Apache Spark và Hadoop: Bạn nên sử dụng công cụ big data nào?

Nếu bạn làm việc liên quan đến tiền điện tử - theo dõi các đủ điều kiện đầu tư, dòng chảy trên chuỗi và cấu trúc vi mô của thị trường sàn giao dịch - việc lựa chọn Apache Spark hoặc Hadoop sẽ quyết định tốc độ và chi phí mà bạn có được những hiểu biết. Trong hướng dẫn này, chúng tôi giải thích Spark và Hadoop từ góc độ tiền điện tử/Web3, để các nhóm phân tích dữ liệu blockchain, nhật ký CEX và chỉ số DeFi có thể lựa chọn công nghệ phù hợp. Viết từ góc độ của các nhà sáng tạo nội dung Gate, bạn cũng sẽ tìm thấy một danh sách quyết định thực tiễn có thể áp dụng cho nghiên cứu giao dịch và phân tích tăng trưởng.

##Apache Spark là gì (spark), và tại sao đội ngũ tiền mã hóa quan tâm đến nó

Apache Spark là một engine phân tích dữ liệu trong bộ nhớ được sử dụng để xử lý dữ liệu quy mô lớn. Nó hỗ trợ SQL (Spark SQL), dòng thời gian thực (Spark Structured Streaming), machine learning (MLlib) và phân tích đồ thị (GraphX). Đối với các tình huống ứng dụng tiền điện tử, Spark Streaming cho phép bạn phản ứng gần như ngay lập tức với các sự kiện trong bộ nhớ, sự cố thanh toán hoặc thay đổi lãi suất, trong khi Spark SQL hỗ trợ truy vấn tạm thời đối với các giao dịch, biến động sổ lệnh hoặc ví ở mức TB.

##Hadoop là gì (Nền tảng của Spark và Hadoop) và những điểm vẫn tỏa sáng của nó

Hadoop là một hệ sinh thái được xây dựng xung quanh Hệ thống Tệp Phân tán Hadoop (HDFS) và MapReduce. Nó thể hiện xuất sắc trong xử lý theo lô và lưu trữ chi phí hiệu quả, phù hợp với dữ liệu lịch sử cấp PB. Trong lĩnh vực mã hóa, Hadoop phù hợp cho phân tích dài hạn - xem xét các địa chỉ trên chuỗi trong nhiều năm, hồ sơ OHLCV lịch sử và nhật ký tuân thủ - trong những tình huống này, độ trễ không quan trọng bằng độ bền và chi phí mỗi TB.

##Spark và Hadoop: Sự khác biệt cốt lõi quan trọng trong phân tích tiền điện tử

- Xử lý mô hình (sự khác biệt giữa spark và hadoop):

• Spark: Thực thi DAG trong bộ nhớ; Tải công việc lặp nhanh (Kiểm tra lại, Kỹ thuật đặc trưng, Phát hiện bất thường airdrop).
• Hadoop/MapReduce: Hướng tới đĩa; rất phù hợp cho các công việc xử lý theo lô tuyến tính, nhưng tốc độ chậm cho học máy lặp lại hoặc truy vấn tương tác.

- Độ trễ (Xử lý luồng Spark và xử lý theo lô):

• Xử lý luồng dữ liệu có cấu trúc Spark cho các đường ống gần thời gian thực (ví dụ: cảnh báo về cụm ví hoặc sự thay đổi đột biến trong TVL).
• Hadoop tập trung vào ETL theo lô định kỳ (xây dựng lại chỉ số cấp token hàng ngày/hàng tuần).

- Độ phức tạp và công cụ:

• Spark：API thống nhất (SQL, Python/PySpark, Scala), với hệ sinh thái phong phú của Delta/Parquet/Lakehouse.
• Hadoop: Hệ sinh thái rộng hơn (Hive, HBase, Oozie, YARN), nhưng phần hoạt động nhiều hơn.

- Tổng quan chi phí:

• Spark: Cường độ tính toán cao hơn (sử dụng bộ nhớ lớn), nhưng độ trễ thấp hơn, thời gian nhận thức nhanh hơn.
• Hadoop: Rẻ hơn trong trạng thái tĩnh (lưu trữ lạnh HDFS hoặc lưu trữ đối tượng), rất phù hợp cho việc lưu trữ dữ liệu mã hóa.

##Hiệu suất và khả năng mở rộng: So sánh Spark và Hadoop trong các tải công việc thực tế

• Truy vấn thời gian thực và tương tác: Spark chiếm ưu thế. Bạn có thể nhập giao dịch CEX, cập nhật memory pool và thanh lý vào xử lý dòng Spark, sử dụng Spark SQL để tổng hợp và phát tín hiệu lên bảng điều khiển hoặc hệ thống giao dịch trong vài giây.
• Lịch sử hồi phục lớn: Hadoop vẫn có tính cạnh tranh trong các tác vụ hàng đêm theo lô - ví dụ, tính toán lại địa chỉ theo heuristic phạm vi chuỗi hoặc nhiều năm đánh giá đầu tư trống - nơi thông lượng quan trọng hơn độ trễ.

##Định dạng dữ liệu và lưu trữ: Tận dụng tối đa Spark hoặc Hadoop

• Sử dụng định dạng cột, như Parquet hoặc ORC, để cải thiện hiệu suất nén và quét - điều này rất quan trọng đối với spark và hadoop.
• Đối với kiến trúc hồ dữ liệu hiện đại, sẽ quy định việc lưu trữ dữ liệu trong lưu trữ đối tượng đám mây (S3/GCS/OSS) và cho phép spark truy vấn trực tiếp; ở những nơi cần xử lý ETL theo lô giá rẻ hoặc lưu trữ lưu trữ, kết nối với hadoop.

##Học máy và phân tích đồ họa: Lợi thế của Spark

Spark MLlib đã tăng tốc quá trình kỹ thuật đặc trưng và huấn luyện mô hình cho các tập dữ liệu mã hóa lớn: phát hiện gian lận airdrop, phát hiện giao dịch wash trading hoặc phân cụm biến động. GraphX (hoặc GraphFrames) hỗ trợ duyệt đồ thị địa chỉ và phân tích thực thể - rất tiện lợi khi đánh dấu mixer, cầu nối hoặc cụm sàn giao dịch. Mặc dù Hadoop có thể điều phối các bước này, nhưng Spark đã rút ngắn đáng kể chu kỳ lặp.

##An toàn, quản trị và độ tin cậy: Cả hai ngăn xếp đều có thể tăng cường

• Spark: Tích hợp kiểm soát truy cập dựa trên vai trò, trình quản lý bí mật và mã hóa tĩnh/truyền.
• Hadoop: Tích hợp Kerberos trưởng thành và quyền HDFS chi tiết; được ưa chuộng hơn trong các trường hợp yêu cầu tuân thủ nghiêm ngặt hoặc lưu trữ lâu dài. Trong môi trường phong cách Gate (rủi ro cao, dung lượng cao), bất kỳ ngăn xếp nào cũng có thể đáp ứng sự kiểm soát của doanh nghiệp; sự lựa chọn phụ thuộc nhiều hơn vào độ trễ và chi phí, chứ không phải vào bảo mật cơ bản.

##Tính toán chi phí Spark và Hadoop: Tìm điểm cân bằng của bạn

• Chọn những dấu hiệu có thể nhanh chóng hiện thực hóa tín hiệu (dấu hiệu thị trường, cảnh báo dòng chảy cá voi, ngăn chặn tấn công Sybil trong thời gian airdrop).
• Chọn Hadoop làm lưu trữ lạnh + ETL định kỳ (tài liệu nhiều năm, xuất khẩu tuân thủ, tái xây dựng xử lý ban đêm). Nhiều đội ngũ triển khai Spark trên đường nóng và sử dụng Hadoop trên đường lạnh, từ đó giảm chi phí đám mây trong khi vẫn duy trì độ mới mẻ của thông tin.

##Mô hình phổ biến trong tiền điện tử/Web3 (từ khóa lửa trong thực tiễn)

1. Phân tích phổ biến sử dụng Spark, lưu trữ sử dụng Hadoop:

• Xử lý luồng thời gian thực giao dịch/giao dịch nguyên thủy → Xử lý luồng Spark → Chỉ số và cảnh báo thời gian thực.
• Đưa dữ liệu gốc / đã được sắp xếp vào HDFS / lưu trữ đối tượng → công việc xử lý hàng loạt hadoop dùng cho khối dữ liệu lịch sử.

2. Sử dụng kho dữ liệu hồ bằng Spark SQL:

• Lưu trữ bảng đồng/bạc/vàng trong Parquet/Delta; chạy spark sql để thực hiện phân tích kinh doanh và nghiên cứu tạm thời một cách nhanh chóng.

3. Sử dụng pipeline ML của Spark:

• Thư viện đặc trưng + spark mllib được sử dụng để phát hiện lạm dụng airdrop hoặc đánh giá mô hình mev; sắp xếp lại việc huấn luyện.

##Danh sách quyết định của đội ngũ mã hóa (spark vs hadoop)

Trả lời những điều này để hội tụ nhanh chóng:

• Mục tiêu độ trễ: Cần cái nhìn dưới một phút? → Spark. Có thể chấp nhận vài giờ? → Hadoop.
• Hình dạng tải công việc: Machine Learning lặp lại, SQL tương tác, dòng chảy? → Spark. Xử lý ETL theo lô tuyến tính? → Hadoop.
• Tầm nhìn dữ liệu: Nóng/ngày/tuần? → Spark. Lịch sử lạnh nhiều năm? → Hadoop.
• Điểm nhấn ngân sách: Tối ưu hóa giá trị thời gian tính toán? → Spark. Tối ưu hóa lưu trữ $/TB? → Hadoop.
• Kỹ năng đội ngũ: Mức độ quen thuộc với PySpark/Scala/SQL? → Spark. Kinh nghiệm về thao tác sâu/HDFS/YARN? → Hadoop.
• Con đường tăng trưởng: Bắt đầu từ Lean, chiến thắng nhanh chóng? → Dưới sự lãnh đạo của Spark, thêm vào khi lưu trữ Hadoop gia tăng.

##Ví dụ tham khảo kiến trúc (nhấn mạnh Spark)

• Kết nối: Kafka (giao dịch/nhớ) → Xử lý luồng cấu trúc Spark.
• Lưu trữ: Lưu trữ đối tượng (Parquet/Delta).
• Tra cứu: Spark SQL cho bảng điều khiển, sổ tay sử dụng cho nghiên cứu.
• ML: Spark MLlib được sử dụng để phát hiện/đánh giá; thực hiện suy diễn theo lô thông qua các tác vụ spark định kỳ.
• Lưu trữ và tuân thủ: Định kỳ chuyển dữ liệu vào HDFS/lưu trữ đối tượng, được xử lý bởi các công việc xử lý theo lô của Hadoop.

##Gate trong định vị của độc giả

Là một người sáng tạo nội dung của Gate, hãy xây dựng đề xuất của bạn xung quanh mục tiêu của người dùng: Các hiểu biết giao dịch nhanh chóng và phân tích tăng trưởng có xu hướng ưu tiên sử dụng spark, trong khi cổng nghiên cứu và hồ sơ quy định được hưởng lợi từ lớp hadoop cho dữ liệu lạnh. Đối với giáo dục, hãy kết hợp hướng dẫn này với các ví dụ thực tế (chẳng hạn như, phân tích chuỗi CSV/Parquet, xây dựng một công việc dòng spark tối thiểu) để người đọc có thể sử dụng các tập dữ liệu công cộng để sao chép ngăn xếp này.

##Phán quyết cuối cùng: Apache Spark vs. Hadoop—Cả hai đều được sử dụng, nhưng chủ yếu là Spark

• Khi tốc độ, tính tương tác và phát trực tuyến rất quan trọng, hãy chọn Apache Spark. Nó là lựa chọn tốt nhất cho phân tích mã hóa theo thời gian thực, giám sát airdrop và nghiên cứu dựa trên học máy.
• Giữ lại Hadoop để xử lý lịch sử quy mô lớn và chi phí thấp cùng với hồ sơ giám sát.
• Đối với hầu hết các đội ngũ tiền điện tử, mô hình kết hợp là sự lựa chọn tốt nhất: đường dẫn nóng sử dụng Spark, đường dẫn lạnh sử dụng Hadoop, kết hợp với định dạng mở (Parquet/Delta) và quản trị đơn giản. Bằng cách này, bạn có thể đưa ra quyết định nhanh chóng trong thời gian thị trường biến động và đạt được quy mô kinh tế khi hồ dữ liệu của bạn đạt đến hàng gigabyte.