Názor ke článku HADOOP versus SPARK: Srovnání výkonnosti pro různé ETL úlohy od Uncaught ReferenceError: - Tohle celé vypadá špatně, nechceš se někdy stavit...

Tohle celé vypadá špatně, nechceš se někdy stavit na meetup/školení a popovídat jak to vypadá v praxi?

200GB dat je strašně málo, abys vyrovnal režii, kterou to má, hadoop a spark pořizovat na tahle malá data nemá často smysl, ta výhoda nastává až daleko dál. ETL, která v praxi výdám mají deset, dvacet a více stages, pak přesně MR selhává, důvod už vysvětlili ostatní.

Čteš všechna data a ty někam přesouváš, tam není moc výhoda těhle technologií, v praxi vidím používání sloupcových datových souborů, velké datové sady, z kterých se filtruje zlomek, který se dále zpracovává a spojuje s jinýma datama.

Dal jsi si s tím práci, ale jde vidět, že máš velké nedostatky v praxi s těmito nástroji. Připrav si daleko složitější příklady, nějaké komplikovanější ETL na zpracování dat, pak uvidíš rozdíl. Vidím v tvém popisu spousty nejasností, zmíňka, že zvednutí paměti z 32GB na 64GB nepomhla může být způsobeno komprimací ukazatelů u JVM. Rychlejší pyspark oproti scale je zajímavé vzhledem k tomu, že se na pozadí stejně spouští scala a práce se do ní překládá.

Chybí mi tady s jakými parametry sparková úloha běžela, stejně tak chybí stejná informace u hadoopu.