Mana yang lebih baik untuk belajar percikan atau Hadoop?
Mana yang lebih baik untuk belajar percikan atau Hadoop?

Video: Mana yang lebih baik untuk belajar percikan atau Hadoop?

Video: Mana yang lebih baik untuk belajar percikan atau Hadoop?
Video: Belajar Konsep dan Praktik MapReduce dengan Hadoop dan Python 2024, Mungkin
Anonim

Tidak, itu tidak wajib untuk belajar Hadoop pertama untuk belajar Spark tapi pengetahuan dasar tentang hadoop dan HDFSakan menambah keuntungan untuk pembelajaran Anda tentang Percikan . Percikan adalah teknologi yang sedang berkembang dan merupakan gebrakan pasar. Pembelajaran Percikan akan bermanfaat untuk karir Anda sebagai Percikan profesional lebih disukai di industri.

Yang juga perlu diketahui adalah, mana yang lebih baik Hadoop atau percikan?

hadoop dirancang untuk menangani pemrosesan batch secara efisien sedangkan Percikan dirancang untuk menangani data real-time secara efisien. hadoop adalah kerangka kerja komputasi latensi tinggi, yang tidak memiliki mode interaktif sedangkan Percikan adalah komputasi latency rendah dan dapat memproses data secara interaktif.

Selain di atas, apakah percikan lebih baik daripada MapReduce? Perbedaan Kunci Antara MapReduce vs Apache Percikan PetaKurangi benar-benar berbasis disk sementara Apache Percikan menggunakan memori dan dapat menggunakan disk untuk pemrosesan. Percikan mampu melakukan pekerjaan pemrosesan batch antara 10 hingga 100 kali lebih cepat dibandingkan NS PetaKurangi Padahal kedua alat tersebut digunakan untuk mengolah Big Data.

Selanjutnya, pertanyaannya adalah, apakah perlu mempelajari Hadoop untuk percikan?

Tidak, kamu tidak perlu belajar Hadoop ke belajarSpark . Percikan adalah proyek independen. Tapi setelah YARNand hadoop 2.0, Percikan menjadi populer karena Percikan dapat berjalan di atas HDFS bersama dengan lainnya hadoop komponen. hadoop adalah kerangka kerja di mana Anda menulis pekerjaanMapReduce dengan mewarisi kelas Java.

Apakah percikan Apache layak dipelajari?

1) Pelajari Apache Spark memiliki Peningkatan Akses ke Big Data para ilmuwan menunjukkan minat untuk bekerja dengan Percikan karena kemampuannya untuk menyimpan data resident inmemory yang membantu mempercepat mesin sedang belajar beban kerja tidak seperti Hadoop MapReduce.

Direkomendasikan: