В чем разница между технологиями Hadoop и Spark для обработки больших данных?

Некоторые различия между технологиями Hadoop и Spark для обработки больших данных:

• Подход к обработке. 2 Hadoop выполняет обработку в несколько последовательных шагов: читает данные из кластера, выполняет операции и записывает результаты обратно в HDFS. 2 Spark обрабатывает данные за один шаг: читает их из памяти, выполняет операции и записывает результаты обратно в память. 2
• Скорость работы. 25 Spark может обрабатывать данные в 10–100 раз быстрее, чем Hadoop, так как он обрабатывает данные в памяти. 2 Hadoop работает медленнее, так как использует файловую систему для обработки данных. 2
• Стоимость. 2 Hadoop более дорогой, чем Apache Spark, так как использует стандартное оборудование для обработки данных. 2 Spark становится более дорогим из-за требований к оперативной памяти, так как он выполняет обработку в памяти. 2
• Модель обработки данных. 5 Hadoop использует модель MapReduce, которая разделяет задачи обработки данных на более мелкие подзадачи и запускает их параллельно на кластере компьютеров. 5 Spark поддерживает как пакетную обработку, так и обработку в реальном времени. 5
• Языки программирования. 5 Hadoop в основном использует Java для программирования, хотя поддерживает и другие языки. 5 Spark более универсален и поддерживает несколько языков программирования, таких как Java, Scala и Python. 5
• Удобство использования. 5 Hadoop требует больше времени на изучение и настройку, в то время как Spark считается более удобным в использовании, его API и библиотеки разработаны интуитивно и легко. 5

Несмотря на различия, Hadoop и Spark не являются взаимоисключающими. 1 Их можно использовать вместе, объединив огромные возможности хранения Hadoop и быстрые возможности обработки Spark. 1