SparkとHadoopの違いは何ですか？
SparkとHadoopは、2つのビッグデータ処理フレームワークであり、以下のようないくつかの違いがあります。
- Sparkはオープンソースのメモリ計算フレームワークであり、データ処理と分析をメモリ上で行うことができ、Hadoop MapReduceよりも高速です。一方、Hadoopはディスクベースの分散計算フレームワークであり、大規模データを処理する際にパフォーマンスのボトルネックが発生する可能性があります。
- SparkはSQL、ストリーミング処理、機械学習などの機能を含む幅広いAPIサポートを提供し、開発者はより多くのツールや技術を使用してデータを処理できます。一方、Hadoopは主にバッチ処理ジョブに使用されます。
- Sparkはリアルタイムデータや反復アルゴリズムを迅速に処理する必要がある場合に適しており、一方、Hadoopはオフラインバッチ処理ジョブを処理するのに適しています。
- Sparkは、既存の大規模データエコシステム（たとえばHive、HBaseなど）にはるかに簡単に統合できる一方、Hadoopは独自のエコシステムを持ち、より多くの構成と管理が必要です。
全体的に言えば、Sparkはリアルタイムデータや複雑な計算タスクを扱うのに適しており、一方でHadoopはオフラインのバッチ処理ジョブや大規模データの保存に適しています。通常、両方を組み合わせて使用して、異なる要件に対応します。
