ApacheSpark與 Apache Hadoop數(shù)據(jù)科學(xué)工具有哪些區(qū)別?Apache Spark被設(shè)計(jì)為大規(guī)模處理的接口，而 Apache Hadoop 為大數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)和處理提供了更廣泛的軟件框架。兩者既可以一起使用也可以作為獨(dú)立服務(wù)使用。Apache Spark 和 Apache Hadoop 都是 Apache 軟件基金會(huì)提供的流行的開(kāi)源數(shù)據(jù)科學(xué)工具，由社區(qū)開(kāi)發(fā)和支持受歡迎程度和功能不斷增長(zhǎng)。

　　1、Apache Spark是什么?

　　Apache Spark 是一個(gè)為高效、大規(guī)模數(shù)據(jù)分析而構(gòu)建的開(kāi)源數(shù)據(jù)處理引擎。Apache Spark 是一個(gè)強(qiáng)大的統(tǒng)一分析引擎，數(shù)據(jù)科學(xué)家經(jīng)常使用它來(lái)支持機(jī)器學(xué)習(xí)算法和復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析。Apache Spark 可以獨(dú)立運(yùn)行，也可以作為 Apache Hadoop 之上的軟件包運(yùn)行。

　　2、Apache Hadoop是什么?

　　Apache Hadoop 是一組開(kāi)源模塊和實(shí)用程序，旨在簡(jiǎn)化存儲(chǔ)、管理和分析大數(shù)據(jù)的過(guò)程。Apache Hadoop 的模塊包括 Hadoop YARN、HadoopMapReduce 和 Hadoop Ozone，但它支持許多可選的數(shù)據(jù)科學(xué)軟件包。Apache Hadoop 可以互換使用來(lái)指代 Apache Spark 和其他數(shù)據(jù)科學(xué)工具。

　　3、Apache Spark 與 Apache Hadoop有哪些區(qū)別

　　4、設(shè)計(jì)和架構(gòu)區(qū)別

　　Apache Spark 是一個(gè)離散的開(kāi)源數(shù)據(jù)處理實(shí)用程序。通過(guò) Spark，開(kāi)發(fā)人員可以訪問(wèn)用于數(shù)據(jù)處理集群編程的輕量級(jí)接口，具有內(nèi)置的容錯(cuò)和數(shù)據(jù)并行性。Apache Spark 是用 Scala 編寫(xiě)的，主要用于機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序。

　　Apache Hadoop 是一個(gè)更大的框架，其中包括 Apache Spark、Apache Pig、ApacheHive和 Apache Phoenix 等實(shí)用程序。作為一種更通用的解決方案，Apache Hadoop 為數(shù)據(jù)科學(xué)家提供了一個(gè)完整且強(qiáng)大的軟件平臺(tái)，然后他們可以根據(jù)個(gè)人需求進(jìn)行擴(kuò)展和定制。

　　5、使用范圍

　　Apache Spark 的范圍僅限于它自己的工具，包括 Spark Core、Spark SQL 和 Spark Streaming。Spark Core 提供了 Apache Spark 的大部分?jǐn)?shù)據(jù)處理。Spark SQL支持額外的數(shù)據(jù)抽象層，開(kāi)發(fā)人員可以通過(guò)它構(gòu)建結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。Spark Streaming 利用 Spark Core 的調(diào)度服務(wù)來(lái)執(zhí)行流分析。

　　Apache Hadoop 的范圍要廣泛得多。除了 Apache Spark，Apache Hadoop 的開(kāi)源實(shí)用程序還包括pache Phoenix。一個(gè)大規(guī)模并行的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)引擎。

　　(1)Apache Zookeeper.。用于云應(yīng)用程序的協(xié)調(diào)分布式服務(wù)器。

　　(2)pache Hive。用于數(shù)據(jù)查詢(xún)和分析的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。

　　(3)Apache Flume。分布式日志數(shù)據(jù)的倉(cāng)儲(chǔ)解決方案。

　　但是出于數(shù)據(jù)科學(xué)的目的，并非所有應(yīng)用程序都如此廣泛。速度、延遲和強(qiáng)大的處理能力在大數(shù)據(jù)處理和分析領(lǐng)域中至關(guān)重要——獨(dú)立安裝的 Apache Spark 可能更容易提供這些。

　　6、速度

　　對(duì)于大多數(shù)實(shí)現(xiàn)，Apache Spark 將比 Apache Hadoop 快得多。Apache Spark 專(zhuān)為速度而打造，其速度可能比 Apache Hadoop 快近 100 倍。然而，這是因?yàn)?Apache Spark 更簡(jiǎn)單、更輕量級(jí)。

　　默認(rèn)情況下，Apache Hadoop 不會(huì)像 Apache Spark 一樣快。但是，其性能可能會(huì)因安裝的軟件包以及所涉及的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、維護(hù)和分析工作而異。

　　7、學(xué)習(xí)曲線

　　由于其關(guān)注點(diǎn)相對(duì)狹窄，Apache Spark 更容易學(xué)習(xí)。Apache Spark 有一些核心模塊，并為數(shù)據(jù)的操作和分析提供了一個(gè)干凈、簡(jiǎn)單的界面。由于 Apache Spark 是一個(gè)相當(dāng)簡(jiǎn)單的產(chǎn)品，因此學(xué)習(xí)曲線很短。

　　Apache Hadoop 要復(fù)雜得多。參與的難度將取決于開(kāi)發(fā)人員如何安裝和配置 Apache Hadoop 以及開(kāi)發(fā)人員選擇包含哪些軟件包。無(wú)論如何，即使開(kāi)箱即用，Apache Hadoop 的學(xué)習(xí)曲線也更為顯著。

　　8、安全性和容錯(cuò)性

　　當(dāng)作為獨(dú)立產(chǎn)品安裝時(shí)，Apache Spark 的開(kāi)箱即用安全性和容錯(cuò)功能少于 Apache Hadoop。但是，Apache Spark 可以訪問(wèn)許多與 Apache Hadoop 相同的安全實(shí)用程序，例如 Kerberos 身份驗(yàn)證——它們只需要安裝和配置即可。

　　Apache Hadoop 具有更廣泛的本機(jī)安全模型，并且在設(shè)計(jì)上具有廣泛的容錯(cuò)性。與 Apache Spark 一樣，它的安全性可以通過(guò)其他 Apache 實(shí)用程序進(jìn)一步提高。

　　9、編程語(yǔ)言

　　Apache Spark 支持 Scala、Java、SQL、Python、R、C# 和 F#。它最初是在 Scala 中開(kāi)發(fā)的。Apache Spark 支持?jǐn)?shù)據(jù)科學(xué)家使用的幾乎所有流行語(yǔ)言。

　　Apache Hadoop 是用 Java 編寫(xiě)的，部分是用 C 編寫(xiě)的。Apache Hadoop 實(shí)用程序支持其他語(yǔ)言，使其適合所有技能的數(shù)據(jù)科學(xué)家。

　　10、在 Apache Spark 與 Hadoop 之間進(jìn)行選擇

　　如果您是主要從事機(jī)器學(xué)習(xí)算法和大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的數(shù)據(jù)科學(xué)家，請(qǐng)選擇 Apache Spark。

　　Apache Spark：

　　(1)在沒(méi)有 Apache Hadoop 的情況下作為獨(dú)立實(shí)用程序運(yùn)行。

　　(2)提供分布式任務(wù)調(diào)度、I/O功能和調(diào)度。

　　(3)支持多種語(yǔ)言，包括 Java、Python 和 Scala。

　　(4)提供隱式數(shù)據(jù)并行性和容錯(cuò)性。

　　如果您是需要大量數(shù)據(jù)科學(xué)實(shí)用程序來(lái)存儲(chǔ)和處理大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)科學(xué)家，請(qǐng)選擇 Apache Hadoop。

　　Apache Hadoop：

　　(1)為大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和處理提供廣泛的框架。

　　(2)提供了一系列令人難以置信的軟件包，包括 Apache Spark。

　　(3)建立在分布式、可擴(kuò)展和可移植的文件系統(tǒng)之上。

　　(4)利用其他應(yīng)用程序進(jìn)行數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、機(jī)器學(xué)習(xí)和并行處理。

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