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  • 4 Ways Hadoop & Spark Can Play Nicely Together – Business Intelligence Info

    2019年12月8日 admin bckbet下载

    Asorganizationsbuyintobigdata,ahugepartoftheprocessisselectingthetoolstostore,maintain,process,andanalyzethedata。

    HadoopandSparkareoftenbilledasaneither-orscenario。

    Eitheryouuseone,oryouusetheother。

    However,therearereasonswhyyoushouldconsiderusingboth。

    Inmanysituations,theycomplementeachotherbeautifully。

    Hereiswhateachdoesandhowtheyaredifferent,butcanoftenbeusedtogetherascomplementarytools。

    1。

    HadoopincludesaDistributedStorageFramework,SparkProvidesIn-MemoryDataProcessing

    Hadoopcanplaynicelyinapack,buttobeacompletebigdatasolution,itneedstoincludeitsnativedataprocessingcomponent,MapReduce,orbepairedwithanotherdataprocessingproductlikeSpark。

    HadoopincludesHDFS,adistributedfileframework,whichallowsyoutodistributeenormouscollectionsofdataacrossnodeswithinaclusterofservers。

    Thiseliminatestheneedforlotsofcustomhardware。

    Hadoopalsoindexesandtracksthedata,whichallowsforprocessingandanalyzingthosemassivedatacollectionsmoreefficientlyandeffectively。

    Sparkdoesnotdistributestorage,itonlyprocessesthedata。

    Hence,bothHadoopandSparkcanworkeffectivelyasabigdatasystemthatcombinesarequireddistributedfilesystemwithSpark’smulti-stage,in-memorydataprocessing。

    2。

    ThoughHadoopSparkWorkWellTogether,ItIsn’tNecessarytoHaveBoth

    InadditiontoHadoop’sstoragecomponent(which,bytheway,iscalledtheHadoopDistributedFileSystemorHDFS),itoffersMapReduceforprocessingpurposes。

    ThiswouldeliminatethenecessityforSpark,andisusedthiswayinmanybigdatainfrastructures。

    Similarly,SparkcanbeusedwithafilemanagementsystemotherthanHadoop。

    ButsinceSparkwasdesignedtobeusedwithHadoop,thetwoaregreatcompanions。

    Plus,MapReduceisknownforbeingdifficulttoprogramin。

    Sparkissimplerandfaster。

    3。

    SparkisFasterThanMapReduce

    Sparkisn’tessentialforHadoop,butifyouneedtoworkinrealtime,itisbetweentenand100timesfasterthanMapReduce。

    Whenconsideringabigdatainfrastructure,ifspeedisaconsideration(suchaswhendatastreamingisrequired),SparkisfasterthanMapReduce。

    Sparkcandelivernearreal-timeanalysisandSparklooksatallofthedata,whereasMapReducereadsdatafromonecluster,performsanoperation,thenwritestheresultsinasystematicmethodthatslowstheoperationsdownconsiderably。

    Dependingonthesetup,Sparkoftenperforms100timesfasterthanMapReduce。

    4。

    BothHadoopSparkareResilienttoSystemFailures

    Hadoopwritesdatatodiskfollowingeachoperation,makingitresilientwhenafaultorfailureoccursinthesystem。

    Sparkalsohasaresilientdesign,itjustworksdifferently。

    SparkstoresdataobjectsinresilientdistributeddatasetsorRDD,whicharedistributedacrosstheclusters。

    Thedatamightbestoredinmemory,orstoredonthedisks。

    RDDassuresfullrecoveryfollowingafaultorfailure。

    Hence,ifyouareusingHadoopandSparkseparately,thereisstillabuilt-inresilience。

    Together,however,thisduomakesforasoundinfrastructureforbigdataprocessingandanalytics。

    Editor’sNote:Whetheryou’reworkingwithHadoopand/orSpark,yourfirstjobisgettingyourdatafromyourexistingdatainfrastructureintoHadoopinausableformat。

    Thiscanbetrickierthanitsounds–especiallyifyourdatasourcesincludemainframes。

    YoucanexploreSyncsort’sBigDatasolutionstoseehowtheirexpertiseinHadoop,Spark,mainframesanddatawarehouseoptimizationcanhelp。

    ThisentrypassedthroughtheFull-TextRSSserviceifthisisyourcontentandyourereadingitonsomeoneelsessite,pleasereadtheFAQatfivefilters。

    org/content-only/faq。

    php#publishers。

    Syncsortblog


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    2019年12月8日 admin bckbet下载

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