Yazeka
Arama sonuçlarına göre oluşturuldu
Spark ve Hadoop arasındaki temel farklar şunlardır:
- İşleme Modeli: Hadoop, verileri disk tabanlı olarak işlerken, Spark in-memory (bellek içi) işleme kullanır 12. Bu nedenle Spark, daha hızlı veri işleme ve düşük gecikme süresi sunar 3.
- Ölçeklenebilirlik: Hadoop, daha fazla düğüm ekleyerek kolayca ölçeklenebilirken, Spark için daha fazla RAM yatırımı gereklidir 14.
- Kullanım Alanı: Hadoop, toplu işleme ve uzun vadeli veri depolama için uygundur, özellikle zaman duyarlı olmayan görevler için idealdir 25. Spark ise gerçek zamanlı analiz, makine öğrenimi ve akış verileri işleme gibi hızlı ve yinelemeli işlemler için tercih edilir 24.
- Güvenlik: Hadoop, şifreleme ve erişim denetimi gibi güçlü güvenlik özelliklerine sahiptir, Spark ise kendi başına sınırlı güvenlik korumalarına sahiptir 1.
- Entegrasyon: Spark, MLlib adlı dahili bir makine öğrenimi kitaplığına sahipken, Hadoop harici kitaplıklarla (örneğin, Apache Mahout) entegre olabilir 15.
5 kaynaktan alınan bilgiyle göre: