Kumb on parem õppida sädet või Hadoopi?
Kumb on parem õppida sädet või Hadoopi?

Video: Kumb on parem õppida sädet või Hadoopi?

Video: Kumb on parem õppida sädet või Hadoopi?
Video: Tourist Trophy: Closer To The Edge - Полный документальный фильм TT3D (Доступны субтитры !!) 2024, Mai
Anonim

Ei, see ei ole kohustuslik õppige Hadoopi kõigepealt õppige Spark vaid põhiteadmised Hadoop ja HDFS lisavad teie õppimisele eelise Säde . Säde on arenev tehnoloogia ja on turukära. Õppimine Säde on teie karjäärile kasulik Säde professionaalid on tööstuses eelistatumad.

Samuti tuleb teada, kumb on parem Hadoop või säde?

Hadoop on loodud partiitöötluse tõhusaks käsitlemiseks, samas kui Säde on loodud reaalajas andmete tõhusaks käsitlemiseks. Hadoop on suure latentsusega andmetöötlusraamistik, millel puudub interaktiivne režiim Säde on väikese latentsusega andmetöötlus ja suudab andmeid interaktiivselt töödelda.

Lisaks ülaltoodule, kas säde on parem kui MapReduce? Peamine erinevus MapReduce vs Apache Spark MapReduce on rangelt kettapõhine, samas kui Apache Säde kasutab mälu ja saab töötlemiseks kasutada ketast. Säde suudab paketttöötlust 10–100 korda kiiremini täita kui a MapReduce Kuigi mõlemat tööriista kasutatakse suurandmete töötlemiseks.

Seejärel tekib küsimus, kas sädeme jaoks on vaja Hadoopi õppida?

Ei, sa ei tee seda Pean Hadoopi õppima juurde õppida Spark . Säde oli iseseisev projekt. Aga pärast YARNAndit Hadoop 2.0, Säde sai populaarseks, sest Säde saab töötada HDFS-i peal koos teistega Hadoop komponendid. Hadoop on raamistik, milles kirjutate MapReduce töö, pärides Java klassid.

Kas Apache säde on õppimist väärt?

1) Õppige Apache Sparki Suurenenud juurdepääs suurtele andmetele. Teadlased on huvitatud koostööst Säde tänu sellele, et see suudab salvestada andmeid püsivasse mällu, mis aitab masinat kiirendada õppimine töökoormused erinevalt Hadoop MapReduce'ist.

Soovitan: