HadoopとSparkの違いは何ですか？
- Hadoopは大規模データの保存と処理に主に使用される分散ストレージおよび計算フレームワークであり、一方Sparkは高速で汎用性のあるビッグデータ処理エンジンであり、タスクを効率的にメモリ内で実行できる特徴があります。
- HadoopはMapReduceプログラミングモデルに基づいており、バッチ処理タスクに適していますが、Sparkはバッチ処理、ストリーム処理、およびインタラクティブクエリーを含むさまざまな計算モデルをサポートし、より柔軟な計算能力を持っています。
- SparkはHadoopよりも速く計算することができます。これは、Sparkがデータをメモリに保存しているため、ディスクの読み書きコストを削減しているためです。また、繰り返し計算や対話型クエリなどのシナリオでも、より優れたパフォーマンスを発揮します。
- Hadoopのエコシステムはより成熟しており、完全性のあるコンポーネントやツールを持っていますが、Sparkのエコシステムは比較的新しい状況であり、急速に成長しています。
- Sparkはより多くのAPIと組み込み機械学習ライブラリを提供し、大規模データ処理と機械学習をより簡単にすることができます。
以上のように、Hadoopは大規模なバッチ処理タスクに適しており、一方でSparkは高速なデータ処理や複雑な計算が必要なシーンに適しています。実際のアプリケーションでは、具体的な要件に応じて適切なフレームワークを選択するか、それらを組み合わせて使用することができます。
