TensorFlow vs Spark - Qual é o melhor (com infográficos)

Diferença entre TensorFlow vs Spark

O que é o TensorFlow?

O TensorFlow implica uma biblioteca de código aberto compatível com Python para computação numérica que executa o aprendizado de máquina de maneira mais rápida e direta. O TensorFlow permite que os desenvolvedores projetem gráficos de fluxo de dados - estruturas que definem como os dados se movem sobre um gráfico, ou uma série de nós de processamento. Um nó individual em um gráfico específico significa alguma operação matemática. Além disso, todos os pontos em que a associação entre nós implica em algum tensor multidimensional, preferencialmente na coleta de dados. O TensorFlow fornece detalhes sobre isso para o desenvolvedor por meio de uma linguagem popular, Python. Essa linguagem é simples de trabalhar e fácil de aprender e oferece abordagens aceitáveis para representar as abstrações de alto nível que podem ser vinculadas aos tensores, e os nós coletivamente são objetos Python no TensorFlow.

Além disso, os aplicativos do TensorFlow permanecem sendo aplicativos Python. No Python, as operações matemáticas corretas, no entanto, não são implementadas. As modificações nas bibliotecas acessíveis por meio do TensorFlow são compostas de maneira semelhante aos binários C ++ com maior desempenho. O Python fornece abstrações de programação de alto nível direcionando diretamente o tráfego entre as peças e protegendo-as juntas. Os aplicativos do TensorFlow podem ser operados em quase todos os destinos acessíveis: uma máquina local, iOS, um cluster na nuvem, CPUs ou GPUs e dispositivos Android. Se a nuvem privada do Google é familiar, para uma aceleração adicional, você pode executar o silício TensorFlow Processing Unit (TPU) personalizado do Google em direção ao TensorFlow. E então, os modelos resultantes desenvolvidos pelo TensorFlow, no entanto, podem ser implantados na maioria dos dispositivos onde eles serão manipulados para fornecer previsões.

O que é o Spark?

O Apache Spark é um sistema de computação em cluster de alta velocidade e uso geral. Ele fornece APIs de alto nível em Scala, Python, Java e R e um mecanismo otimizado que promove gráficos de execução geral. Também ajuda um rico conjunto de ferramentas de nível superior, incluindo MLlib para aprendizado de máquina, GraphX para processamento de gráficos e Spark SQL para SQL e processamento de dados estruturados, Spark Streaming. O Apache Spark tem como base estrutural o conjunto de dados distribuído resiliente (RDD), um multiset somente leitura de itens de dados espalhados por um cluster de máquinas, que é mantido de maneira tolerante a falhas. No Spark 1.x, o RDD executou a interface inicial de programação de aplicativos (API), no entanto, a partir do utilitário Spark 2.x do conjunto de dados, a API é suportada mesmo que essa API do RDD não seja preterida. A tecnologia RDD ainda mantém a API do conjunto de dados. O Spark também seus RDDs foram formados em 2012 em resposta a restrições no padrão de computação em cluster MapReduce, que força uma estrutura de fluxo de dados linear apropriada em programas compartilhados: os programas MapReduce varrem os dados de entrada do disco, mapeiam uma função sobre os dados, diminuem os resultados do mapa, além disso, a redução da loja resulta na direção do disco.

Os RDDs do Spark funcionam como um conjunto de trabalho essencialmente para programas distribuídos que contribuem com uma forma (propositalmente) limitada de memória compartilhada alocada. O Spark promove a implementação de ambos os algoritmos iterativos, que visitam seus conjuntos de dados várias vezes em um loop, e a análise interativa / exploratória de dados, ou seja, a consulta replicada de dados no estilo de banco de dados. A latência desses aplicativos pode ser reduzida em várias ordens de magnitude associadas à implementação do MapReduce (como era popular nas pilhas do Apache Hadoop). Com a classe de algoritmos iterativos, estão os algoritmos básicos para sistemas de aprendizado de máquina, que criaram o principal impulso para o desenvolvimento do Apache Spark.

Comparação cara a cara entre TensorFlow vs Spark (Infographics)

Abaixo está a diferença top 5 entre TensorFlow vs Spark

Principais diferenças entre TensorFlow vs Spark

Tanto o TensorFlow quanto o Spark são escolhas populares no mercado; vamos discutir algumas das principais diferenças entre TensorFlow e Spark

O Apache Spark preferencialmente Spark, pois é conhecido como uma estrutura de computação de cluster de código-fonte aberto que fornece uma interface para clusters de programação inteiros com paralelismo implícito de dados e também tolerância a falhas.TensorFlow, por outro lado, é uma biblioteca compacta desenvolvida pelo Google que ajuda na melhoria do desempenho da computação numérica, mesmo nas redes neurais e na geração de fluxo de dados como gráficos - consistindo em nós indicando operações e arestas, significando uma matriz de dados.
O Spark, essencialmente uma estrutura de dados grande, possibilitou que um grande número de empresas gerasse uma quantidade massiva de dados do usuário para processá-los com eficiência, além de oferecer recomendações em escala. Considerando que, o Tensorflow, essencialmente uma estrutura de aprendizado de máquina, ajuda as pessoas a criar extensos modelos de aprendizado sem a necessidade de conjuntos rigorosos de habilidades de um especialista em aprendizado de máquina.
No Spark, um mecanismo rápido e abrangente para processamento de dados em larga escala permite vários recursos, como streaming e análises sofisticadas, alta velocidade, facilidade de uso, pode se conectar ao SQL, pode ser executado em qualquer lugar, como Mesos, Hadoop e nuvem. Por outro lado, no Tensorflow, uma API do Google que permite o cálculo de ótimos aprendizado e aprendizado de máquina, o TensorFlow fornece um fluxo de computação de representação gráfica. A API incentiva o usuário a escrever um design complexo de rede neural e também ajustá-lo de acordo com os valores de ativação.
Tensorflow escrito em Python, C ++, CUDA.Em contraste, o Spark é escrito em Scala, Java, Python, R
O TensorFlow On Spark resolve a dificuldade de implantar alto aprendizado em clusters de dados significativos de maneira distribuída, o que não é um paradigma de conhecimento robusto totalmente moderno, mas preferencialmente uma atualização para as estruturas atuais que precisavam do desenvolvimento de vários programas para expandir a inteligência em grupos de dados significativos. Conectando o TensorFlow e o Spark, ele oferece escopo para a complexidade indesejada do sistema, bem como para a latência de aprendizado de ponta a ponta.

Tabela de comparação TensorFlow vs Spark

Abaixo está a comparação top 5 entre TensorFlow vs Spark

A base de comparação entre TensorFlow vs Spark	TENSORFLOW	FAÍSCA
Definição	O TensorFlow implica uma biblioteca de software de código aberto para a programação do fluxo de dados em várias tarefas. É uma biblioteca matemática típica e também é usada de maneira semelhante para aplicativos de aprendizado de máquina, como redes neurais. É utilizado para exame e produção no Google.‍	O Apache Spark implica uma estrutura de computação em cluster de uso geral compartilhada de código aberto. Basicamente desenvolvida na Universidade da Califórnia, a AMPLab de Berkeley, a base de código Spark foi posteriormente concedida à Apache Software Foundation, que a administra desde então. O Spark fornece uma interface para programar clusters inteiros com paralelismo implícito de dados e tolerância a erros.
Escrito em	Python, C ++, CUDA	Scala, Java, Python, R
Sistema operacional	Linux, macOS, Windows, Android, JavaScript	Microsoft Windows, macOS, Linux
Tipo	Biblioteca de aprendizado de máquina	Análise de dados, algoritmos de aprendizado de máquina
Desenvolvedor (es)	Equipe do Google Brain	Fundação Apache Software, UC Berkeley AMPLab, Databricks

Conclusão

Em resumo, o Apache Spark implica uma estrutura de processamento de dados, enquanto o TensorFlow é usado para excelente aprendizado personalizado e design de rede neural. Portanto, se um usuário exige implementar algoritmos de aprendizado profundo, o TensorFlow é a solução e, para o processamento de dados, é o Spark.

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