Що краще HDFS?
У більшості робочих навантажень, Хмарне сховище насправді забезпечує таку ж або кращу продуктивність, ніж HDFS на постійному диску. 6 листопада 2018 р
Apache Spark На відміну від MapReduce від Hadoop, Spark забезпечує обробку в пам’яті, значно прискорюючи завдання обробки даних. Універсальні API Spark підтримують Java, Scala, Python і R, що робить його доступним для багатьох розробників.
Spark є більш просунутою технологією, ніж Hadoop, оскільки Spark використовує штучний інтелект і машинне навчання (AI/ML) в обробці даних.
Аналіз вартості: S3 проти HDFS для зберігання великих даних AWS S3 пропонує надзвичайно надійну інфраструктуру, яка доступна на 99,99999999999% (одинадцять дев’яток), тобто зберігання великих даних у S3 має значно менший час простою. HDFS має значну перевагу в продуктивності читання та запису завдяки локальності даних.
– HDFS: дотримується принципу локальності даних, тобто дані прив’язані до певного кластера, і доступ до них з інших кластерів може бути складним. – Хмарне зберігання: Кілька кластерів можуть отримувати доступ до тих самих даних, що робить їх більш гнучкими та розподіленими.
Незважаючи на ці фактори, Hadoop не зовсім застарів і продовжує використовуватися в певних сценаріях: Великі усталені інсталяції: багато організацій з великими існуючими інсталяціями Hadoop продовжують використовувати та підтримувати свої кластери завдяки значним інвестиціям та інтеграції в робочі процеси даних.