SparkとHadoopの違いは何ですか？
SparkとHadoopはビッグデータ処理のための2つの異なる技術フレームワークです。以下はそれらの間のいくつかの違いです。
- データ処理モデル：Hadoopはバッチ処理モデルを使用し、一方Sparkはリアルタイム処理モデルを使用します。Hadoopはデータを小さなブロックに分割し、MapReduceアルゴリズムを使用してバッチ処理を行います。その対照的に、Sparkは弾性分散データセット（RDD）とDAG（有向非巡回グラフ）モデルを使用し、データをリアルタイムで処理することができます。
- Hadoopではデータはディスクに保存され、各計算タスクの開始と終了時にデータの書き込みと読み取りがディスクに行われますが、Sparkではデータをメモリ内に維持し、メモリ計算を利用して処理速度を加速します。これにより、SparkはHadoopよりも速い処理が可能です。
- 処理速度: Sparkはデータをメモリに保存し、DAGモデルを使用して計算するため、Hadoopよりも高速です。また、Sparkには組み込みの機械学習ライブラリやグラフ計算ライブラリなど、さまざまな高度な機能も提供されており、データ処理をさらに高速化できます。
- 実行エンジン：Hadoopは主にMapReduceを実行エンジンとして使用しており、一方、SparkはSpark Coreを実行エンジンとして使用しています。さらに、Sparkには他の実行エンジンもあり、例えばSpark SQL、Spark Streaming、MLlibなどがあり、さまざまな種類のデータ処理タスクをサポートしています。
- ハドゥープには、成熟した生態系があります。それにはHDFS（Hadoop分散ファイルシステム）、YARN（リソースマネージャー）や様々なツールやライブラリが含まれています。スパークにも独自の生態系があり、Spark SQL、Spark Streaming、GraphX、MLlibなどのライブラリが含まれています。
まとめると、Hadoopは大量のデータを一括処理する場面に適しており、一方でSparkはより高速でリアルタイムに大規模なデータを処理する場面に適しており、さらに多くの高度な機能や実行エンジンの選択肢を提供しています。
