Spark adalah mesin pemrosesan cepat dan umum yang kompatibel dengan data Hadoop . Itu dapat berjalan di cluster Hadoop melalui mode mandiri YARN atau Spark , dan dapat memproses data dalam HDFS , HBase, Cassandra, Hive, dan Hadoop InputFormat apa pun. Cluster terbesar yang kita tahu memiliki 8000 di antaranya.
Selanjutnya, orang mungkin juga bertanya, bisakah kita menjalankan spark tanpa Hadoop?
Sesuai dokumentasi Spark, Spark dapat berjalan tanpa Hadoop . Anda dapat menjalankannya sebagai mode Standalone tanpa pengelola sumber daya apa pun. Tetapi jika Anda ingin menjalankan dalam pengaturan multi-simpul, Anda memerlukan pengelola sumber daya seperti YARN atau Mesos dan sistem file terdistribusi seperti HDFS ,S3 dll. Ya, spark dapat berjalan tanpa hadoop .
Demikian pula, apa perbedaan antara Spark dan Hadoop? Hadoop dirancang untuk menangani pemrosesan batch secara efisien sedangkan Spark dirancang untuk menangani data waktu nyata secara efisien. Hadoop adalah kerangka kerja komputasi latensi tinggi, yang tidak memiliki mode interaktif sedangkan Spark adalah komputasi latensi rendah dan dapat memproses data secara interaktif.
Selanjutnya, orang mungkin juga bertanya, bagaimana Hadoop bekerja dengan Spark?
Apache Spark cocok dengan komunitas sumber terbuka Hadoop , dibangun di atas Sistem File Terdistribusi Hadoop ( HDFS ). Namun, Spark tidak terikat pada paradigma MapReduce dua tahap, dan menjanjikan kinerja hingga 100 kali lebih cepat daripada Hadoop MapReduce untuk aplikasi tertentu.
Bisakah Anda menjalankan spark secara lokal?
Spark dapat dijalankan menggunakan penjadwal cluster mandiri bawaan dalam mode lokal . Ini berarti bahwa semua proses Spark dijalankan dalam JVM yang sama secara efektif, satu instance multithreaded dari Spark .
