Hadoop مقابل Spark أي أداة البيانات الضخمة هي الأفضل بالنسبة لك

مع نمو البيانات الضخمة، تعتمد المؤسسات بشكل أكبر على أدوات مثل Hadoop و Spark لمعالجة البيانات الضخمة. كلاهما إطارا عمل مفتوح المصدر تحت مؤسسة أباتشي للبرمجيات. وهما ضروريان لإدارة مجموعات البيانات الكبيرة وتحليلها. ومع ذلك، فهما يشتركان في أهداف متشابهة. ولكن، يختلف كل من Hadoop و Spark في بنيتهما وسرعتهما وتكلفتهما وحالات استخدامهما. يعتمد ذلك على احتياجاتك وبيئتك التقنية. ضع في اعتبارك أيضًا مشاريع البيانات الضخمة الخاصة بك.
ستقارن هذه المقالة الميزات الرئيسية لكل من Hadoop و Spark. وسوف تساعدك على اختيار أفضل أداة لاحتياجات معالجة البيانات الخاصة بك.
جدول المحتويات نظرة عامة على Hadoop نظرة عامة على Hadoop نظرة عامة على Spark مقارنة السرعة والأداء حالات استخدام Hadoop حالات استخدام Spark الخاتمة
نظرة عامة على Hadoop
ما هو Hadoop؟ : Hadoop هو إطار عمل للحوسبة الموزعة. ويستخدم نماذج برمجة بسيطة لتخزين ومعالجة مجموعات البيانات الكبيرة على مجموعة حواسيب. وتشمل مكوناته الأساسية: HDFS (نظام الملفات الموزعة Hadoop) يقسم البيانات إلى كتل. ويقوم بتوزيع الكتل عبر العقد. MapReduce: نموذج برمجة يقوم بمعالجة وإنشاء مجموعات بيانات كبيرة. يقسم المهام إلى مهام فرعية أصغر. تتم معالجتها بالتوازي عبر العُقد. YARN (مفاوض موارد أخرى): أداة لإدارة الموارد في Hadoop. يضمن الاستخدام الفعال لموارد النظام.
إيجابيات Hadoop: قابلية التوسع: يمكن ل Hadoop التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة من خلال التوسع الأفقي عبر المجموعات. فعالية التكلفة: Hadoop أداة مفتوحة المصدر. يمكن تشغيلها على أجهزة رخيصة الثمن، مما يقلل من التكاليف. تحمّل الأخطاء: يحتفظ HDFS بنسخ متعددة من البيانات على عقد مختلفة. هذا يحمي من أعطال الأجهزة.
سلبيات Hadoop: سرعة معالجة أبطأ: تخزين Hadoop على الأقراص ونموذج MapReduce الدفعي يجعله أبطأ من الأنظمة داخل الذاكرة. التعقيد: قد يكون منحنى التعلم الحاد في Hadoop صعبًا للمبتدئين.
نظرة عامة على سبارك
ما هو سبارك؟ : سبارك هو إطار عمل معالجة في الوقت الحقيقي عالي الأداء يعزز قدرات Hadoop. على عكس نهج Hadoop القائم على الأقراص، يعمل Spark في الذاكرة. وهذا يسمح بمعالجة أسرع لمجموعات البيانات الكبيرة.
الميزات الرئيسية لسبارك: الحوسبة داخل الذاكرة: يعالج سبارك البيانات في الذاكرة. وهذا أسرع بكثير من عمليات Hadoop القائمة على الأقراص. الأغراض العامة: يدعم Spark معالجة الدُفعات والتدفق في الوقت الحقيقي والتعلم الآلي ومعالجة الرسوم البيانية. التوافق مع Hadoop: يمكن تشغيل Spark على HDFS. يستخدم تخزين Hadoop الموزع.
مزايا سبارك: السرعة: يمكن ل Spark معالجة البيانات بسرعة تصل إلى 100 مرة أسرع من Hadoop بسبب بنيته داخل الذاكرة. تعدد الاستخدامات: لا يقتصر سبارك على معالجة الدُفعات. فهو يدعم التدفق واستعلامات SQL والتعلم الآلي. واجهات برمجة تطبيقات سهلة الاستخدام: واجهات برمجة التطبيقات الخاصة ب Spark بلغات متعددة (جافا وبايثون وسكالا وR). وهذا يجعلها أكثر سهولة للمطورين.
سلبيات سبارك استخدام الذاكرة: قد تكون معالجة سبارك في الذاكرة مكلفة لمجموعات البيانات الكبيرة. تتطلب Hadoop للتخزين: لا تحتوي سبارك على تخزين مدمج. يجب على المستخدمين تطبيق HDFS الخاص ب Hadoop أو حلول مشابهة.
مقارنة السرعة والأداء
أحد أهم الاختلافات بين Hadoop و Spark هو الأداء. يكتب إطار عمل MapReduce الخاص ب Hadoop البيانات الوسيطة على القرص أثناء المعالجة. يمكن أن يؤدي ذلك إلى إبطاء الأداء، خاصة بالنسبة للمهام التكرارية. على سبيل المثال، يتسبب Hadoop في حدوث تأخير في خوارزميات التعلم الآلي التي تحتاج إلى مهام متكررة.
في المقابل، يقوم Spark بالحساب في الذاكرة. وهذا يسرّع المهام التكرارية بشكل كبير. تقلل المعالجة داخل الذاكرة في Spark من عمليات الإدخال/الإخراج على القرص. إنها رائعة للتحليلات في الوقت الحقيقي والاستعلامات التفاعلية. كما أنها تناسب سير العمل المعقد.
ومع ذلك، تأتي ميزة سرعة Spark على حساب استخدام ذاكرة أعلى. إذا كان نظامك يحتوي على ذاكرة وصول عشوائي محدودة، استخدم Hadoop لبعض المهام المجمعة التي لا تحتاج إلى معالجة سريعة.
حالات استخدام Hadoop
يعد Hadoop رائعًا لمعالجة الدُفعات على نطاق واسع، خاصةً إذا كانت الميزانية محدودة. قدرته على العمل على الأجهزة السلعية تجعله مثاليًا من أجل: أرشفة البيانات والتحليل التاريخي: Hadoop رائع لتخزين وتحليل مجموعات البيانات الكبيرة. وهو الأفضل عندما لا تكون هناك حاجة للمعالجة في الوقت الفعلي. عمليات الاستخراج والتحويل والتحميل (ETL): يعد MapReduce في Hadoop رائعًا لمهام ETL المجمعة. تخزين البيانات منخفض التكلفة: يتيح Hadoop للمؤسسات تخزين مجموعات البيانات الضخمة بتكلفة زهيدة. يمكنهم بعد ذلك تحليلها باستخدام أدوات مثل Hive و Pig.
عندما لا تكون السرعة أولوية، استخدم Hadoop. وهو الأفضل للتخزين الموثوق وطويل الأجل ومعالجة الدفعات.
حالات استخدام سبارك
يتألق Spark في السيناريوهات التي يكون فيها الأداء والمعالجة في الوقت الفعلي وتعدد الاستخدامات أمرًا بالغ الأهمية. سرعته ووظائفه الواسعة تجعله مثاليًا لـ تحليلات البيانات في الوقت الحقيقي: يتيح Spark Streaming للمستخدمين تحليل البيانات في الوقت الفعلي. وهو مثالي لمراقبة التطبيقات، واكتشاف الاحتيال، ومحركات التوصيات. التعلّم الآلي: يحتوي Spark على مكتبات مدمجة مثل MLlib. فهي تبسط تنفيذ خوارزميات التعلم الآلي. لذا، تشتهر Spark بالذكاء الاصطناعي والتحليلات التنبؤية. الاستعلام التفاعلي: سرعة سبارك مثالية لاستكشاف البيانات في الوقت الحقيقي والاستعلامات المخصصة.
يمكن لسبارك التعامل مع المهام المجمعة. تكمن قوتها الحقيقية في التحليلات في الوقت الفعلي والتعلم الآلي التكراري. وهو الأفضل للتطبيقات التي تحتاج إلى ردود فعل سريعة.
كيف تحصل على شهادة البيانات الضخمة؟
نحن شركة تكنولوجيا تعليمية تقدم دورات تدريبية للحصول على الشهادات لتسريع الحياة المهنية للمهنيين العاملين في جميع أنحاء العالم. نحن نقدم التدريب من خلال ورش عمل في الفصول الدراسية بقيادة مدرب، ودورات تدريبية افتراضية مباشرة بقيادة مدرب، ودورات التعلم الإلكتروني ذاتية التعلم.
لقد أجرينا بنجاح دورات تدريبية في 108 دول في جميع أنحاء العالم ومكّنا الآلاف من المهنيين العاملين من تعزيز نطاق حياتهم المهنية.
تشمل محفظتنا التدريبية للمؤسسات دورات تدريبية معتمدة ومعترف بها عالمياً ومطلوبة في إدارة المشاريع، وإدارة الجودة، وتحليل الأعمال، وإدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات، و”أجايل” و”سكروم”، والأمن السيبراني، وعلوم البيانات، والتقنيات الناشئة. قم بتنزيل كتالوج تدريب المؤسسات من https://cciedump.spoto.net/ar/
تشمل الدورات الشائعة ما يلي: إدارة المشاريع: PMP و CAPM و PMI RMP إدارة الجودة: الحزام الأسود لستة سيجما، الحزام الأخضر لستة سيجما اللينة، الإدارة اللينة، Minitab، تحليل الأعمال CMMI: CBAP، CCBA، CCBA، ECBA التدريب الرشيق: تدريب PMI-ACP، CSM، CSPO Scrum تدريب Scrum: CSM إدارة برامج DevOps: PgMP تكنولوجيا الحوسبة السحابية: الحوسبة السحابية Exin الحوسبة السحابية إدارة عملاء سيتريكس: إدارة الحوسبة السحابية: Citrix Cloud Administration
الشهادات العشر الأعلى أجراً التي يجب استهدافها في عام 2024 هي محترف أمن نظم المعلومات المعتمد (CISSP) مهندس الحلول المعتمد من AWS مهندس الحلول المعتمد من AWS مهندس الحلول المعتمد من Google مهندس السحابة المعتمد من Google مهندس السحابة المعتمد شهادة البيانات الكبيرة شهادة علوم البيانات شهادة معتمدة في مراقبة المخاطر ونظم المعلومات (CRISC) مدير أمن المعلومات المعتمد (CISM) شهادة محترف إدارة المشاريع (PMP) ® شهادة مختص إدارة المشاريع (PMP) شهادة مخترق أخلاقي معتمد (CEH) شهادة خبير سكروم معتمد (CSM)
الخاتمة
في الختام، يعتمد الأمر على احتياجاتك من البيانات الضخمة. اختر بين Hadoop و Spark. يعد Hadoop أفضل للوظائف المجمعة واسعة النطاق والفعالة من حيث التكلفة عندما لا تكون السرعة أمرًا بالغ الأهمية. يعد تخزينه الموثوق والمتسامح مع الأخطاء والقابل للتطوير أمرًا رائعًا لأرشفة البيانات وتحليل التاريخ.
ومع ذلك، يتفوق Spark في المهام التي تحتاج إلى السرعة والمعالجة في الوقت الفعلي. كما أن تعدد استخداماته ميزة إضافية. للتحليلات في الوقت الحقيقي أو التعلم الآلي أو الاستعلام التفاعلي، استخدم Spark. ستتفوق حوسبته داخل الذاكرة وميزاته الواسعة على Hadoop بشكل كبير.
في بعض الحالات، قد يكون المزج بين الاثنين هو الأفضل. استخدم Hadoop للتخزين، و Spark للمعالجة في الوقت الفعلي. من خلال تقييم احتياجاتك من البيانات والتقنية والميزانية، يمكنك اتخاذ القرار. سيؤدي ذلك إلى تحسين مشاريع البيانات الضخمة الخاصة بك.
اتصل بنا :