Tìm hiểu spark hay Hadoop thì tốt hơn?
Tìm hiểu spark hay Hadoop thì tốt hơn?

Video: Tìm hiểu spark hay Hadoop thì tốt hơn?

Video: Tìm hiểu spark hay Hadoop thì tốt hơn?
Video: Lộ diện Data Lake, Data Warehouse và ví dụ thực tế với Hadoop, Hive, Spark 2024, Tháng mười một
Anonim

Không, không bắt buộc phải học Hadoop Trước hết học Spark nhưng kiến thức cơ bản về Hadoop và HDFS sẽ tạo thêm lợi thế cho việc học của bạn về Tia lửa . Tia lửa là một công nghệ mới nổi và là một tiếng vang trên thị trường. Tia lửa sẽ có lợi cho sự nghiệp của bạn như Tia lửa các chuyên gia được ưu tiên hơn trong ngành công nghiệp.

Cũng cần biết là, cái nào tốt hơn Hadoop hay spark?

Hadoop được thiết kế để xử lý hàng loạt một cách hiệu quả trong khi Tia lửa được thiết kế để xử lý dữ liệu theo thời gian thực một cách hiệu quả. Hadoop là một khung máy tính có độ trễ cao, không có chế độ tương tác trong khi Tia lửa là một máy tính có độ trễ thấp và có thể xử lý dữ liệu một cách rõ ràng.

Ngoài phần trên, spark có tốt hơn MapReduce không? Sự khác biệt chính giữa MapReduce vs Apache Bản đồ Spark hoàn toàn dựa trên đĩa trong khi Apache Tia lửa sử dụng bộ nhớ và có thể sử dụng đĩa để xử lý. Tia lửa có thể thực hiện các công việc xử lý hàng loạt nhanh hơn từ 10 đến 100 lần hơn NS MapReduce Mặc dù cả hai công cụ đều được sử dụng để xử lý Dữ liệu lớn.

Sau đó, câu hỏi đặt ra là, có cần thiết phải học Hadoop cho spark không?

Không, bạn không cần học Hadoop đến learningSpark . Tia lửa là một dự án độc lập. Nhưng sau khi YARNand Hadoop 2.0, Tia lửa trở nên phổ biến bởi vì Tia lửa có thể chạy trên HDFS cùng với các Hadoop các thành phần. Hadoop là một khuôn khổ mà bạn viết công việc writeMapReduce bằng cách kế thừa các lớp Java.

Apache spark có đáng để học không?

1) Tìm hiểu Apache Spark để tăng Quyền truy cập vào Dữ liệu lớn Các nhà khoa học đang bày tỏ sự quan tâm đến việc làm việc với Tia lửa vì khả năng lưu trữ dữ liệu thường trú trong bộ nhớ giúp tăng tốc máy học tập khối lượng công việc không giống như Hadoop MapReduce.

Đề xuất: