Ո՞րն է ավելի լավ սովորել Spark կամ Hadoop-ը:
Ո՞րն է ավելի լավ սովորել Spark կամ Hadoop-ը:

Video: Ո՞րն է ավելի լավ սովորել Spark կամ Hadoop-ը:

Video: Ո՞րն է ավելի լավ սովորել Spark կամ Hadoop-ը:
Video: Ինչպես իմանալ որ տղան քեզ է սիրահարվել 💋💞🫂 2024, Մայիս
Anonim

Ոչ, դա պարտադիր չէ սովորել Hadoop-ը նախ դեպի սովորել Spark բայց հիմնական գիտելիքները Hadoop և HDFS-ն առավելություն կավելացնի ձեր սովորելու համար Կայծ . Կայծ զարգացող տեխնոլոգիա է և շուկայական աղմուկ է։ Ուսուցում Կայծ օգտակար կլինի ձեր կարիերայի համար, քանի որ Կայծ արդյունաբերության մեջ ավելի նախընտրելի են մասնագետները:

Նաև պետք է իմանալ, թե որն է ավելի լավ Hadoop-ը կամ Spark-ը:

Hadoop նախագծված է խմբաքանակի վերամշակումը արդյունավետ կերպով վարելու համար, մինչդեռ Կայծ նախատեսված է իրական ժամանակի տվյալների արդյունավետ մշակման համար: Hadoop բարձր ուշացման հաշվողական շրջանակ է, որը չունի ինտերակտիվ ռեժիմ, մինչդեռ Կայծ ցածր ուշացման հաշվարկ է և կարող է ինտերակտիվ կերպով մշակել տվյալները:

Բացի վերևից, կայծն ավելի լավն է, քան MapReduce-ը: Հիմնական տարբերությունը միջև MapReduce ընդդեմ Ապաչի Spark MapReduce խստորեն հիմնված է սկավառակի վրա, մինչդեռ Apache-ն Կայծ օգտագործում է հիշողություն և կարող է օգտագործել սկավառակ մշակման համար: Կայծ ի վիճակի է խմբաքանակի մշակման աշխատանքները կատարել 10-ից 100 անգամ ավելի արագ քան որ MapReduce Չնայած երկու գործիքներն էլ օգտագործվում են Մեծ տվյալների մշակման համար:

Հետագայում հարց է ծագում, արդյոք անհրաժեշտ է սովորել Hadoop-ը կայծի համար:

Ոչ, դուք չեք պետք է սովորել Hadoop-ը դեպի LearnSpark . Կայծ անկախ նախագիծ էր: Բայց ՅԱՐՆանդից հետո Hadoop 2.0, Կայծ հայտնի դարձավ, քանի որ Կայծ կարող է աշխատել HDFS-ի վրա մյուսների հետ միասին Hadoop բաղադրիչները. Hadoop մի շրջանակ է, որտեղ դուք գրում եքMapReduce աշխատանք՝ ժառանգելով Java դասերը:

Արժե՞ սովորել Apache-ի կայծը:

1) Սովորեք Apache Spark-ը Մեծ տվյալների նկատմամբ հասանելիության մեծացում ունենալու համար գիտնականները հետաքրքրություն են ցուցաբերում աշխատելու հետ Կայծ տվյալների ռեզիդենտ հիշողությունը պահելու ունակության պատճառով, որն օգնում է արագացնել մեքենան սովորելը աշխատանքային ծանրաբեռնվածություն, ի տարբերություն Hadoop MapReduce-ի:

Խորհուրդ ենք տալիս: