Quel est le meilleur pour apprendre Spark ou Hadoop ?
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Vidéo: Quel est le meilleur pour apprendre Spark ou Hadoop ?

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Vidéo: Hadoop c'est quoi - Hadoop Tuto Vidéo 2024, Novembre
Anonim

Non, il n'est pas obligatoire de apprendre Hadoop d'abord à apprendre Spark mais des connaissances de base Hadoop et HDFS ajoutera un avantage à votre apprentissage de Étincelle . Étincelle est une technologie émergente et est un buzz sur le marché. Apprentissage Étincelle sera bénéfique pour votre carrière en tant que Étincelle les professionnels sont plus préférés dans l'industrie.

A savoir aussi, quel est le meilleur Hadoop ou Spark ?

Hadoop est conçu pour gérer efficacement le traitement par lots alors que Étincelle est conçu pour gérer efficacement les données en temps réel. Hadoop est un framework de calcul à haute latence, qui n'a pas de mode interactif alors que Étincelle est un calcul à faible latence et peut traiter les données de manière interactive.

A côté de ci-dessus, Spark est-il meilleur que MapReduce ? Différence clé entre MapReduce vs Apache Spark MapReduce est strictement basé sur le disque tandis qu'Apache Étincelle utilise de la mémoire et peut utiliser un disque pour le traitement. Étincelle est capable d'exécuter des tâches de traitement par lots entre 10 et 100 fois plus rapidement que les CarteRéduire Bien que les deux outils soient utilisés pour le traitement du Big Data.

Par la suite, la question est, est-il nécessaire d'apprendre Hadoop pour Spark ?

Non, tu ne besoin d'apprendre Hadoop à apprendreSpark . Étincelle était un projet indépendant. Mais après YARNand Hadoop 2.0, Étincelle est devenu populaire parce que Étincelle peut fonctionner sur HDFS avec d'autres Hadoop Composants. Hadoop est un framework dans lequel vous écrivez le travail MapReduce en héritant des classes Java.

Apache Spark vaut-il la peine d'être appris ?

1) Apprendre Apache Spark d'avoir un accès accru aux données Big Data Les scientifiques manifestent un intérêt à travailler avec Étincelle en raison de sa capacité à stocker les données dans la mémoire résidente qui permet d'accélérer la machine apprentissage charges de travail contrairement à Hadoop MapReduce.

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