企业的数字化转型加速了大数据技术的实施，促进业务增长。公司摄入大量复杂数据，这是传统软件应用程序无法处理的。大数据技术支持软件实用程序实时处理海量数据流并提取预测模型和按需分析的见解。
要想在大数据领域开创未来，就必须掌握相关技术。虽然有几个平台可以开源，但需要花时间Apache Spark 在线免费课程成本可能是开始大数据技术之旅的好方法。
统治世界的大数据技术入门
大数据技术和框架的选择取决于公司的需求、资源、处理的数据类型和处理速度。数据存储、计算能力和硬件考虑因素是其他因素。
大多数流行的大数据框架都是开源的。一些示例包括 Apache Hadoop、Apache Spark、Apache Hive 和 Apache Kafka，以及各种支持工具。
随着公司寻求高性能技术来解决大数据问题，Hadoop 的分布式计算架构及其内置的强大计算能力使其成为流行的首选平台。
以下优点使 Hadoop 深受大数据用户的喜爱：
- Hadoop 技术堆栈有一个框架，支持分布式存储和大数据处理，并在多个低成本商用服务器上进行分布式工作负载。
- 它具有可扩展性、故障恢复能力，并且非常灵活地处理作为 Hadoop 集群中的节点运行的大量非结构化数据。
- 其 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 和代码分发/执行功能 MapReduce 提供批处理引擎。
然而，Hadoop 的以下缺点催生了 Hadoop 技术堆栈的替代方案：
- Hadoop ETL 不支持数据管道。
- 缺乏交互模式。
- Hadoop 的性能速度较差，因为它从磁盘读取和写入，并且无法将数据缓存在内存中。
- 由于没有迭代功能，它需要外部机器学习工具和作业调度程序来执行复杂的工作流程。
- Hadoop处理仅限于历史数据的批量处理
- 它的 1,20,000 行冗长代码需要时间来执行。
- Hadoop 无法提供实时分析。
Apache Spark 生态系统
Apache Spark 也是一个开源处理框架，旨在消除 Hadoop 的缺点。
与 Hadoop 相比，它的优势包括：
- 只需 20,000 行代码，Spark 运行速度更快。
- 随着磁盘读写任务数量的减少，应用程序在内存中的运行速度提高了近 100 倍，在磁盘上的运行速度提高了 10 倍。
- 它支持来自多个数据源的数据处理并集成到单个工作流程中。 Spark的分布式流式和批量数据处理支持自动扩展，适合海量数据的计算和分析。
- Spark甚至可以与实时数据一起并发处理PB级数据，将数据存储在分布式集群内存中以实现高处理速度。
- 其内存迭代计算支持更快的分析。
- Apache Spark 可以处理各种工作负载 - 批处理、交互式、迭代和流式处理。
- 内存中的数据存储减少了读写周期，使其成为高速大数据框架，其应用程序在内存中的运行速度比 Hadoop 快 100 倍，在磁盘上的速度快 10 倍。
- Spark 支持快速、实时的流式分析，是数据科学任务的首选数据分析引擎。
- 它还拥有用于迭代学习的机器学习库。
- 内存计算有利于大数据的实时存储和处理。
另一个区别是 Spark 可以使用 YARN 或 MapReduce 在现有 Hadoop 集群之上独立运行。
然而，缺点是安全性较低，因为它只有单一身份验证。 Spark 的部署成本也更高，因为它使用大量 RAM 和更多集群。
Hadoop 或 Apache Spark：今天要学什么
随着越来越多的公司跨行业场景和应用程序处理大数据。由于 Hadoop 和 Apache Spark 都有各自的功能，因此合适框架的最终选择归结为计算速度、数据挖掘、存储、分析和机器学习支持的挑战。这两个框架都支持仅适应特定业务的工具。例如，对于实时计算来自物联网网络的海量数据流，Apache Spark被认为是最合适的。 Spark 还消除了 Hadoop 的许多缺点，从而成为大数据处理和分析的流行首选大数据工具。
随着越来越多的公司跨行业场景和应用程序处理大数据，他们正在部署 Hadoop 和 Apache Spark 来实现业务增长。然而，合适框架的最终选择归结为计算速度、数据挖掘、存储、分析和机器学习支持的挑战。
这两个框架支持仅适应特定业务的工具。例如，来自物联网网络的数据流的实时计算需要 Apache Spark。 Spark 还消除了 Hadoop 的许多缺点，从而成为流行的大数据处理和分析首选大数据工具。
公司还考虑成本、性能、安全性和 部署大数据框架时的易用性。由于高性能和计算速度，Apache Spark 成为首选平台。但是，在成本考虑占主导地位的情况下，Hadoop 的评级更高，因为它 依赖于磁盘存储来进行数据处理。运行应用程序的成本也低于使用大量 RAM 和集群的 Spark。
企业的加工需求也不同。在实时内存批处理是优先考虑的情况下，Spark 表现出色。然而，当目标是将数据存储在磁盘上并在分布式环境中批量并行分析时，Hadoop 最适合这种线性数据处理。
Hadoop也用在时间没有时间限制、数据处理来自历史数据的地方。任何需要图并行处理、实时流数据分析和机器学习应用程序的任务都更喜欢 Spark。
今天掌握什么技术在很大程度上取决于您对使用这些框架实现的沼泽数据工具的了解以及您打算从事职业的公司。例如，如果您打算申请 Uber、Pinterest、Netflix、Twitter、Spotify、AWS、Cloudera、IBM 和 Microsoft 等公司的相关职位，您必须了解 Hadoop。如果您的目标是 Oracle、Cisco、Hortonworks、Verizon、Amazon、eBay、TripAdvisor、Netflix、Yahoo、Roche、Alibaba 和 Pinterest 等顶级公司，那么请让 Apache Spark 成为您大数据学习曲线的一部分。
在过去的几年里，Apache已经发布了50多个可以与Hadoop生态系统一起运行的相关软件系统和组件。供应商已经打包了 UI 和扩展，并为大数据环境提供企业级支持。它也已成为部署 Hadoop 与 Apache Spark 的一个补偿功能。
结论
Hadoop 和 Spark 的流行推动了对大数据技能的巨大需求。对于那些想要掌握 Hadoop 的人来说，就业市场对 Java、MapReduce 和 YARN 知识的需求量很大。那些具有数据工程技能、Scala 编程、MLlib 知识、GraphX 计算和 Spark SQL 的人可能会喜欢掌握 Apache Spark。最终，这取决于您的学习兴趣以及您在大数据技术框架中投入的努力。