અપાચે સ્પાર્ક વિ અપાચે હડુપ

એક લાઇટવેઇટ, ફોકસ્ડ ડેટા સાયન્સ યુટિલિટી છે-બીજું વધુ મજબૂત ડેટા સાયન્સ પ્લેટફોર્મ છે. તમારા ડેટા એનાલિટિક્સ માટે તમારે કયો ઉપયોગ કરવો જોઈએ?

છબી: એડોબ સ્ટોક

અપાચે સ્પાર્ક અને અપાચે હડુપ અપાચે સોફ્ટવેર ફાઉન્ડેશન દ્વારા ઓફર કરવામાં આવેલ બંને લોકપ્રિય, ઓપન સોર્સ ડેટા સાયન્સ ટૂલ્સ છે. સમુદાય દ્વારા વિકસિત અને સમર્થિત, તેઓ લોકપ્રિયતા અને સુવિધાઓમાં વૃદ્ધિ કરવાનું ચાલુ રાખે છે.

Apache Spark ને મોટા પાયે પ્રોસેસિંગ માટે ઇન્ટરફેસ તરીકે ડિઝાઇન કરવામાં આવ્યું છે, જ્યારે Apache Hadoop મોટા ડેટાના વિતરિત સ્ટોરેજ અને પ્રોસેસિંગ માટે વ્યાપક સોફ્ટવેર માળખું પૂરું પાડે છે. બંનેનો ઉપયોગ એકસાથે અથવા એકલ સેવાઓ તરીકે થઈ શકે છે.

અપાચે સ્પાર્ક શું છે?

Apache Spark એ કાર્યક્ષમ, મોટા પાયે ડેટા વિશ્લેષણ માટે બનાવવામાં આવેલ ઓપન-સોર્સ ડેટા પ્રોસેસિંગ એન્જિન છે. એક મજબૂત યુનિફાઇડ એનાલિટિક્સ એન્જિન, અપાચે સ્પાર્કનો વારંવાર ડેટા વૈજ્ઞાનિકો દ્વારા મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ્સ અને જટિલ ડેટા એનાલિટિક્સને સપોર્ટ કરવા માટે ઉપયોગ કરવામાં આવે છે. અપાચે સ્પાર્ક ક્યાં તો એકલ અથવા અપાચે હેડૂપની ટોચ પર સોફ્ટવેર પેકેજ તરીકે ચલાવી શકાય છે.

Apache Hadoop શું છે?

Apache Hadoop એ ઓપન-સોર્સ મોડ્યુલો અને ઉપયોગિતાઓનો સંગ્રહ છે જેનો હેતુ મોટા ડેટાના સંગ્રહ, સંચાલન અને વિશ્લેષણની પ્રક્રિયાને સરળ બનાવવાનો છે. Apache Hadoop ના મોડ્યુલોમાં Hadoop YARN, Hadoop MapReduce અને Hadoop Ozone નો સમાવેશ થાય છે, પરંતુ તે ઘણા વૈકલ્પિક ડેટા સાયન્સ સોફ્ટવેર પેકેજોને સપોર્ટ કરે છે. Apache Hadoop નો અપાચે સ્પાર્ક અને અન્ય ડેટા સાયન્સ ટૂલ્સનો સંદર્ભ આપવા માટે એકબીજાના બદલે વાપરી શકાય છે.

અપાચે સ્પાર્ક વિ. અપાચે હડુપ: હેડ-ટુ-હેડ

અપાચે સ્પાર્ક અપાચે હડુપ
બેચ પ્રોસેસિંગ હા હા
સ્ટ્રીમિંગ હા ના
વાપરવા માટે સરળ હા ના
કેશીંગ હા ના

ડિઝાઇન અને આર્કિટેક્ચર

અપાચે સ્પાર્ક એક અલગ, ઓપન સોર્સ ડેટા પ્રોસેસિંગ યુટિલિટી છે. સ્પાર્ક દ્વારા, વિકાસકર્તાઓ બિલ્ટ-ઇન ફોલ્ટ સહિષ્ણુતા અને ડેટા સમાંતરતા સાથે, ડેટા પ્રોસેસિંગ ક્લસ્ટરોના પ્રોગ્રામિંગ માટે હળવા વજનના ઇન્ટરફેસની ઍક્સેસ મેળવે છે. અપાચે સ્પાર્ક સ્કેલામાં લખવામાં આવ્યું હતું અને તેનો ઉપયોગ મુખ્યત્વે મશીન લર્નિંગ એપ્લિકેશન્સ માટે થાય છે.

Apache Hadoop એ એક મોટું માળખું છે જેમાં Apache Spark, Apache Pig, Apache Hive અને Apache Phoenix જેવી ઉપયોગિતાઓનો સમાવેશ થાય છે. વધુ સામાન્ય હેતુ માટેનું સોલ્યુશન, Apache Hadoop ડેટા વૈજ્ઞાનિકોને સંપૂર્ણ અને મજબૂત સોફ્ટવેર પ્લેટફોર્મ પૂરું પાડે છે કે જે પછી તેઓ વ્યક્તિગત જરૂરિયાતોને વિસ્તૃત અને કસ્ટમાઇઝ કરી શકે છે.

અવકાશ

અપાચે સ્પાર્કનો અવકાશ તેના પોતાના સાધનો પૂરતો મર્યાદિત છે, જેમાં સ્પાર્ક કોર, સ્પાર્ક એસક્યુએલ અને સ્પાર્ક સ્ટ્રીમિંગનો સમાવેશ થાય છે. સ્પાર્ક કોર અપાચે સ્પાર્કના ડેટા પ્રોસેસિંગનો મોટો ભાગ પૂરો પાડે છે. સ્પાર્ક એસક્યુએલ ડેટા એબ્સ્ટ્રેક્શનના વધારાના સ્તર માટે સપોર્ટ પૂરો પાડે છે, જેના દ્વારા વિકાસકર્તાઓ સ્ટ્રક્ચર્ડ અને સેમી-સ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટા બનાવી શકે છે. સ્પાર્ક સ્ટ્રીમિંગ સ્ટ્રીમિંગ એનાલિટિક્સ કરવા માટે સ્પાર્ક કોરની શેડ્યુલિંગ સેવાઓનો લાભ લે છે.

અપાચે હડુપનો અવકાશ નોંધપાત્ર રીતે વ્યાપક છે. Apache Spark ઉપરાંત, Apache Hadoop ની ઓપન-સોર્સ યુટિલિટીઝનો સમાવેશ થાય છે

  • અપાચે ફોનિક્સ. મોટા પાયે સમાંતર, રિલેશનલ ડેટાબેઝ એન્જિન.
  • અપાચે ઝૂકીપર. ક્લાઉડ એપ્લિકેશન્સ માટે સંકલિત, વિતરિત સર્વર.
  • અપાચે મધપૂડો. ડેટા ક્વેરી અને વિશ્લેષણ માટે ડેટા વેરહાઉસ.
  • અપાચે ફ્લુમ. વિતરિત લોગ ડેટા માટે વેરહાઉસિંગ સોલ્યુશન.

જો કે, ડેટા સાયન્સના હેતુઓ માટે, તમામ એપ્લિકેશનો આટલી વ્યાપક નથી. મોટા ડેટા પ્રોસેસિંગ અને એનાલિટિક્સ ક્ષેત્રની અંદર ઝડપ, લેટન્સી અને સંપૂર્ણ પ્રોસેસિંગ પાવર આવશ્યક છે – જે અપાચે સ્પાર્કનું એકલ ઇન્સ્ટોલેશન વધુ સરળતાથી પ્રદાન કરી શકે છે.

ઝડપ

મોટાભાગના અમલીકરણો માટે, Apache Spark Apache Hadoop કરતાં નોંધપાત્ર રીતે ઝડપી હશે. ઝડપ માટે બનેલ, અપાચે સ્પાર્ક લગભગ 100 ગણી ઝડપે અપાચે હડુપને હરાવી શકે છે. જો કે, આ એટલા માટે છે કારણ કે અપાચે સ્પાર્ક એ મેગ્નિટ્યુડનો ઓર્ડર સરળ અને વધુ હલકો છે.

મૂળભૂત રીતે, Apache Hadoop Apache Spark જેટલી ઝડપી નહીં હોય. જો કે, ઇન્સ્ટોલ કરેલ સોફ્ટવેર પેકેજો અને તેમાં સામેલ ડેટા સ્ટોરેજ, જાળવણી અને વિશ્લેષણ કાર્યના આધારે તેનું પ્રદર્શન બદલાઈ શકે છે.

શીખવાની કર્વ

તેની તુલનાત્મક રીતે સાંકડી ફોકસને કારણે, અપાચે સ્પાર્ક શીખવા માટે સરળ છે. અપાચે સ્પાર્ક પાસે મુઠ્ઠીભર કોર મોડ્યુલો છે અને તે ડેટાની હેરફેર અને વિશ્લેષણ માટે સ્વચ્છ, સરળ ઈન્ટરફેસ પ્રદાન કરે છે. અપાચે સ્પાર્ક એકદમ સરળ ઉત્પાદન હોવાથી, શીખવાની કર્વ થોડી છે.

અપાચે હડુપ વધુ જટિલ છે. સગાઈની મુશ્કેલી ડેવલપર Apache Hadoop ને કેવી રીતે ઇન્સ્ટોલ અને રૂપરેખાંકિત કરે છે અને વિકાસકર્તા કયા સોફ્ટવેર પેકેજોને સામેલ કરવાનું પસંદ કરે છે તેના પર નિર્ભર રહેશે. અનુલક્ષીને, Apache Hadoop પાસે બોક્સની બહાર પણ વધુ નોંધપાત્ર શીખવાની કર્વ છે.

જુઓ: હાયરિંગ કિટ: ડેટાબેઝ એન્જિનિયર (ટેકરિપબ્લિક પ્રીમિયમ)

સુરક્ષા અને દોષ સહિષ્ણુતા

જ્યારે સ્ટેન્ડઅલોન પ્રોડક્ટ તરીકે ઇન્સ્ટોલ કરવામાં આવે છે, ત્યારે Apache Sparkમાં Apache Hadoop કરતાં ઓછી આઉટ-ઓફ-ધ-બૉક્સ સુરક્ષા અને ખામી-સહિષ્ણુતા સુવિધાઓ હોય છે. જો કે, Apache Spark પાસે Apache Hadoop જેવી જ ઘણી બધી સુરક્ષા ઉપયોગિતાઓની ઍક્સેસ છે, જેમ કે Kerberos Authentication—તેને માત્ર ઇન્સ્ટોલ અને ગોઠવવાની જરૂર છે.

Apache Hadoop પાસે વ્યાપક નેટિવ સિક્યુરિટી મોડલ છે અને તે ડિઝાઇન દ્વારા વ્યાપકપણે ખામી-સહિષ્ણુ છે. અપાચે સ્પાર્કની જેમ, તેની સુરક્ષાને અન્ય અપાચે ઉપયોગિતાઓ દ્વારા વધુ સુધારી શકાય છે.

પ્રોગ્રામિંગ ભાષાઓ

Apache Spark Scala, Java, SQL, Python, R, C# અને F# ને સપોર્ટ કરે છે. તે શરૂઆતમાં સ્કેલામાં વિકસાવવામાં આવ્યું હતું. Apache Spark પાસે લગભગ તમામ લોકપ્રિય ભાષાઓના ડેટા વૈજ્ઞાનિકો માટે સપોર્ટ છે.

Apache Hadoop એ Java માં લખાયેલ છે, જેનાં ભાગો C માં લખેલા છે. Apache Hadoop ઉપયોગિતાઓ અન્ય ભાષાઓને ટેકો આપે છે, જે તેને તમામ કૌશલ્ય સેટ્સના ડેટા વૈજ્ઞાનિકો માટે યોગ્ય બનાવે છે.

Apache Spark vs. Hadoop વચ્ચે પસંદગી કરવી

જો તમે ડેટા સાયન્ટિસ્ટ છો જે મુખ્યત્વે મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ્સ અને મોટા પાયે ડેટા પ્રોસેસિંગમાં કામ કરે છે, તો Apache Spark પસંદ કરો.

અપાચે સ્પાર્ક:

  • Apache Hadoop વિના એકલ ઉપયોગિતા તરીકે ચાલે છે.
  • વિતરિત કાર્ય ડિસ્પેચિંગ, I/O કાર્યો અને સમયપત્રક પ્રદાન કરે છે.
  • Java, Python અને Scala સહિત બહુવિધ ભાષાઓને સપોર્ટ કરે છે.
  • ગર્ભિત ડેટા સમાનતા અને દોષ સહિષ્ણુતા પ્રદાન કરે છે.

જો તમે ડેટા સાયન્ટિસ્ટ છો કે જેને મોટા ડેટાના સ્ટોરેજ અને પ્રોસેસિંગ માટે ડેટા સાયન્સ યુટિલિટીઝની મોટી શ્રેણીની જરૂર હોય, તો Apache Hadoop પસંદ કરો.

અપાચે હડુપ:

  • મોટા ડેટાના સ્ટોરેજ અને પ્રોસેસિંગ માટે એક વ્યાપક માળખું ઑફર કરે છે.
  • અપાચે સ્પાર્ક સહિત પેકેજોની અકલ્પનીય શ્રેણી પૂરી પાડે છે.
  • વિતરિત, સ્કેલેબલ અને પોર્ટેબલ ફાઇલ સિસ્ટમ પર બિલ્ડ કરે છે.
  • ડેટા વેરહાઉસિંગ, મશીન લર્નિંગ અને સમાંતર પ્રક્રિયા માટે વધારાની એપ્લિકેશનોનો લાભ લે છે.

Leave a Comment