Diferença entre Hadoop e Spark

Um dos maiores problemas com relação ao Big Data é que uma quantidade significativa de tempo é gasta na análise de dados, incluindo identificação, limpeza e integração de dados. Os grandes volumes de dados e a necessidade de analisar os dados levam à ciência de dados. Mas muitas vezes os dados estão espalhados por muitos aplicativos e sistemas de negócios, o que os torna um pouco difíceis de analisar. Portanto, os dados precisam ser reengenharia e reformatados para facilitar a análise. Isso requer soluções mais sofisticadas para tornar as informações mais acessíveis aos usuários. O Apache Hadoop é uma dessas soluções usada para armazenar e processar big data, juntamente com uma série de outras ferramentas de big data, incluindo o Apache Spark. Mas qual é a estrutura certa para processamento e análise de dados - Hadoop ou Spark? Vamos descobrir.

Apache Hadoop

Hadoop é uma marca registrada da Apache Software Foundation e uma estrutura de código-fonte aberto projetada para armazenar e processar conjuntos de dados muito grandes em grupos de computadores. Ele lida com dados de escala muito grande a um custo razoável em um tempo razoável. Além disso, também fornece mecanismos para melhorar o desempenho da computação em escala. O Hadoop fornece uma estrutura computacional para armazenar e processar Big Data usando o modelo de programação MapReduce do Google. Pode funcionar com um único servidor ou pode ser ampliado, incluindo milhares de máquinas comuns. Embora o Hadoop tenha sido desenvolvido como parte de um projeto de código-fonte aberto dentro da Apache Software Foundation baseado no paradigma MapReduce, hoje existem várias distribuições para o Hadoop. No entanto, o MapReduce ainda é um método importante usado para agregação e contagem. A ideia básica na qual o MapReduce se baseia é o processamento de dados paralelo.

Apache Spark

O Apache Spark é um mecanismo de computação de cluster de código aberto e um conjunto de bibliotecas para processamento de dados em larga escala em clusters de computadores. Construído sobre o modelo Hadoop MapReduce, o Spark é o mecanismo de código-fonte mais desenvolvido para ativar a análise de dados e acelerar a execução de programas. Ele permite análises avançadas e em tempo real na plataforma Apache Hadoop. O núcleo do Spark é um mecanismo de computação que consiste em agendar, distribuir e monitorar aplicativos compostos por várias tarefas de computação. Seu principal objetivo é oferecer uma plataforma unificada para a criação de aplicativos de Big Data. O Spark nasceu originalmente no laboratório APM da Universidade de Berkeley e agora é um dos principais projetos de código aberto do portfólio da Apache Software Foundation. Seus recursos incomparáveis ​​de computação na memória permitem que aplicativos analíticos sejam executados até 100 vezes mais rápido no Apache Spark do que outras tecnologias similares no mercado atualmente.

Diferença entre Hadoop e Spark

Estrutura

- Hadoop é uma marca registrada da Apache Software Foundation e uma estrutura de código-fonte aberto projetada para armazenar e processar conjuntos de dados muito grandes em grupos de computadores. Basicamente, é um mecanismo de processamento de dados que lida com dados de escala muito grande a um custo razoável em um tempo razoável. O Apache Spark é um mecanismo de computação de cluster de código aberto criado sobre o modelo MapReduce do Hadoop para processamento de dados em larga escala e análise em clusters de computadores. O Spark permite análises avançadas e em tempo real na plataforma Apache Hadoop para acelerar o processo de computação do Hadoop.

atuação

- O Hadoop é escrito em Java, portanto, é necessário escrever longas linhas de código, o que leva mais tempo para a execução do programa. A implementação do Hadoop MapReduce originalmente desenvolvida foi inovadora, mas também bastante limitada e também não muito flexível. O Apache Spark, por outro lado, é escrito em uma linguagem Scala concisa e elegante para tornar os programas mais fáceis e rápidos. De fato, ele é capaz de executar aplicativos até 100 vezes mais rápido do que não apenas o Hadoop, mas também outras tecnologias similares no mercado.

Fácil de usar

- O paradigma Hadoop MapReduce é inovador, mas bastante limitado e inflexível. Os programas MapReduce são executados em lote e são úteis para agregação e contagem em larga escala. O Spark, por outro lado, fornece APIs consistentes e composíveis que podem ser usadas para criar um aplicativo a partir de partes menores ou de bibliotecas existentes. As APIs do Spark também foram projetadas para permitir alto desempenho, otimizando as diferentes bibliotecas e funções compostas juntas em um programa do usuário. E como o Spark armazena em cache a maioria dos dados de entrada na memória, graças ao RDD (Resilient Distributed Dataset), elimina a necessidade de carregar várias vezes no armazenamento de memória e disco.

Custo

- O Hadoop File System (HDFS) é uma maneira econômica de armazenar grandes volumes de dados, estruturados e não estruturados, em um único local para análises aprofundadas. O custo por terabyte do Hadoop é muito menor que o custo de outras tecnologias de gerenciamento de dados que são amplamente utilizadas para manter os data warehouses corporativos. O Spark, por outro lado, não é exatamente uma opção melhor no que diz respeito à eficiência de custos, pois requer muita RAM para armazenar dados em cache na memória, o que aumenta o cluster e, consequentemente, o custo marginal, comparado ao Hadoop.

Hadoop vs. Spark: Gráfico de comparação

Resumo do Hadoop vs. Spark

O Hadoop não é apenas uma alternativa ideal para armazenar grandes quantidades de dados estruturados e não estruturados de maneira econômica, mas também fornece mecanismos para melhorar o desempenho da computação em escala. Embora tenha sido originalmente desenvolvido como um projeto de código aberto da Apache Software Foundation baseado no modelo MapReduce do Google, existem hoje várias distribuições diferentes disponíveis para o Hadoop. O Apache Spark foi construído sobre o modelo MapReduce para aumentar sua eficiência e usar mais tipos de cálculos, incluindo processamento de fluxo e consultas interativas. O Spark permite análises avançadas e em tempo real na plataforma Apache Hadoop para acelerar o processo de computação do Hadoop.