Apache Spark é um framework de código fonte aberto para computação distribuída. Foi desenvolvido no AMPLab da Universidade da Califórnia e posteriormente repassado para a Apache Software Foundation que o mantém desde então. Spark provê uma interface para programação de clusters com paralelismo e tolerância a falhas.
A principal diferença entre o Hadoop MapReduce e o Spark
De fato, a principal diferença entre eles está na abordagem do processamento: o Spark pode fazer isso na memória, enquanto o Hadoop MapReduce precisa ler e gravar em um disco. ... O Spark pode ser até 100 vezes mais rápido.
A NASA, o Twitter e o Netflix são grandes empresas que utilizam dessa plataforma. Existem dois componentes principais no Hadoop: Hadoop Distributed File System (HDFS), que é o armazenamento de arquivo, e o já falado aqui MapReduce.
O Apache Spark é uma ferramenta Big Data que tem o objetivo de processar grandes conjuntos de dados de forma paralela e distribuída. Ela estende o modelo de programação MapReduce popularizado pelo Apache Hadoop, facilitando bastante o desenvolvimento de aplicações de processamento de grandes volumes de dados.
Hadoop é uma estrutura de software open-source para armazenar dados e executar aplicações em clusters de hardwares comuns. Ele fornece armazenamento massivo para qualquer tipo de dado, grande poder de processamento e a capacidade de lidar quase ilimitadamente com tarefas e trabalhos ocorrendo ao mesmo tempo.
45 curiosidades que você vai gostar
É usado quando você precisa de acesso aleatório e de leitura / gravação em tempo real aos seus grandes dados. O Hadoop é uma estrutura que permite o processamento distribuído de grandes conjuntos de dados entre clusters de computadores usando modelos de programação simples.
Apache Hadoop, é o principal framework utilizado no processamento e armazenamento de grandes conjuntos de dados – Big Data. ... Uma plataforma capaz de armazenar e processar, em larga escala, grandes conjuntos de dados – Big Data, que funciona em clusters de hardware de baixo custo, tolerante a falhas.
O Apache Spark é dividido em diferentes módulos, tais quais o SQL e DataFrames para trabalhar com dados estruturados, Spark Streaming que facilita a construção de aplicações com dados em streaming, a MLib destinada aos algoritmos de Machine Learning e a GraphX que é voltada para o processamento de Grafos.
Spark Context: Estabelece configurações de memória e processamento dos Workers Nodes. Além disso é capaz de conectar com os diferentes tipos de Cluster Manager (além do próprio Spark Cluster Manager) como Apache Mesos ou Yarn do Hadoop.
Michael Franklin, um diretor da UC Berkley AmpLab, que inventou a tecnologia chamada Spark, vinculada a startup Databricks . Franklin é conselheiro e investidor da AtScale. Mariani, fundador da AtScale, apresentou o seu projeto para esses investidores sem a pretensão de captar dinheiro, no primeiro momento.
Algumas das razões para se usar Hadoop é a sua “capacidade de armazenar, gerenciar e analisar grandes quantidades de dados estruturados e não estruturados de forma rápida, confiável, flexível e de baixo custo.
O Hadoop é um projeto que oferece uma solução para problemas relacionados à Big Data, tendo em seu núcleo duas partes essenciais: o Hadoop Distributed Filesystem (HDFS), que é um sistema de arquivos distribuído e confiável, responsável pelo armazenamento dos dados, e o próprio Hadoop MapReduce, responsável pela análise ...
A razão de ser desse conjunto de ferramentas que compõem o Hadoop é permitir o processamento e o armazenamento de grandes quantidades de dados de forma distribuída, ou seja, utilizando clusters de computadores, de baixo custo e tolerantes a falhas.
O que é o Spark. O Spark é um framework para processamento de Big Data construído com foco em velocidade, facilidade de uso e análises sofisticadas. ... Além disso, vem com um conjunto integrado de mais de 80 operadores de alto nível e pode ser usado de forma interativa para consultar dados diretamente do console.
O framework do Hadoop é formado por dois componentes principais: armazenamento e processamento. O primeiro é o HDFS (Hadoop Distributed File System), que manipula o armazenamento de dados entre todas as máquinas na qual o cluster do Hadoop está sendo executado.
Apache Hive: É um Data Warehouse que funciona com o Hadoop e MapReduce, utilizando a linguagem HiveQL(HQL). Podemos dizer que o Hive é um plugin que roda dentro de uma infra-estrutura Hadoop, pois ele precisa dos dados no HDFS e do MapReduce para processar esse dados.
Arquitetura do Apache Spark
Apache Spark, que usa a arquitetura mestre/de trabalho, tem três componentes principais: o driver, os executores e o gerenciador de cluster.
O Spark também traz bibliotecas para aprendizagem de máquina, streaming, programação gráfica e SQL.
Volume, Variedade e Velocidade.
Com o Spark, os programadores podem escrever aplicativos rapidamente em Java, Scala, Python, R e SQL, o que o torna acessível a desenvolvedores, cientistas de dados e executivos avançados com experiência em estatística.
Apache Hive é um sistema de data warehouse para Apache Hadoop. O Hive permite o resumo de dados, consultas e análise de dados. Consultas de hive são escritas em HiveQL, que é uma linguagem de consulta semelhante ao SQL. O Hive permite que você projete estrutura em grandes volumes de dados sem estrutura.
O Hadoop possui três formas de instalação e execução da plataforma:
Modo Local ou Independente: Por padrão, o Hadoop foi configurado para executar em modo independente não distribuído. ...
Modo Pseudo distribuído: Pode executar em um único nó em modo pseudo distribuído.
Trata-se de um projeto da Apache de alto nível, construído por uma comunidade de contribuidores e utilizando a linguagem de programação Java.
A Cloudera Data Platform é a primeira enterprise data cloud do setor: Análise multifuncional em uma plataforma unificada que elimina silos e acelera a descoberta de insights orientados por dados. ... Capacidade híbrida real com suporte para implantações em nuvem pública, multi-cloud e em instalações locais.
O Hadoop oferece como ferramentas principais o MapReduce, responsável pelo processamento distribuído, e o Hadoop Distributed File System (HDFS), para armazenamento de grandes conjuntos de dados, também de forma distribuída.
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