Чи потрібно мені спочатку вивчити Hadoop, щоб вивчити Apache Spark? Ні, вам не потрібно вивчати Hadoop, щоб вивчити Spark. Spark був незалежним проектом. Але після YARN і Hadoop 2.0 Spark став популярним, оскільки Spark може працювати поверх HDFS разом з іншими компонентами Hadoop.
Хоча Apache Spark може працювати як незалежна структура, багато організацій використовують як Hadoop, так і Spark для аналізу великих даних. Залежно від конкретних бізнес-вимог, ви можете використовувати Hadoop, Spark або обидва для обробки даних.
Перш ніж зануритися в деталі Spark, важливо навчитися кілька мов програмування які, ймовірно, стануть у нагоді. Існує багато мов програмування, які підтримує Spark, але найпоширеніші включають Java, Scala, Python і R.
На відміну від Hadoop, Spark використовує стійкі розподілені набори даних (RDD) для відмовостійкості, усуваючи необхідність реплікації даних. Хоча Spark може працювати в екосистемі Hadoop, це не заміна Hadoop.
Науковці даних із навичками Hadoop користуються великим попитом. Вони використовують Hadoop для обробки великих наборів даних і застосування статистичних моделей для виявлення тенденцій, прогнозування результатів і надання корисної інформації. Ця роль часто вимагає машинного навчання, інтелектуального аналізу даних і досвіду статистичного аналізу.
Чи потрібен мені Hadoop для запуску Spark? Ні, але якщо ви працюєте в кластері, вам знадобиться певна форма спільної файлової системи (наприклад, NFS змонтована на одному і тому ж шляху на кожному вузлі). Якщо у вас файлова система цього типу, ви можете просто розгорнути Spark в автономному режимі.