2025 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificação: 2025-01-22 17:37
Não, não é obrigatório aprender Hadoop Primeiro a aprender Spark mas conhecimento básico de Hadoop e o HDFS adicionará uma vantagem ao seu aprendizado de Fagulha . Fagulha é uma tecnologia emergente e um burburinho do mercado. Fagulha será benéfico para sua carreira como Fagulha os profissionais são mais preferidos na indústria.
Também saber é, o que é melhor Hadoop ou faísca?
Hadoop é projetado para lidar com o processamento em lote de forma eficiente, enquanto Fagulha foi projetado para lidar com dados em tempo real com eficiência. Hadoop é um framework de computação de alta latência, que não tem um modo interativo, enquanto Fagulha é uma computação de baixa latência e pode processar dados de forma ativa.
Além do mais, o spark é melhor do que o MapReduce? Diferença chave entre MapReduce vs Apache Spark MapReduce é estritamente baseado em disco, enquanto o Apache Fagulha usa memória e pode usar um disco para processamento. Fagulha é capaz de executar trabalhos de processamento em lote de 10 a 100 vezes mais rápido que a MapReduce Embora ambas as ferramentas sejam usadas para processar Big Data.
Posteriormente, a questão é: é necessário aprender Hadoop para o spark?
Nao voce nao precisa aprender Hadoop para learnSpark . Fagulha foi um projeto independente. Mas depois de YARNand Hadoop 2.0, Fagulha tornou-se popular porque Fagulha pode ser executado em cima do HDFS junto com outros Hadoop componentes. Hadoop é uma estrutura na qual você escreve um trabalho de MapReduce herdando classes Java.
Vale a pena aprender o Apache Spark?
1) Aprenda Apache Spark para ter acesso ampliado ao Big Data, os cientistas estão demonstrando interesse em trabalhar com Fagulha devido à sua capacidade de armazenar dados residentes na memória que ajuda a acelerar a máquina Aprendendo cargas de trabalho ao contrário do Hadoop MapReduce.
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