल पैरामीटर – आवश्यकता पर निर्भर करता है। अपाचे स्पार्क हडूप के मैपरेड्यूज़ की तुलना में अधिक उन्नत क्लस्टर कंप्यूटिंग इंजन है, क्योंकि यह किसी भी प्रकार की आवश्यकता यानी बैच, इंटरैक्टिव, पुनरावृत्ति, स्ट्रीमिंग इत्यादि को संभाल सकता है जबकि हड़ूप केवल बैच प्रोसेसिंग तक ही सीमित है। साथ ही, स्पार्क हडूप की तुलना में इसकी मेमोरी फीचर के साथ महंगा है, जिसके लिए अंततः बहुत सी रैम की आवश्यकता होती है। दिन के अंत में, यह सब एक व्यापार के बजट और कार्यात्मक आवश्यकता पर निर्भर करता है। मुझे उम्मीद है कि अब आपको हड़ूप बनाम स्पार्क दोनों का एक अच्छा विचार होना चाहिए।
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यह हडूप और स्पार्क के बीच अंतर शीर्ष के लिए एक मार्गदर्शक रहा है। यहां हम इन्फोग्राफिक्स और तुलना तालिका के साथ हड़ूप बनाम स्पार्क कुंजी मतभेदों पर भी चर्चा करते हैं। आप और जानने के लिए निम्नलिखित हडूप बनाम स्पार्क लेखों पर भी एक नज़र डाल सकते हैं।
